🔔Neoflex Neon в реестре российского ПО

Спешим поделиться отличной новостью! Теперь наша ИИ-платформа включена в единый реестр российского программного обеспечения.

Neoflex Neon — платформа для промышленного применения генеративного ИИ в корпоративной среде: от проверки гипотез и разработки агентов до мониторинга, тестирования, масштабирования и оптимизации уже работающих ИИ-решений.

Среди возможностей платформы:
🔵Единый каталог ИИ-агентов и работа с несколькими LLM без привязки к одному поставщику;
🔵Развёртывание на площадке заказчика, в облаке или гибридно;
🔵Централизованное управление, контроль расходов на модели, аудит безопасности и мониторинг поведения агентов в реальном времени.

«Включение Neoflex Neon в реестр российского ПО – значимый этап для нашей команды и заказчиков. Для них это означает возможность использовать платформу как российское решение при реализации корпоративных ИИ-проектов, в том числе в контурах с повышенными требованиями к технологической независимости, безопасности и контролю данных. Мы стремимся дать бизнесу не просто набор ИИ-инструментов, а управляемую среду, в которой можно быстро проверять гипотезы, вводить агентов в эксплуатацию и масштабировать успешные сценарии», — отметил Федор Надейкин, бизнес-лидер направления ИИ компании «Неофлекс Нейро».

▶️Узнать больше в пресс-релизе 

#НеофлексНеон

🔵SpaceXAI выпустила Grok 4.6
Компания презентовала новую флагманскую модель, ориентированную на агентов, способных работать над задачей длительное время. В Artificial Analysis Intelligence Index новая модель набрала 61 балл. Это выше показателя  Kimi K3 и на уровне GPT-5.6 Sol, при этом лишь на балл уступает Fable 5 Max. Цена API осталась на уровне средней ценовой категории: $2 за миллион входных токенов и $6 за выходные. Подключить Grok 4.6 уже можно через Cursor, Grok Build, а также по API SpaceXAI, OpenRouter, Vercel и Cloudflare.
 
🔴Gemini 3.7 Flash от Google
Спустя три недели после релиза Gemini 3.6 Flash компания представила обновленную модель ориентированную на веб-разработку и работу со сложными задачами. На бенчмарке DeepSWE v1.1 результат вырос с 49% до 65,3%, обойдя Claude Sonnet 5. А в FrontierCode 1.1 модель показала 43,6% против 34,4% у предшественника. Здесь Gemini обошла и Sonnet 5, и GPT-5.6 Terra. Вводная цена вдвое ниже первоначальной. $0,75 за миллион входных токенов и $3,75 за выходные — действует до конца года, затем удвоится.
 
🟣Claude Code переходит на Auto Mode по умолчанию
С 14 августа Anthropic включила автоматический режим для подписчиков Pro, Max и Team. Вместо запроса подтверждения на каждое действие решение будет принимать встроенный классификатор безопасности. По данным компании, при тестировании с более чем тысячей пользователей люди пропускали 86% опасных команд, тогда как классификатор блокировал 89% из них. Корпоративным клиентам и пользователям API режим пока остается опциональным.
 
🔵DeepSeek представила V4 Pro
Обновление модели повысило её эффективность при работе с ИИ‑агентами, а результаты на бенчмарках  улучшились. На Terminal Bench 2.1 показатель вырос с 72,1 до 87,9, а на DeepSWE — с 12,8 до 62,7 балла. Также компания объявила об изменении тарифов на API для моделей V4 Flash и V4 Pro. Новые цены начнут действовать с 16 августа. Ранее стоимость была фиксированной в любое время суток, но теперь вводятся пиковые часы. В эти временные интервалы цена за каждый токен будет вдвое выше, чем в остальное время.

🟣Вышла Qwen3.8-27B

Компактная модель на 27 миллиардов параметров умеет нативно работать с изображениями и видео за счет встроенного кодировщика, а контекстное окно расширяется до миллиона токенов. Компания заявляет о заметном улучшении в агентных сценариях и мультимодальных операциях. На CoWorkBench результат вырос с 61,0 до 70,7 по сравнению с предыдущей версией, обогнав более крупную модель Opus 4.6 Max. В тестах OSWorld-Verified модель набрала 84,3 балла против 63,9 у предшественника. Веса модели опубликованы на Hugging Face и совместимы с vLLM, SGLang и Transformers.
 
#Нейрожайджест

🟣Liquid AI представила LFM2.5-VL-3B
Вышла компактная зрительно-языковая модель на 3 миллиарда параметров для запуска на ноутбуках, смартфонах и отдельных GPU. Точность понимания экранов выросла до 80,7, против результата 51,2 у гораздо более крупной Gemma-4-E4B. А показатель вызова функций ToolSandbox увеличился вдвое, с 23,4 до 46. Модель отвечает напрямую без цепочки рассуждений, что держит задержку низкой. Компания сообщает о скоростных показателях 228 токенов в секунду на Apple M5 Max и 20 токенов в секунду на Galaxy S26 Ultra. Доступна на Hugging Face.

🟣Cursor запускает хостинг кода Origin
Cursor объявили о создании собственного сервиса для хранения репозиториев и работы с кодом. Origin уже появляется бета-режиме у пользователей платных тарифов. Сервис предлагает репозитории, пул-реквесты, просмотр кода и синхронизацию с GitHub в реальном времени. Репозитории можно создавать через вкладку Codebase или выборочно импортировать из GitHub работая с кодом внутри Cursor. Уже подключены Vercel, Depot и Buildkite.

🟣Anthropic продлила повышенные лимиты Claude Code
Компания продлевает временное увеличение недельных лимитов на 50% до 31 августа для планов Pro, Max, Team и Enterprise. Акция должна была закончиться 19 августа. В Anthropic не исключают, что новые лимиты могут остаться на постоянной основе, но предупреждают, что спрос на модели остаётся высоким и мощностей в ближайшие недели может не хватать.

#Нейродайджест

Снова делимся полезным инструментом🔍

Warp Agent CLI 

Warp выпустила Agent CLI — AI-агент, который работает в разных терминалах. Модель под задачу выбирается автоматически. Агент анализирует, насколько сложный перед ним запрос, и сам решает, какую систему задействовать. Также есть возможность вручную подключить собственный API-ключ или настроить логику выбора моделей. 

 Чем полезно: 
🔵Один агент работает в любом привычном терминале, без привязки к конкретному приложению;
🔵Встроенная маршрутизация моделей под задачу без ручной настройки;
🔵Возможность разбивать задачи между субагентами и переключаться между их сессиями.

▶️GitHub

#Инструмент

🟣Portable Computer от Perplexity и NVIDIA

Perplexity совместно с NVIDIA представила Portable Computer — локальную версию облачного агента Computer, которая работает полностью на устройстве пользователя. Задачи, выполняемые локально, не расходуют кредиты, а при необходимости отдельные запросы можно передавать в облако. В основе системы лежит модель Qwen 3.8 с 27 миллиардами параметров и её модифицированная версия PPLX 27B, оптимизированная для локального запуска. В ближайшее время в выборе также появится открытая модель NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning на 30 миллиардов параметров.

🟣Z.ai показала GLM-5.3-Flash 

Компания представила модель на 320 миллиардов параметров с активацией лишь 18 миллиардов на токен и контекстным окном до миллиона токенов, которое одновременно понимает текст, изображения и видео. Неделю до релиза модель работала анонимно на OpenRouter и OpenCode под именем Ox Alpha, полностью на китайских чипах, и заняла там первое место, вдвое обогнав по использованию DeepSeek. Независимая оценка Artificial Analysis дала модели 57 баллов по индексу интеллекта.
Веса открыты на Hugging Face с лицензией MIT.

🟣Alibaba представила Qwen3.8-Flash-Next
Qwen выпустила Qwen3.8-Flash-Next — компактную MoE-модель на 125 миллиардов параметров с активацией около 6 миллиардов на токен, дополненную отдельной таблицей эмбеддингов на 51 миллиард. Модель позиционируется как ранний предпросмотр архитектуры Qwen4. Результаты на бенчмарках выглядят так: DeepSWE 1.1 — 58,7, CoWorkBench — 73,9, GPQA Diamond — 91,7. Веса уже опубликованы на Hugging Face.

🟣«Сбер» открыл доступ к моделям GigaEmbeddings

«Сбер» обновил линейку GigaEmbeddings и выложил в открытый доступ сразу три модели: 480M, 3B и MoE-флагман 10B-A1.8B. Все они получили поддержку vLLM и SGLang для быстрого запуска. По результатам тестов флагманская модель набирает 74,99 и занимает первое место в ruMTEB. На задачах с кодом новая 3B показывает 76,93 против 62,37 у предыдущей версии. При этом на vLLM MoE-флагман работает в 1,5 раза быстрее Qwen3 Embedding 4B.
Модели доступны на Hugging Face.

#НейроДайджест

От пилота к корпоративной ИИ-среде: как внедрять ИИ-агентов, которые приносят результаты бизнесу🚀

В материале для TAdviser Федор Надейкин, руководитель направления ИИ-продуктов «Неофлекс Нейро», подробно рассказал о переходе российских компаний от точечных экспериментов с генеративным ИИ к промышленному внедрению ИИ-агентов.
 
В статье эксперт объяснил:

🟣Почему масштабирование ИИ-агентов требует единой среды управления;
🟣Как быстро проверить гипотезу и собрать работающий прототип за 1–5 дней;
🟣Какие готовые ИИ-решения для бизнеса можно реализовать на базе платформы Neoflex Neon;
🟣Как обеспечивается безопасность и контроль при использовании ИИ-агентов;
🟣Что нужно для успешного вывода ИИ-агентов в промышленную эксплуатацию.
 
 ▶️Читайте материал на TAdviser
 
#Статья

Собрали для вас главное из мира ИИ за неделю🔔

🔵Anthropic представила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1
Anthropic обновила две модели на одной базовой архитектуре, но с разным уровнем защитных механизмов. Fable 5.1 доступна широкой аудитории, в то время как Mythos 5.1 распространяется через программу доверенного доступа для специалистов в областях кибербезопасности и биологических наук. В своем анонсе компания показывает насколько Fable 5.1 стала сильнее предшествующей модели. В тесте Terminal-Bench 4.0 новая Fable 5.1 получила 55,8 % против 42 % у Fable 5 и 52,3 % у Opus 5. Также Anthropic снизила стоимость работы с Fable 5.1. Чтение кэшированных данных теперь обойдется в $0,25 за миллион, что на 75% дешевле. По расчетам компании снижение стоимости использования Fable 5.1 в обычных сценариях составляет примерно 25% относительно предыдущей версии.

🔴Google выпустила Gemini 3.8 Flash
Новая модель получила заметный прирост в программировании, рассуждениях и работе автономных агентов при сохранении скорости и стоимости предыдущей версии. Цена тарифов 0,75 доллара за миллион токенов ввода и 3,75 доллара за миллион токенов вывода. С 1 января 2027 года стоимость увеличится до 1,50 доллара за миллион токенов на входе и 7,50 на выходе. Параллельно Google представила Gemini 3.8 Flash Cyber — специализированную модель для поиска уязвимостей и автоматического исправления кода. Модель превзошла крупные коммерческие аналоги по числу корректных патчей для Chrome в 2,6 раза по результатам тестирования.

🟣NVIDIA объявила о покупке Hugging Face
NVIDIA договорилась о приобретении Hugging Face за $12,93 млрд. Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что Hugging Face останется открытой ИИ-платформой и после покупки. Компания планирует развивать её инфраструктуру и делать ИИ доступнее для разработчиков и организаций по всему миру.

🔴Alibaba обновила Qwen3.8-Max
Alibaba выпустила обновлённую версию Qwen3.8-Max. Qwen3.8-Max-0902 осталась с тем же объёмом параметров 2,4 трлн и контекстом до 1 миллиона токенов. Основной фокус обновления — программирование и длительные автономные задачи. На CodeArena модель достигла 1691 балла, получив лидерство в рейтинге. Цена осталась прежней — 2 доллара за миллион входных токенов и 6 за миллион выходных.
 
🔵OpenAI представила GPT‑6 Astra
Новая флагманская модель уже доступна подписчикам тарифов Pro, Enterprise и Business, а также в API. Astra нацелена на задачи в программировании, исследованиях и кибербезопасности. Она достигла 97,6% на FrontierMath Tier 4, 98,6% на ARC‑AGI‑3 и 100% на ExploitBench. Цена — $10 за миллион входных и $50 за выходные токены.
 
#НейроДайджест

ИИ для работы. С чего начать?️ 🖥

Мы узнали у главного архитектора Neoflex Светланы Марковой, в каких задачах она доверяет искусственному интеллекту, а где предпочитает полагаться только на себя. Также мы выяснили, как понять, что он экономит время, а не создаёт иллюзию полезности, и попросили её поделиться практическими советами для тех, кто только начинает внедрять ИИ в свою работу.

1️⃣В каких сценариях ты доверяешь ИИ?
Я доверяю ИИ, когда нужно быстро обработать большой объём формализованного текста. Например, сверить версии технического задания, собрать таблицу соответствия требованиям или превратить в протокол транскрибацию записи встречи. Также доверяю на этапе первого черновика: коммерческого предложения, письма клиенту, презентации. ИИ создает драфт, а дальше я его правлю под конкретную ситуацию.
Но есть задачи, где не стоит полагаться на ИИ. Всё, что связано с репутационными рисками или отношениями с клиентом. К примеру, как отказаться от заведомо проблемного проекта, не потеряв другую сделку с тем же CIO. Здесь ИИ может предложить варианты, фактуру за и против, но решение и формулировки остаются за мной.

2️⃣Как ты понимаешь, что ИИ реально помог?
Самый честный показатель —  как часто я редактирую сгенерированное, а не пишу с нуля. Ещё один важный показатель — скорость. Раньше на сверку версий технического задания или поиск противоречий в 24 пунктах правок уходил целый вечер. Теперь это занимает всего час. И особенно ценю, когда ИИ находит нестыковку, которую я сама не заметила бы на пятом часу работы над одним документом. Это полезная страховка от ошибок.

3️⃣Что посоветуешь коллегам, которые только начинают?
Не стоит начинать работу с ИИ на творческих задачах. Лучше попробовать его на рутине: сверке версий, заполнении таблиц, составлении протоколов. На таких задачах сразу видно, где ИИ реально экономит время, а где только создаёт видимость помощи. Всегда перепроверяйте цифры и факты вручную. ИИ ускоряет процесс, но ответственность за точность в коммерческом предложении или письме клиенту остаётся на вас.
Ну и о личном, не о рабочем. Я люблю путешествия и планирую поездки заранее. ИИ помогает мне составить маршрут, подобрать отели, выбрать места для посещения, обеда и ужина, а ещё быстро скорректировать планы при перемене погоды.

📌Поручайте ИИ задачи, связанные с планированием, документацией, составлением списков и аналитизом данных. С такими заданиями ИИ справляется отлично, а если что‑то пойдёт не так, вы это сразу заметите и сможете вовремя поправить.

#Разбор

Кладбище пилотов: почему ИИ-агенты не доходят до продуктива🔍

Компании массово запускают пилоты с генеративным ИИ, но лишь единицы доводят их до реального результата. Федор Надейкин, руководитель направления ИИ-продуктов «Неофлекс Нейро», в интервью порталу TAdviser рассказал о том, почему пилоты умирают, что такое AI-ready на самом деле и почему на современном этапе технологического развития платформа для агентов не может быть «коробкой».

Из интервью вы узнаете:

🔵Три причины, из-за которых пилот не доходит до продуктива;
🔵Чем агент принципиально отличается от ассистента;
🔵Из каких слоёв складывается готовность компании к ИИ;
🔵Что компания должна начать делать сегодня, чтобы через год не оказаться догоняющей.

▶️Читайте полное интервью по ссылке

#Интервью

🟣OpenAI представила ChatGPT Images 2.5 
Компания презентовала новую модель для генерации изображений, которая работает на 50% быстрее предыдущей версии. Она точнее сохраняет черты объектов на референсных фото и лучше выполняет многоэтапные задачи. Также в ChatGPT появилась функция Sketch, которая позволяет генерировать изображения по наброскам от руки и оставлять комментарии прямо на изображениях для точечного редактирования. Помимо этого добавлены готовые шаблоны для популярных форматов. В API доступны две версии модели с одинаковой ценой: $5 за миллион входных текстовых токенов, $8 за миллион изображений и $30 за миллион выходных токенов. Flare — быстрая и универсальная, Sunburst — для более точной проработки деталей.

🔴DeepSeek выпустила V4.1-Flash
DeepSeek выпустила новую MoE-модель на 552 млрд параметров с обновлённой архитектурой: 8 млрд активных параметров на входе и 16 млрд на выходе. Она превосходит некоторые модели на ряде бенчмарков. В DeepSWE v1.1 модель набрала 74,2 балла, обойдя GPT-5.6-Sol (73) и Claude Opus 5 (74), а в Terminal-Bench 3.0 показала 30 баллов, опередив GLM-5.3 (28,3) и Kimi K3 (17,7). Стоимость API в непиковые часы — $0,15 за миллион входных токенов без кэша, $0,60 за миллион выходных. Если вход уже закэширован, тариф падает до $0,003 за миллион. Модель опубликована на Hugging Face с лицензией MIT.

🔵Hugging Face выпустила ML Intern
В HuggingChat появился открытый AI-агент ML Intern, предназначенный для задач машинного обучения. По заявлению компании, пользователю достаточно сформулировать запрос, а далее агент работает самостоятельно: изучает статьи и документацию, подбирает данные и модели, пишет код, запускает вычисления и публикует готовые результаты. Для потенциально чувствительных операций предусмотрено подтверждение пользователя. Исходный код открыт на GitHub по лицензии Apache 2.0.

🟣GigaChat 3.5 Reasoning от «Сбер»
«Сбер» представил новую модель GigaChat 3.5 Reasoning. Компания позиционирует ее как первую модель GigaChat с полноценной цепочкой рассуждений и обученной на технологии online RL. Модель на 432 млрд параметров с активацией около 28 млрд на токен. На тестах LiveCodeBench v6 результаты улучшились с 56 до 85 баллов, а на IFBench — с 44 до 77. Модель уже доступна всем пользователям ГигаЧата, а веса опубликованы на Hugging Face.

#Нейродайджест

Как 17 ИИ-агентов изменили работу исследователей RWB и окупили проект за 4 месяца🔍

Ручная разметка десятков тысяч открытых комментариев покупателей занимала у «RWB Исследования» от нескольких дней до недели. Из-за чего аналитика для топ-менеджмента нередко успевала частично устареть к моменту готовности отчёта. Вероника Ярмак, руководитель центра исследований RWB, рассказала в интервью TAdviser, как компания поручила рутину искусственному интеллекту без потери качества.

В интервью разобрали:

🔵Как был устроен пилотный проект, какую роль в нём играла корпоративная ИИ-платформа Neoflex Neon;
🔵Почему автоматизация рутинной кодировки не исключает, а усиливает роль эксперта-исследователя;
🔵Какие цифры по скорости и точности показал агент на реальных данных;
🔵Как компания планирует масштабировать решение на другие процессы.

▶️Читайте интервью по ссылке

#Интервью

🟣Anthropic объединила Claude Chat и Cowork
Anthropic объединила Claude Chat и Cowork в единый интерфейс. Теперь пользователю не нужно выбирать режим работы. Claude может ответить на простой вопрос или самостоятельно выполнить сложную задачу, включая поиск информации в интернете, работу с файлами, запуск кода и подготовку готовых документов, таблиц и презентаций. При этом длительные задачи продолжают выполняться в облаке даже после закрытия страницы. Обновление постепенно распространяется на тарифы Pro и Max в веб-версии, десктопах и мобильных устройствах.

🟣Qwen представила мультимодальную модель Qwen3.8-Omni-Flash
Qwen выпустила новую мультимодальную модель Qwen3.8-Omni-Flash. Она принимает текст, изображения, аудио и видео и поддерживает контекст до 1 млн токенов. Модель рассчитана в том числе на агентные сценарии: умеет работать с внешними инструментами и поддерживает function calling и веб-поиск. Qwen позиционирует её для задач программирования, работы с интерфейсами, анализа аудио и видео и выполнения задач с мультимедийными данными.

🟣Google запустила Agent Substrate для GKE
Google представила Agent Substrate — open-source систему для ИИ-агентов, доступную в Google Kubernetes Engine. Она предназначена для запуска большого количества изолированных агентных сред. Неактивные агенты автоматически приостанавливаются, освобождая вычислительные ресурсы, а их состояние можно восстановить менее чем за 500 мс. Agent Substratе поддерживает разные агентные фреймворки, включая Claude Code, OpenClaw и Hermes.

🟣MiniMax анонсировала открытие MiniMax Code
Компания анонсировала публикацию исходного кода MiniMax Code на GitHub. В тестах FrontierHarness Eval из 30 задач инструмент показал 76,7% успешных выполнений против 66,7% у Codex и 63,3% у Claude Code. Среднее время выполнения составило 4 минуты 33 секунды.

🟣TypeSafe представила Jev
Основатель TypeSafe Диого Алмейда, участвовавший в создании методов, которые легли в основу ChatGPT, представил Jev — модель для сверхбыстрой автоматизации. Она не генерирует ответ токен за токеном, а сразу выдаёт типизированную структуру данных.
По заявлению компании, на задачах классификации и маршрутизации Jev отвечает за 70–500 мс. Стоимость — $0,042 за миллион входных токенов, выходные бесплатны.
Пока доступна только запись в очередь на тестирование.

#Нейродайджест

Продолжаем рубрику #НейроДайджест — делимся новостями из мира корпоративного ИИ.

🔵Anthropic выпустила Claude Opus 5.5

Новая модель ориентирована на сложный кодинг, работу с агентами и профессиональными задачами. На Terminal-Bench 4.0 она набрала 66,4%, против 57,9% у GPT-6 Astra и 55,8% у Fable 5.1. Anthropic заявляет о снижении стоимости примерно на 40% относительно Opus 5 на типичных задачах — при этом цена на чтение кэша снизилась ещё сильнее, на 60%. Также заявлены улучшения в работе с длинными задачами и проверке собственных результатов.

🔴xAI представила Grok 4.7

Модель лучше работает с документами, длинным контекстом, кодом и инженерными запросами. Она построена на более крупной базовой архитектуре, а также обучена работать в обвязке Grok Bot. На тестах CursorBench 4.0 она набрала 46,3%, а на DeepSWE v1.1 достигла 71% при высоком уровне усилий.

🟣OpenAI выпустила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna

Новые модели делают ставку на сочетание производительности и стоимости. По данным OpenAI, цены на API снизились на 50% относительно GPT-5.6, а модели получили улучшения в сложных профессиональных задачах, программировании и фактической точности. Модели уже доступны в a API, ChatGPT Work и Codex.


🔴Xiaomi представила серию MiMo-V2.6

В новую линейку вошли MiMo-V2.6 Pro и Flash. Xiaomi позиционирует модели для агентских сценариев, программирования и задач с длинным контекстом. По собственным данным компании, Pro набрала 89,9 балла на Terminal Bench 2.1 и вышла на уровень Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol по большинству агентных бенчмарков. 

🔵Яндекс открыл AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base

Яндекс опубликовал веса модели под лицензией Apache 2.0. Модель полностью обучена с нуля без использования весов сторонних открытых моделей, содержит 80 млрд параметров, из которых активны 3 млрд. В компании также отмечают улучшения в математике, программировании, фактологических задачах и работе с длинным контекстом.

🟣OpenAI показала GPT-6.1 Sol
OpenAI представила GPT-6.1 Sol, обновлённую модель семейства GPT-6. Она рассчитана на сложные задачи, включая программирование и профессиональные сценарии. По заявлению компании, Sol обеспечивает производительность, близкую к GPT-6 Astra, при более низкой стоимости, а важным фокусом релиза стало безопасное внедрение. Модель более открыто сообщает о своих ограничениях и надёжнее соблюдает намерения пользователя и рамки безопасности. В API цена составляет $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов. Модель поддерживает вызов инструментов, структурированный вывод и работу с контекстом до 1,05 млн токенов.

🔵Google Research представила RRSI
Исследователи Google Cloud AI Research совместно с учёными из UNC-Chapel Hill, Стэнфорда и Washington University in St. Louis разработали RRSI — метод, который позволяет совершенствовать программную обвязку ИИ-агентов (agent harness), без изменения весов самой модели. Система ищет улучшения в настройках и логике работы агента, одновременно ограничивая переобучение под конкретные тесты. В экспериментах RRSI обеспечила прирост до 14,1 балла на целевых бенчмарках и до 4,7 балла на тестах, которые не использовались при оптимизации. При этом расход токенов на один эксперимент оказался заметно ниже, чем у варианта без регуляризации — в одном из прогонов 2,42 млн против 3,80 млн токенов.

🔴OpenAI представила dots
На DevDay 2026 OpenAI анонсировала dots — автономных агентов на базе модели GPT-6 Astra, которые могут самостоятельно вести задачи, работать с приложениями и сохранять контекст между взаимодействиями. Каждый агент использует собственный облачный компьютер с отдельным браузером и может подключаться более чем к 4 000 приложений через экосистему плагинов. Например, dots способны исследовать проблему в рабочем чате, подготовить документы или собрать прототип приложения. Пользователь может задавать ограничения и подтверждать важные действия. Dots сразу доступны пользователям тарифов Pro и Business Premium, а для Enterprise и Education пока открыта только опциональная бета.

🔵Google анонсировала Gemini 4 Argon
Компания анонсировала Gemini 4 Argon — модель для длительных многоэтапных задач в программировании, исследованиях а также кибербезопасности. Argon может самостоятельно находить и исправлять уязвимости в программном обеспечении. В тесте CWE-bench v1 модель набрала 68%, разделив первое место. Внутри Google агенты на её основе помогли оптимизировать использование памяти в дата-центрах. По данным компании, после внедрения решений удалось высвободить более 300 ТиБ памяти. Пока доступ к модели лишь ограниченный круг пользователей. Более широкий запуск планируется позднее.

🟣Inception выпустила диффузионную языковую модель Mercury 2.5
Inception представила Mercury 2.5 — новую версию диффузионной языковой модели, которая генерирует текст не строго последовательно, токен за токеном, а уточняет несколько частей ответа параллельно. По данным компании, модель превосходит Mercury 2 на 40% и генерирует до 1 107 токенов в секунду на доступных GPU NVIDIA. Контекстное окно составляет 260 тысяч токенов, стандартная цена — $0,20 за миллион входных и $0,75 за миллион выходных токенов. Среди сценариев применения разработчики выделяют поисковые агенты, RAG-системы, голосовых помощников и вспомогательные задачи в программировании.
 
 #НейроДайджест

🟣Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5

Anthropic представила Claude Haiku 5.5,свою самую быструю и доступную компактную модель на момент релиза. Она предназначена для массовых задач, где важны скорость и стоимость: суммаризации, классификации и запросов к базам данных. По данным компании, эксплуатация Haiku 5.5 обходится в среднем на 75% дешевле, чем Haiku 4.5. Модель также подходит для программирования в роли субагента и задач, требующих быстрого ответа, например поддержки пользователей. Одновременно Anthropic вдвое снизила стоимость чтения кэша для Sonnet 5.5.

🔵Microsoft развивает Windows для гибридного ИИ

Microsoft представила Hybrid Intelligence — обновления Windows, объединяющие локальные модели и облачные ИИ-сервисы. Система сможет направлять задачи туда, где их эффективнее выполнять: на устройство или в облако. С разрешения пользователя Copilot сможет учитывать локальные файлы и недавнюю активность, выполнять действия на компьютере и использовать модели, работающие непосредственно на устройстве. Для безопасной работы агентов компания создала Microsoft Execution Containers (MXC), которые помогают ограничивать доступ к ресурсам и управлять действиями агентов. Контейнеры уже совместимы с Codex, GitHub Copilot, OpenClaw, Replit и LM Studio.

🔴DeepSeek представила DeepSeek Harness

Компания запустила DeepSeek Harness в режиме предварительного доступа. Это платформа для создания и запуска ИИ-агентов, доступная через веб-интерфейс и в виде десктопного приложения. Она подходит для работы с файлами и данными, подготовки документов, программирования и исследований. Архитектура построена по принципу «всё является плагином»: разработчики могут подключать и менять модели, инструменты, навыки, хранилища и другие компоненты без изменения исходного кода. Проект распространяется под лицензией MIT.

🔵Google выпустила EmbeddingGemma 2

Google DeepMind представила открытую модель EmbeddingGemma 2 с 740 млн параметров, которая преобразует текст, код, изображения, видео и аудио в векторы единого пространства. Это позволяет сопоставлять данные разных типов и использовать их в семантическом поиске, классификации и RAG-системах. Например, можно искать нужный фрагмент видео по текстовому запросу или связывать голосовые заметки с документами по смыслу. Модель рассчитана на локальный запуск, в том числе на смартфонах и ноутбуках, что помогает создавать системы поиска и извлечения информации без обязательной отправки данных в облако. Google распространяет её по лицензии Apache 2.0.

#НейроДайджест

Продолжаем рубрику #НейроДайджест — делимся новостями из мира корпоративного ИИ 🚀

🟣MiniMax выпустила M3.1 Flash
MiniMax представила новую модель для агентных задач, программирования и управления компьютером. Работавшая анонимно модель Space Bunny, которая обработала более 200 трлн токенов, оказалась ранней версией M3.1 Flash. По данным компании, модель генерирует до 200 токенов в секунду, а стоимость использования в агентных задачах на 70% ниже, чем у предшественницы. В тестах модель набрала 73,7% на DeepSWE v1.1 и 61,7 балла на OSWorld V2. Стоимость API составляет $0,15 за миллион входных токенов, $0,60 за миллион выходных и $0,015 за миллион токенов, прочитанных из кеша. Модель уже доступна через API, M Plan и MiniMax Code.

🟣Anthropic представила Claude Duet
ИИ-агент может самостоятельно выполнять задачи в фоновом режиме, пока пользователь занимается другими делами. Агент работает в виртуальной среде со своим браузером, использует память, навыки и подключённые приложения из аккаунта Claude и уведомляет пользователя, когда задача завершена или требуется его решение. Он поддерживает более 6000 коннекторов и плагинов, включая интеграции с Gmail, Slack, Stripe и HubSpot. Перед действиями агент запрашивает пользовательское подтверждение. Исследовательская версия доступна по листу ожидания подписчикам Pro и Max в США.

🟣DeepSeek обновила V4.1-Flash
Китайская компания выпустила V4.1-Flash-1017. По заявлению, обновлённая модель лучше справляется с задачами, быстрее выполняет запросы и выдаёт более лаконичные ответы при сохранении стоимости в API. В основе улучшений лежит обучение с подкреплением с обратной связью от самой модели. Веса модели опубликованы на Hugging Face и ModelScope под лицензией MIT.

🟣Liquid AI представила d1-ultra
Liquid AI выпустила d1-ultra, мультимодальную модель, которая анализирует текст, изображения или их сочетание и оценивает вероятность возможных ответов. Она рассчитана на задачи, где требуется принять решение на основе конкретных данных. Модель обрабатывает входные данные за один проход и возвращает вероятности без генерации последовательности токенов. По результатам 112 тестов, опубликованных Liquid AI, модель превосходит Jev 1.14 по точности и калибровке, а также опережает другие модели в Artificial Analysis Decision Index как минимум на 8 пунктов. Модель доступна через API по цене $0,042 за миллион входных токенов.