Google представила Veo 3.1 Lite свою самую доступную модель для генерации видео, которая стоит меньше половины цены Veo 3.1 Fast при той же скорости. Модель поддерживает text-to-video и image-to-video, 720p и 1080p, горизонтальный и вертикальный формат, а также ролики на 4, 6 и 8 секунд.

Claude представили инструменты для работы внутри Claude стали доступны на мобильных и теперь можно, смотреть Figma-дизайны, делать Canva-слайды и проверять Amplitude-дашборды прямо со смартфона.

OpenAI добавила в Codex плагины, которые объединяют skills, app-интеграции и MCP-серверы в готовые рабочие сценарии. Через них Codex можно подключать к Gmail, Google Drive, Slack и другим сервисам, а устанавливаются они через каталог плагинов в приложении или CLI.

Google расширила доступ к музыкальной модели Lyria 3 Pro и теперь она умеет генерировать треки до 3 минут с более четкой структурой: интро, куплеты, припевы и бриджи. Модель появилась в Vertex AI, Google AI Studio, Gemini, Google Vids и других продуктах. Google также подчеркивает водяные знаки и защиту от имитации конкретных артистов.

AutoClaw подаётся как инструмент, который встраивает AI-ассистента прямо в мессенджеры: пользователь ставит задачу в чате, а система сама разбивает её на шаги, выполняет через реальные инструменты и возвращает результат туда же.

Mistral анонсировала Voxtral TTS и заявляет, что модель звучит естественнее ElevenLabs Flash v2.5 при сопоставимой задержке до первого аудио. Отдельный акцент на zero-shot voice emulation, эмоциональной выразительности и многоязычности.

Google запустила Gemini 3.1 Flash Live через Gemini Live API в AI Studio для создания voice- и vision-агентов с низкой задержкой. Компания делает акцент на более естественном диалоге, лучшем следовании инструкциям и интеграциях для production-сценариев вроде видео- и voice-агентов.

В релизе OpenClaw 2026.3.28 убрали устаревшую Qwen OAuth-интеграцию, добавили x_search, обновили работу с xAI/Grok и расширили plugin/runtime-возможности. Также в списке присутствует поддержка MiniMax image generation, улучшения approve-хуков, новые интеграции для Slack/Teams/Google Chat и длинный список фиксов.

Brave позиционирует свой Search API как независимый поисковый API на базе собственного веб-индекса с акцентом на свежесть, масштаб и приватность. Компания отдельно подчёркивает Zero Data Retention, высокую пропускную способность и то, что API можно использовать для агентных и AI-search сценариев.

- yandexgpt
- aliceai-llm
yandexgpt-lite
- deepseek-v32
- qwen3-235b-a22b-fp8
- gemma-3-27b-it
- gpt-oss-20b
- yandexgpt-5.1

- больше уверенности в обработке данных;
- удобный доступ к сильным моделям в одном интерфейсе;
- возможность выбирать модель под конкретные задачи;
- проще внедрять ИИ в процессы команды уже сейчас.

• Thinking Mode: В модель встроен режим рассуждений. Она «проговаривает» логику решения задачи перед тем, как выдать ответ.

• Контекст 256k: В нее можно спокойно загрузить целую книгу или приличный репозиторий.

• Нативная мультимодальность: Она понимает не только текст, но и изображения и даже видео до 1 минуты.

• Лицензия Apache 2.0: Наконец-то никаких хитрых условий, модель можно смело использовать в коммерческих проектах.

Anthropic представил Claude Mythos Preview как свой самый сильный на тот момент frontier-модельный релиз, особенно в кодинге и agentic-задачах. Одновременно компания запустила Project Glasswing вместе с AWS, Google, Microsoft, NVIDIA, JPMorganChase и другими — как инициативу по защите критически важного софта от нового уровня AI-киберугроз. Это, пожалуй, главная новость недели: новый мощный релиз + публичный сигнал, что модели уже опасно близки к суперчеловеческому поиску уязвимостей.

Meta* представила Muse Spark, первый заметный ИИ-продукт своей новой команды superintelligence. Модель уже начала питать Meta AI* в приложении и на сайте, а дальше должна распространиться на WhatsApp*, Instagram*, Facebook*, Messenger *и умные очки. Это важный сигнал, что Meta* после слабой реакции на Llama 4 фактически перезапускает гонку.

На прошлой неделе OpenAI опубликовала курс на “next phase of enterprise AI”: упор на Frontier, ChatGPT Enterprise, Codex и корпоративное внедрение. По сути, компания зафиксировала стратегию: меньше распыления, больше платформы для бизнеса и крупных внедрений. Это важно не как разовый анонс, а как подтверждение того, где теперь будет идти самая жесткая конкуренция — в enterprise AI, а не только в consumer-чатботах.

Google объявила, что Gemini теперь умеет генерировать интерактивные симуляции. Теперь ИИ начинает не только отвечать текстом, но и создавать интерактивные объяснения сложных тем внутри самого диалога. Для образования, аналитики и различных объяснений материалов это одна из сильнейших продуктовых новинок недели.

Cursor рассказала о технологии warp decode, которая перестраивает выполнение MoE-моделей вокруг выходов, а не экспертов, за счет чего на NVIDIA Blackwell компания получила до 1.84 более быстрый decode и одновременно повышение точности.

По задумке Anthropic, Managed Agents снимает с разработчиков значительную часть инфраструктурной нагрузки: работу с безопасной средой, управлением состоянием, permissioning и постоянной переделкой agent-loop’ов под обновления моделей. Вместо этого компании могут сосредоточиться на продуктовой логике и пользовательском опыте.

Anthropic расширила возможности Claude Code, добавив Monitor Tool — инструмент для фонового отслеживания событий и запуска реакции модели только при важных изменениях. Новый подход делает AI-агента удобнее для долгих инженерных задач и помогает не тратить ресурсы на постоянные проверки системы.

Z.AI выпустила GLM-5.1 и позиционирует модель как систему для длительной автономной работы. По заявлению компании, она может непрерывно выполнять одну задачу до 8 часов, проходя весь цикл от планирования и исполнения до исправлений и финальной доставки результата. В компании также утверждают, что по общей способности модель сопоставима с Claude Opus 4.6, а на SWE-Bench Pro она показала 58.4, обойдя GPT-5.4, Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro.

MiniMax объявила о глобальном open-source релизе M2.7, позиционируя модель как систему для сложных агентных и продуктивных задач с упором на self-improvement. По данным компании, M2.7 набирает 56.22% на SWE-Pro, 57.0% на Terminal Bench 2 и почти дотягивается до уровня Opus в сложной инженерной работе.

• Код и агентные задачи — главный апгрейд. Модель заметно лучше справляется со сложными, длительными задачами: сама проверяет свои результаты, реже делает ошибки с инструментами и доводит работу до конца вместо того, чтобы останавливаться на полпути.
• Зрение — поддержка изображений до 2576 пикселей по длинной стороне, это в 3+ раза выше, чем у предыдущей версии. Актуально для компьютерного управления, сложных диаграмм и скриншотов.
• Следование инструкциям — модель стала читать промпты буквально. Если вы переходите с Opus 4.6, проверьте свои системные промпты, потому что поведение может измениться.

• Кодинг «в долгую» (Long-horizon coding): K2.6 способна выполнять свыше 4000 вызовов инструментов и работать непрерывно более 12 часов. Она «переваривает» Rust, Go и Python, справляясь с DevOps-задачами и глубокой оптимизацией производительности.

• Мастер фронтенда: Модель создает motion-rich интерфейсы: от WebGL-шейдеров и Three.js до сложной анимации на GSAP и Framer Motion.

• Ультра-агенты (Agent Swarms): Модель поддерживает до 300 параллельных субагентов и до 4000 шагов за один прогон. Один промпт и правки вносятся в более 100 файлов одновременно.

• SOTA-результаты: Модель официально обошла конкурентов в таких тестах, как SWE-Bench Pro (58.6) и Math Vision (93.2).