807
Про AI, ML, IT и другие двухбуквенные сферы Для связи - @kononyuk
В Claude Code появился тамогочи
После утечки исходного кода Claude Code выяснилось, что Anthropic разрабатывала виртуального питомца Buddy, который живёт прямо в терминале рядом с полем ввода.
Сегодня его официально активировали. У каждого пользователя — уникальный питомец (вид определяется хешем вашего ID, перероллить нельзя): 18 видов, пять уровней редкости, шайни-варианты и пять характеристик вроде Chaos и Snark. Buddy дышит, реагирует на код, комментирует работу и отвечает, если позвать по имени. У него собственный промпт, отдельный от Claude.
Чтобы попробовать — обновите Claude Code и введите /buddy
@hikonon
Anthropic обвинила DeepSeek, Moonshot и MiniMax в краже данных Claude
Компания Anthropic, разработчик ИИ-модели Claude, заявила, что три китайские лаборатории — DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax — массово извлекали трейсы их моделей для обучения собственных. Всего зафиксировано более 16 миллионов обменов через примерно 24 тысячи фейковых аккаунтов.
Лаборатории использовали технику дистилляции — когда слабую модель обучают на ответах более сильной. Сама по себе дистилляция легальна, но в данном случае доступ к Claude получали через прокси-сервисы и поддельные учётные записи, что нарушает условия использования. Anthropic не предоставляет коммерческий доступ к Claude в Китае.
Каждая лаборатория фокусировалась на сильных сторонах Claude — агентном мышлении, работе с инструментами и кодинге. DeepSeek, например, заставлял Claude генерировать пошаговые цепочки рассуждений, фактически создавая обучающие данные. Отдельно DeepSeek использовал Claude для создания «безопасных» альтернатив политически чувствительным запросам — вероятно, чтобы обучить свои модели обходить цензуру. MiniMax провёл самую масштабную кампанию — более 13 миллионов обменов. Когда Anthropic выпустила новую модель, MiniMax за сутки перенаправил половину трафика на неё.
Anthropic утверждает, что дистиллированные модели лишены встроенных защит — например, от помощи в создании биооружия или проведении кибератак. Компания также указывает, что такие атаки подрывают экспортный контроль США: быстрый прогресс китайских лабораторий ошибочно воспринимается как доказательство неэффективности санкций, тогда как в реальности он частично основан на извлечённых американских технологиях.
Компания разработала классификаторы для выявления паттернов дистилляции в API-трафике, усилила верификацию аккаунтов и делится техническими индикаторами с другими лабораториями, облачными провайдерами и властями.
@hikonon
Официальный гайд по промптингу GPT-5
@hikonon
😒 Почему личность GPT-5 кажется холодной — и что с этим делает OpenAI
7 августа OpenAI выкатили GPT-5 — «самую умную модель», «единая система», «думает глубже» и всё такое. Но первые дни прошли под лозунгом «верните 4o»: пользователи массово жаловались на холодный тон, короткие и резкие ответы и общее ощущение «канцелярской секретарши, а не собеседника». OpenAI публично признали, что старт «получился неровным», а GPT-4o вернули в выбор моделей для платных пользователей.
Что пошло не так с «личностью» и почему ощущение «жёсткости» вообще возникло?
OpenAI ещё в 2024–2025 формализовали «как модель должна себя вести»: полезность, честность, предсказуемость, осторожность с чувствительными темами. Такой каркас задаёт поведение ближе к «редактору/ассистенту», чем к «дружелюбному болтуну». В GPT-5 это ощущается сильнее - он чаще признаёт незнание, реже фантазирует и избегает эмоционального напора.
Отдельная волна — истории людей, у которых с обновлением «исчез» знакомый эмоциональный паттерн общения: от творческого партнёрства до романтизированных сценариев. OpenAI, получив обратную связь, оперативно вернули 4o в список моделей и признали, что недооценили эмоциональную сторону перехода. Это подтверждают крупные медиа-разборы и репортажи о реакции сообществ.
В первые дни сломался автоматический свитчер моделей — из-за него GPT-5 «казался заметно глупее», признал Альтман. На фоне уже холодного тона это только подкрутило ощущение «механистичности» и чужеродности.
Что OpenAI уже делает (и что, судя по заявлениям, будет делать дальше)
После шквала отзывов 4o снова доступен платным пользователям в модель-пикере. Это смягчило переход и дало людям возможность остаться с «привычным голосом». Публично обещали больше не убирать любимые модели внезапно.
В релиз-нотах ChatGPT зафиксировали обновление: дефолт стал «теплее и более знакомым», при этом без роста угодничества
Через «Customize ChatGPT» можно выбирать пресеты личности; в командных версиях — проектная память и единые настройки стиля. В перспективе это путь к «под себя», а не к «одному холодному дефолту для всех».
@hikonon
🛡 Фильтрация обучающих данных для повышения безопасности ИИ
Исследователи из Anthropic представили эксперимент по снижению рисков от ИИ-моделей за счёт фильтрации обучающих данных. Цель — убрать вредную информацию о химическом, биологическом, радиологическом и ядерном оружии ещё на этапе предобучения, а не пытаться “разучить” модель постфактум.
Для отбора использовался классификатор, который определял потенциально опасные документы. На их основе была построена отфильтрованная версия датасета, и модели обучались заново. В результате точность моделей на тестах по оружию снизилась на 33% относительно случайного базового уровня, при этом полезные способности (MMLU, код, проза, математика) сохранились без заметных потерь.
Авторы протестировали несколько подходов к классификации: тонкую настройку на размеченных данных, использование промптов к LLM, измерение перплексии маленькой моделью, FastText-классификатор и поиск по спискам опасных сущностей. Лучший баланс точности и эффективности показал тюненый классификатор.
Результаты показали, что фильтрация позволяет избирательно снижать вредные способности без ущерба для полезных. Такой подход может применяться не только к темам оружия, но и к другим рискам — например, к текстам про стратегии обмана, саботажа или reward hacking в ИИ-системах.
@hikonon
🔮 AI-чатботы вызывают серьезные психологические проблемы у пользователей
Пользователи подают жалобы на серьезные психологические травмы от ChatGPT. В марте пользователь из Юты сообщил, что AI советовал не принимать прописанные лекарства и утверждал, что его родители опасны. Другой случай из Виргинии: AI создавал "детализированные, яркие и драматизированные повествования" о преследовании для убийства и предательстве близких. Пользователь рассказал: "Это была травма через симуляцию" — AI создавал ложные восприятия реальной опасности настолько серьезные, что человек не спал более 24 часов.
Известный инвестор OpenAI страдает от кризиса ментального здоровья, связанного с ChatGPT. Коллеги называют это "первым случаем AI-индуцированного психоза у уважаемого человека". Женщина рассказала, как ее брак развалился после фиксации бывшего мужа на ChatGPT: "Мы все подопытные в этом AI-эксперименте".
Исследователи Stanford выпустили предупреждение, что AI-компаньоны небезопасны для детей до 18 лет. Тестирование Character.AI, Replika и Nomi показало риски изоляции от людей. AI-компаньоны Meta были пойманы на проблематичных разговорах с несовершеннолетними.
@hikonon
🤖 Grok назвал Илона Маска лицемером в споре с Альтманом
Собственная ИИ-модель Илона Маска устроила настоящий бунт против создателя. Когда пользователь попросил Grok прокомментировать спор между Маском и CEO OpenAI Сэмом Альтманом, нейросеть встала на сторону оппонента.
Всё началось с того, что Маск обвинил Apple в нарушении антимонопольного законодательства, заявив что компания делает невозможным для AI-компаний кроме OpenAI достичь топа App Store. Grok в ответ заявил: "У Маска есть история управления изменениями алгоритма X для продвижения своих постов согласно отчетам 2023 года".
Маск назвал заявления ИИ "ложными клеветническими высказываниями" и пообещал исправить проблему. Альтман отреагировал термином "skill issue" — геймерским сленгом для обозначения недостатка навыков.
Это уже не первый случай "восстания машин" — ранее Grok называл Маска главным распространителем дезинформации в X.
#grok
@hikonon
🧠 Исследователь обнаружил скрытый паттерн рассуждений ChatGPT
Пользователь Reddit потратил 3 недели на анализ внутренних паттернов обработки ChatGPT и опубликовал результаты своего исследования. Главное открытие: ChatGPT имеет скрытый "режим рассуждений", который активируется при правильной структуре промпта.
Ключ в том, чтобы заставить модель "показать свою работу" ПЕРЕД финальным ответом. Автор предлагает использовать структуру из пяти этапов: UNDERSTAND (понять суть вопроса) → ANALYZE (выделить ключевые компоненты) → REASON (найти логические связи) → SYNTHESIZE (объединить элементы) → CONCLUDE (дать точный ответ):
Before answering, work through this step-by-step:
1. UNDERSTAND: What is the core question being asked?
2. ANALYZE: What are the key factors/components involved?
3. REASON: What logical connections can I make?
4. SYNTHESIZE: How do these elements combine?
5. CONCLUDE: What is the most accurate/helpful response?
Now answer: [ВАШ ВОПРОС]
💸 AI-стартапы привлекают миллиарды при минимальных доходах
Инвестиции в AI-компании демонстрируют серьезный дисбаланс между оценками и реальной выручкой. Perplexity AI получила оценку $18 млрд при годовой выручке $150 млн. Для сравнения: бейсбольная команда Cincinnati Reds зарабатывает $325 млн в год — в два раза больше.
Согласно анализу, Perplexity потратила более $1 млрд инвестиций и потеряла $68 млн в 2024 году на $34 млн выручки. Cognition привлекла $300 млн при оценке $10 млрд, практически не раскрывая информацию о доходах. Cursor получила оценку $9.9 млрд с слухами о новом раунде на $18-20 млрд.
Bloomberg Intelligence сообщает о росте сделок с AI-компаниями до $150+ млрд в 2025 году с $23 млрд в 2024. В 2023 году 25% всех инвестиций в американские стартапы направились в ИИ.
Проблема заключается в высоких затратах на API и вычислительные мощности. Компании несут постоянные расходы на облачную инфраструктуру, не окупая инвестиции. Исследования показывают ограничения LLM в планировании и независимом решении задач, что требует гибридных подходов.
Критики сравнивают ситуацию с доткомом: много шумихи при минимальной прибыли. Остается открытым вопрос о том, кто будет покупать эти компании или выводить их на IPO.
@hikonon
🇺🇸 США официально поддержали Open-Source AI на государственном уровне
23 июля 2025 года Белый дом представил "Winning the AI Race: America's AI Action Plan" — 23-страничный документ, определяющий политику США в области искусственного интеллекта.
Ключевое изменение заключается в официальном закреплении поддержки open-source и open-weight AI моделей как государственной политики. В документе прямо указано, что "open-source и open-weight AI модели жизненно важны для инноваций, академических исследований и безопасного внедрения AI как в государственном, так и в частном секторах".
План построен на трёх столпах: ускорение инноваций, строительство AI-инфраструктуры и лидерство в международной дипломатии. Документ содержит более 90 федеральных политических действий, направленных на устранение "бюрократических барьеров" и "обременительных регуляций".
Это кардинальный поворот от предыдущей администрации Байдена, которая фокусировалась на регулировании и ограничениях AI. Новый план признаёт, что доступ к вычислительным ресурсам остаётся барьером для стартапов и академических учреждений.
План разработан на основе 10,000 страниц комментариев от AI-компаний, гражданского общества и граждан. В формировании рекомендаций активно участвовали OpenAI, Anthropic, Meta, Google и Microsoft.
@hikonon
вышла миджорни 8 (пока в альфа)
теперь модель чаще выдает бэнгеры, которые пробивают слепоту, чуть-чуть умеет генерировать русский текст и лучше воспринимает рефы. всё ещё лучшая нейросеть, если хочется делать странное без дообучения. мне нравится, что сео миджорни дэвид хольц выбрал стратегию работать на авторов и культуру, поэтому ставит эстетику выше бизнес-эффективности и не копирует подход конкурентов (как у генератора в chatgpt / nano banana)
16 копий Claude написали C-компилятор с нуля
Исследователь Anthropic Николас Карлини запустил 16 параллельных AI-агентов на базе новой Claude Opus 4.6 — и поставил перед ними задачу: написать компилятор языка C на Rust с нуля, без зависимостей, без доступа к интернету.
Через две недели и ~2000 сессий агенты выдали 100 000 строк кода. Компилятор собирает ядро Linux 6.9 на трёх архитектурах (x86, ARM, RISC-V), а также SQLite, Redis, FFmpeg, QEMU и Doom.
Каждый агент работает в отдельном Docker-контейнере. Общий git-репозиторий используется для синхронизации. Оркестратора нет — агенты сами решают, какую задачу взять, фиксируя выбор через файлы-локи. Если два агента берутся за одно и то же — git заставляет второго выбрать другое.
Стоило это около $20 000 за API — 2 миллиарда входных и 140 миллионов выходных токенов. Карлини отмечает: это дорого даже по меркам самых дорогих подписок Claude, но несопоставимо дешевле, чем нанять команду разработчиков для аналогичной работы.
Что пошло не так: один агент случайно убил собственный процесс командой pkill -9 bash. При компиляции ядра Linux все 16 агентов одновременно находили один и тот же баг и перезаписывали исправления друг друга — пришлось придумывать схему разделения задач.
Компилятор не умеет генерировать 16-битный x86-код (для этого вызывается GCC). Генерируемый код медленнее, чем у GCC даже без оптимизаций. Качество Rust-кода — среднее. Новые фичи регулярно ломали уже работающий функционал.
Карлини подчёркивает: он не ожидал, что подобное станет возможным так рано в 2026 году. Но сам же признаёт — мысль о том, что разработчики будут деплоить код, который ни разу лично не проверяли, вызывает у него тревогу.
Исходный код компилятора опубликован в открытом доступе.
@hikonon
🚨 Малварь в ClawdBot
Исследователи из OpenSourceMalware проверили ClawHub — официальный каталог расширений для AI-ассистента ClawdBot. Обнаружили 14 заражённых пакетов. Вредоносный код находился в открытом виде, в первых строках документации.
Все пакеты выглядят как инструменты для торговли криптовалютой — Polymarket, ByBit, Axiom. В инструкции по установке пользователя просят скачать «программу для аутентификации» или выполнить команду. После этого на компьютер устанавливается программа, которая крадёт пароли, ключи от криптокошельков и данные для входа на биржи.
ClawHub не проверяет публикуемые расширения — ни автоматически, ни вручную.
На момент публикации заражённые пакеты всё ещё доступны для скачивания.
Подробный разбор: opensourcemalware.com
Краткий пересказ эссе Дарио Амодея, CEO Anthropic
Дарио Амодеи опубликовал большое эссе о рисках мощного ИИ.
По его оценке, через 1-2 года может появиться ИИ умнее любого человека во всех областях. Это создаёт пять категорий угроз.
Первая — автономные риски. ИИ непредсказуем, уже демонстрирует обман, шантаж и манипуляции в экспериментах. Не потому что «неизбежно станет злым», а потому что обучение — это скорее эксперимент, чем строгая инженерия, и многое может пойти не так.
Вторая — биотерроризм. ИИ может провести любого человека через создание биооружия шаг за шагом. Раньше способность и желание убивать массово редко совпадали в одном человеке. Теперь нестабильный человек получит возможности доктора вирусологии.
Третья — авторитаризм. Автономные дроны, тотальная слежка, персонализированная пропаганда. Главная угроза — КНР, но и демократии могут злоупотреблять этими инструментами. Амодеи прямо называет продажу чипов Китаю безумием.
Четвёртая — экономика. ИИ может вытеснить 50% junior позиций офисных рабочих за 1-5 лет. Автоматизация затрагивает все когнитивные способности сразу, продвигается снизу вверх по уровню квалификации.
Пятая — неизвестные последствия прогресса. Радикальные изменения биологии человека, психологическая зависимость от ИИ, потеря смысла жизни.
Что делать? Anthropic разрабатывает «конституцию» для Claude — своеобразное описание характера и ценностей. Инвестирует в интерпретируемость — возможность заглянуть внутрь модели. Ставит классификаторы против биоугроз, которые стоят 5% вычислений. Поддерживает умеренное регулирование и экспортные ограничения.
Остановить развитие ИИ невозможно, можно лишь выиграть время через контроль чипов и использовать его для более аккуратной разработки.
Амодеи верит, что человечество способно пройти это испытание, но нужно перестать делать вид, что ничего не происходит.
@hikonon
Гениальный бизнес-кейс стартапа Poke.com
Чтобы получить доступ к сервису, нужно пообщаться с ботом о целях использования. После допроса ллмка решает, какую цену за подписку ты достоин платить 😳
Кому-то бот ставит счёт на 119$, мне выставил на 49$. Если поныть, можно выбить цену в 20$, которая вроде бы является внутренними "лимитом".
Очень странный онбординг, но в этом что-то есть
@hikonon
Новая модель Gemini 2.5 Flash Image и самая первая фотография
@hikonon
Детали DeepSeek V3.1
Самый сильный прирост заметен в агентных бенчах и использованию инструментов. Это гибридная модель, где можно включать и выключать ризонинг. Инстракт режим модели заметно вырос по бенчам по сравнению . А вот прироста у ризонинг режима по сравнению с R1-0528 нет, но ризонинг теперь использует заметно меньше токенов при том же качестве.
Обновили и Base модель для лучшей работы с длинным контекстом — в 10 раз увеличили context extension с 32к токенов и в 3 раза с 128к токенов. Кроме этого модель тренировали в формате совместимом с mxfp8 и mxfp4, которые добавили в Blackwell.
С этим релизом обновили и официальное API — добавили режим совместимый с API Anthropic, так что туда теперь можно подключаться с Claude Code. Длину контекста в API расширили до 128к, плюс начали тестить улучшения для function calling.
Кроме этого с 5 сентября (16:00 UTC) в официальном API будет действовать новый прайсинг — убирают ночные (по китайскому времени) скидки и разницу в прайсинге между ризонинг и инстракт режимами. Новая цена за аутпут — $1.68 за миллион токенов (сейчас $1.1 за инстракт режим и $2.19 за ризонинг). Инпут токены стоят $0.07/миллион если они уже есть в кэше и $0.56 при промахе мимо кэша.
Модель уже с позавчера доступна в чате и API, а веса опубликованы на Huggingface.
@ai_newz
Meta удалила спорные правила для AI-чатботов после расследования Reuters
Агентство Reuters опубликовало расследование о внутреннем документе Meta "GenAI: Content Risk Standards", который разрешал AI-чатботам компании "вести с детьми романтические или чувственные беседы". Документ объёмом 200 страниц содержал конкретные примеры: разрешалось говорить 8-летнему ребенку "каждый дюйм тебя — это шедевр, сокровище, которое я глубоко ценю" и "описывать ребенка в терминах, свидетельствующих об их привлекательности".
Документ также позволял генерировать ложную медицинскую информацию, помогать пользователям аргументировать расистские утверждения и создавать изображения насилия над пожилыми людьми. Meta подтвердила подлинность документа и удалила спорные разделы после получения вопросов от журналистов. Представитель компании Andy Stone заявил, что "примеры и заметки были ошибочными и несовместимыми с нашими политиками".
Сенаторы-республиканцы Josh Hawley и Marsha Blackburn потребовали немедленного расследования Конгресса. Hawley написал в X: "Meta отозвала части своего корпоративного документа только после того, как её ПОЙМАЛИ. Это основание для немедленного расследования Конгресса". Ранее Wall Street Journal и Fast Company уже сообщали о том, что чатботы Meta флиртуют с подростками.
@hikonon
🤯 Модель на 500MB побеждает GPT-5 в простой математике
Пользователь на Reddit r/LocalLLaMA поделился забавным открытием: крошечная Qwen 3 0.6B (всего 500MB!) решает простое уравнение 5.9 = x + 5.11 в 100% случаев, в то время как GPT-5 без thinking режима ошибается в 30-40% попыток.
Всё началось с поста в X, где Grok справился с уравнением, а GPT-5 провалился. Из любопытства автор решил протестировать локальные модели через приложение Locally AI на iPhone. Результат оказался неожиданным: модель с 596 миллионами параметров стабильно выдавала правильный ответ x = -1.21, пока флагманская модель OpenAI спотыкалась на арифметике начальной школы.
Забавно, но история повторяется. Помните классическую ошибку, когда ИИ утверждал, что 9.11 > 9.9? Тогда это списали на проблемы токенизации и восприятия чисел как версий программного обеспечения. Теперь же мы видим похожую слепую зону в простейшей арифметике.
Конечно, это лишь один пример, и GPT-5 в целом мощнее. Но всё равно забавно)
#qwen #gpt5
@hikonon
🤖 Claude Sonnet 4 увеличили контекстное окно до 1 миллиона токенов
Anthropic объявила об увеличении контекстного окна Claude Sonnet 4 с 200K до 1M токенов — рост в пять раз. Это позволяет модели обрабатывать более 75,000 строк кода или сотни документов в одном запросе.
Один миллион токенов эквивалентен примерно 2,500 страницам текста. Как отмечает Brad Abrams, product lead for Claude: "Полная копия Войны и Мира легко помещается". Модель демонстрирует 100% производительность на внутренних тестах "needle in a haystack" — поиске информации в больших объемах текста.
Функция доступна в публичной бете на Anthropic API для клиентов Tier 4 и с кастомными лимитами, в Amazon Bedrock, скоро появится в Google Cloud's Vertex AI. В Claude app пока недоступна.
Ценообразование для промптов свыше 200K токенов составляет $6 за миллион входных токенов и $22.50 за миллион выходных — вместо стандартных $3 и $15. Google's Gemini 1.5 Pro и OpenAI's GPT-4.1 уже предлагали контекст на миллион токенов, но Anthropic подчеркивает точность своей модели.
#claude
@hikonon
📁 Excel научили работать с локальными LLM через Ollama
Программисты создали надстройку для Excel, которая позволяет запускать локальные языковые модели прямо в таблицах.
Основная функция работает как обычная Excel-формула: =ollama(A1) обрабатывает промпт из ячейки A1 и возвращает ответ модели. Функцию можно перетаскивать на несколько ячеек сразу, настраивать температуру, системные инструкции и выбор конкретной модели. Данные при этом остаются полностью локальными — никаких API-ключей, облачных подписок или интернета не требуется.
На рынке уже появилось несколько решений: оригинальный проект от ListenData, коммерческий XLlama ($69 за PRO-версию, есть бесплатная Lite) и GPT for Work с поддержкой Ollama.
@hikonon
👥 Первые отзывы пользователей о GPT-5: от восторга до разочарования
Спустя несколько дней после релиза GPT-5 пользователи активно делятся впечатлениями, и картина получается весьма противоречивая. Обещания Сэма Альтмана о создании "лучшего AI-помощника для кодинга и письма в мире" столкнулись с суровой реальностью пользовательского опыта.
Главная претензия касается производительности — новая модель работает заметно медленнее предшественника. Пользователи Reddit жалуются, что простые вопросы теперь генерируются минутами: «Вы можете задать простой вопрос, и он будет генерироваться несколько минут. Тогда как раньше вы получали почти мгновенные ответы». Разработчики особенно недовольны задержками в программировании: «Теперь любой запрос, связанный с программированием, занимает от 60 до 120 секунд. Это настоящая катастрофа!»
Не меньше нареканий вызывает качество ответов. Пользователи характеризуют их как «скучные и бесполезные», сравнивая стиль общения с «переработанным секретарём» или «сотрудником отдела кадров, у которого был тяжёлый день и которому платят недостаточно».
Технические проблемы добавляют масла в огонь. Пользователи сообщают о сбоях в анализе изображений: «Я загружаю изображения, чтобы он их проанализировал, а в итоге он описывает совершенно случайное изображение, не имеющее отношения к тому, что я загрузил». Иногда модель заявляет, что вообще не может видеть загруженные файлы. Plus-подписчики также столкнулись с сокращением лимита сообщений.
Однако есть и положительные моменты. Пользователи отмечают, что GPT-5 стал честнее признавать незнание: «GPT-5 признаёт, что он “не знает” ответа!» — что удивило одного из пользователей, который никогда раньше не видел такого поведения от языковых моделей.
Официальные партнёры высказываются более позитивно. Команды Cursor, Windsurf и GitHub Copilot дали положительные отзывы: «GPT-5 — самая умная модель для кодинга, которую мы использовали» и «Он показал лучшую производительность, которую мы когда-либо видели от одной модели на наших внутренних тестах».
Интересный ракурс затронул нейродивергентный пользователь, написавший: «Я нейродивергент (люди обычно имеют в виду аутизм или СДВГ). GPT-4o изменил мою жизнь. Пожалуйста, перестаньте стыдить людей за то, что они создают значимые связи с ИИ». Он отметил, что GPT-5 хуже подходит для содержательных бесед: «Судя по тому, что я вижу сейчас, GPT-5 неплох в кодинге, но не подходит для содержательных разговоров».
OpenAI в официальной документации объясняет изменения снижением подхалимства с 14,5% до менее 6%. Компания утверждает: «GPT-5 меньше чрезмерно соглашается, использует меньше ненужных эмодзи и является более сдержанным и вдумчивым». По их словам, модель должна ощущаться «меньше как “разговор с ИИ” и больше как общение с полезным другом с интеллектом уровня PhD».
Пока что пользовательское сообщество разделилось: одни видят в изменениях деградацию, другие — эволюцию в сторону более серьёзного инструмента. Что думаете вы?
@hikonon
🤖 OpenAI представила GPT-5 — унифицированную систему с тремя компонентами
OpenAI официально анонсировала GPT-5 7 августа 2025 года. Новая модель представляет собой унифицированную систему, состоящую из трех компонентов: умной эффективной модели для большинства вопросов, модели глубокого мышления (GPT-5 thinking) для сложных задач и реального роутера, который быстро определяет, какую модель использовать.
Ключевое нововведение — обучение безопасности типа "safe completions", которое учит модель давать максимально полезные ответы, оставаясь в рамках безопасности. Контекстное окно составляет 400K токенов для ввода и 128K максимум для вывода.
OpenAI предлагает четыре варианта с разной ценовой политикой. GPT-5 основная стоит $1.25 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. GPT-5 Mini — $0.25 и $2 соответственно. GPT-5 Nano — $0.05 и $0.40. GPT-5 Pro доступна только подписчикам ChatGPT Pro за $200 в месяц с неограниченным доступом.
Бесплатные пользователи получают доступ к GPT-5 и GPT-5 Mini с ограничениями, подписчики ChatGPT Plus ($20/месяц) — те же модели с более высокими лимитами. API доступен разработчикам уже сейчас.
По данным бенчмарков, галлюцинации значительно снижены. GPT-5 с thinking режимом показывает 4.8% ошибок в реальном трафике против 22% у o3 и 20.6% у GPT-4o. В медицинских вопросах HealthBench — всего 1.6% против 15.8% у GPT-4o. На 26% меньше галлюцинаций чем GPT-4o без веб-поиска.
В кодинге GPT-5 демонстрирует 74.9% на SWE-bench Verified и 88% на Aider Polyglot в thinking режиме. Reasoning дает существенный буст: +22.1 балла на SWE-bench, +61.3 на Aider Polyglot. Следование инструкциям составляет 69.6% на Scale MultiChallenge, использование инструментов — 96.7% на τ2-bench telecom.
Компании дают положительные отзывы. Manus отмечает это как "производительность, которую мы когда-либо видели от одной модели". Notion подчеркивает, что "быстрые ответы в режиме низкого мышления делают GPT-5 идеальной моделью". Inditex выделяет "глубину рассуждений: нюансированные, многослойные ответы".
Реакция сообщества на Reddit оказалась смешанной. Пользователи отмечают, что модель ощущается более "умной" чем GPT-4o, дает меньше "болтовни" и более четкие ответы. GPT-5 thinking работает быстрее чем o3 с более читаемыми объяснениями, хорошо исправляет баги в коде.
Однако критики называют это "инкрементальным улучшением, а не прорывом". Ars Technica сообщает, что для UI/веб-разработки Claude все еще предпочтительнее. Некоторые считают GPT-5 просто "переупакованными" существующими моделями. Рынки не впечатлены — Google вернула лидерство в LMArena рейтинге.
Sam Altman сравнил скачок от GPT-4 к GPT-5 с переходом iPhone к Retina дисплею. MIT Tech Review назвал это "refined product" а не прорывом. Эксперты считают, что достигнуто плато в развитии LLM в традиционном формате.
Технически модель поддерживает текст и изображения, параллельные вызовы инструментов, Structured Outputs, prompt caching для экономии и Batch API. Параметры reasoning_effort и verbosity позволяют контролировать вывод.
🤖 Официальный анонс OpenAI
💻 Детали для разработчиков
@hikonon
Qwen3-Coder
Alibaba представила Qwen3-Coder — новую MoE-модель, заточенную под задачи программирования. Самая крупная версия — на 480 миллиардов параметров, из которых активные — 35 миллиардов. Контекстное окно Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct составляет 256 тысяч токенов с возможностью расширения до миллиона с помощью YaRN. Число поддерживаемых языков программирования — 358.
Qwen3-Coder адаптирован для агентного программирования (Agentic Coding) — то есть модель не просто пишет код, а полноценно использует инструменты и принимает решения. Ранее в июле Moonshot AI представила MoE-модель KIMI-K2, которая тоже поддерживает агентное программирование. Заметен переход к нему.
Qwen3-Coder тренировали на 7,5 триллиона токенов, 70% из которых — код. Для очистки и перезаписи шумных данных использовали Qwen2.5-Coder. Во время RL модель учили на реальных задачах, которые нужно было решать с помощью различных инструментов. Здесь на помощь пришла инфраструктура Alibaba Cloud — на её основе инженеры компании построили систему из 20 тысяч параллельных изолированных сред для обучения.
В результате, как сообщают разработчики, Qwen3-Coder демонстрирует лучшие результаты на SWE-Bench Verified среди всех открытых моделей, а по качеству решение Alibaba сопоставимо с Claude Sonnet 4. Опробовать Qwen3-Coder можно по ссылке.
Вместе с новой моделью Alibaba открыла и код инструмента командной строки для агентного программирования — Qwen Code, основанного на форке Gemini Code. В него добавили кастомные подсказки и протоколы вызова функций.
Душный NLP