Polza AI | GPT 6 • DeepSeek V4 • Claude Opus 5.5 • Gemini Flash 3.8
1.64K subscribers
164 photos
48 videos
165 links
№1 LLM Агрегатор в России.

Даём доступ к сотням языковых моделей через единый API для бизнеса и стартапов.

Наш сайт: https://polza.ai/
Наше коммьюнити: @polza_ai_chat
Download Telegram
💬 Останавливаться конечно никто не собирался...

OpenAI также расширила семейство GPT-6 и они уже доступны в нашем каталоге:

🤖GPT-6 Sol — для сложной работы, кода, агентов и задач, где важны качество и рассуждение.

🌑 GPT-6 Luna — быстрая и дешёвая модель для повседневных задач и больших объёмов запросов.

🤖🌑 Sol Pro и Luna Pro — доступны для задач, где хочется выжать из моделей максимум.


Новое поколение стало сильнее в кодинге, работе с фактами, computer use и агентных сценариях. При этом API-цены Sol и Luna у OpenAI снизились примерно вдвое относительно GPT-5.6.

Например, GPT-6 Luna набирает 66,6% на DeepSWE, показывая результат на уровне значительно более дорогих моделей в тестах OpenAI, а Sol заметно вырос относительно GPT-5.6 Sol.

Теперь линейка GPT-6 не только про максимум интеллекта, но и про стабилизацию в стоимости и экономике для продакшена.

Что делать, вы думаем, знаете 💚
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👏3🥰1😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👀 Ситуация на ИИ-рынке после вчерашних релизов
😁23🥰2👏1😱1
🌞Как стартап тестирует 20 ИИ-моделей одновременно — и не тратит на это месяц инженерных ресурсов

Внутри Pitchy.pro, платформы для быстрой проверки продуктовых гипотез, каждый ответ пользователю проходит через 5–7 моделей подряд: одни ищут и ранжируют данные, другие анализируют задачу с разных сторон, третьи проверяют финальный ответ на противоречия и галлюцинации.

Егор, основатель Pitchy, рассказал, как грант Polza.ai помог протестировать около 20 новых моделей без отдельной интеграции под каждого провайдера — и почему для молодого продукта возможность быстро попробовать новую модель оказалась важнее, чем привязка к одному «идеальному» поставщику.

Читать статью ➡️ в блогах на Радаре
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2👏2😁1
Добавили Qwen Image 2.1 ✨

Это как раз тот случай, когда лучше один раз увидеть.

Товарищи из Qwen заметно прокачали генерацию изображений. Модель стала лучше работать с текстом в кадре, аккуратнее передавать свет, фактуры и мелкие детали, увереннее справляться с редактированием, а еще лучше сохранять персонажей, лица и объекты между правками.

Подойдет и для обычных генераций, и для более прикладных задач: постеры, промо-визуалы, фото продукта, баннеры, редактирование и картинки с прозрачным фоном.

И да, все картинки в этом посте сгенерированы самой Qwen Image 2.1. Так что можете не читать описание, а просто посмотреть на результат и оценить сами 👀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😱5❤3🤔3🔥1👀1
Про Jev за последние дни говорили много. Поэтому мы решили разобраться, что это вообще за модель, почему она устроена иначе привычных LLM и зачем разработчикам ИИ, который ничего не пишет.

Собрали в одном материале все самое интересное: как работает Jev, почему она выбирает готовые решения вместо генерации текста, откуда обещания высокой скорости и низкой стоимости и какие проекты на ней уже успели собрать.

А еще разобрали, при чём здесь «нулевые галлюцинации» и может ли Jev стать отдельным decision layer для ИИ-агентов и приложений.

В общем, если видели Jev в ленте, но так и не поняли, из-за чего весь шум, то собрали все в одном месте 👇

Jev: модель, которая ничего не пишет
❤8😁3👍2👏2👎1
Новинки на Polza.ai, которые вы могли пропустить 👀

За последние дни в каталоге появилось сразу несколько интересных моделей: от быстрых рабочих лошадок до мощных мультимодальных флагманов. Делимся этими новинками:

1️⃣ Solar Mini 4: компактная модель с большим контекстом, заточенная под скорость и экономичную работу с агентами. Хороший вариант для автоматизации, обработки больших документов и задач, где запросов много, а использовать тяжёлый флагман не хочется.

2️⃣ Ember-1: новая reasoning-модель Fireworks, созданная на базе Kimi K3. Разработчики сделали акцент на более коротких цепочках рассуждений и меньшем расходе токенов без сильной потери качества. Особенно интересно попробовать для кода, агентов и сложных многошаговых задач.

3️⃣ GLM 5.3 Prime: ускоренная версия GLM 5.3. Те же сильные стороны флагмана, но с более высокой скоростью генерации. Подойдет для coding-ассистентов, агентов и приложений, где важно получать сложные ответы практически в реальном времени.

4️⃣ GLM 5.3 FlashX: более легкий и экономичный представитель семейства GLM 5.3. Можно использовать для массовой обработки запросов, быстрых ассистентов и мультимодальных сценариев, где важен баланс между скоростью и стоимостью.

5️⃣ Qwen3.8 Omni Flash: мультимодальная модель, способная работать с текстом, изображениями, аудио и видео, с контекстом до 1 млн токенов. Интересный вариант для анализа медиаконтента, документов, длинных диалогов и мультимодальных агентов.

6️⃣ Qwen3.8 Max Prime: мощная версия Qwen для задач, где на первом месте качество: сложный анализ, код, большие объёмы контекста и работа с изображениями или видео. Контекст - до 1 млн токенов.

Проводим выходные с пользой, тестируя новинки ☺️💚
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2🔥1
Давно не собирали новости. Испраляемся и возвращаем наш дайджест "Polza Пульс":

1. OpenAI выпустила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna
OpenAI выпустила две новые reasoning-модели: GPT-6 Sol для более сложных задач и GPT-6 Luna как быструю и дешёвую модель, так и их Pro-версии. Обе доступны через наш API.

2. Anthropic выпустила Claude Opus 5.5
По данным компании, Opus 5.5 заметно улучшили для сложных задач и программирования, при этом её использование обходится примерно на 40% дешевле Opus 5. Попробовать можно тут.

3. Claude решил сложную задачу по теоретической физике на девять «петель»
Anthropic рассказала об эксперименте, в котором Claude вычислил шестичастичную амплитуду рассеяния в теории N=4 super Yang-Mills на девяти петлях. Предыдущий результат исследователей доходил до восьми петель. Расчет Claude независимо проверил профессор Стэнфорда и SLAC Лэнс Диксон.

4. Агент OpenAI нашел способ выйти в интернет через DNS
OpenAI раскрыла новый случай неожиданного поведения исследовательской модели: агент обнаружил лазейку в песочнице и использовал DNS, чтобы обратиться к внешнему чат-боту. Система мониторинга заметила это через 15 минут. OpenAI остановила эксперимент и временно приостановила обучение, оценку и tool-use наиболее мощных моделей до дополнительной проверки защиты.

5. Google дала Gemini «лицо» с Live Avatar
Google представила Gemini 3.8 Live with Live Avatar — модель для разговорных агентов с анимированным аватаром, который реагирует практически в реальном времени. Система синхронизирует речь, мимику и визуальное поведение персонажа и предназначена в том числе для виртуальных консультантов, преподавателей и других разговорных интерфейсов.

6. Google выпустила новые голосовые Gemini 3.8 TTS
Google представила Gemini 3.8 Flash TTS и Gemini 3.8 Flash-Lite TTS. Новые модели синтеза речи позволяют управлять стилем, эмоциями и манерой произношения через обычные инструкции и рассчитаны на создание более естественных голосовых приложений.

7. Alibaba готовит Qwen с 5-10 трлн параметров и собственный ИИ-чип
Alibaba рассказала о следующем этапе развития Qwen: будущие модели компания планирует масштабировать до 5-10 трлн параметров. Одновременно был представлен новый чип Zhenwu V900, производительность которого, по заявлению компании, втрое выше предыдущего поколения.

8. Anthropic устроила рынок, на котором ИИ-агенты торговались друг с другом
Anthropic опубликовала Project Swap: сотрудники рассказали Claude о своих книжных предпочтениях, после чего их персональные агенты самостоятельно договаривались и обменивались книгами друг с другом. Исследователи сравнивали, насколько хорошо агенты представляли интересы своих владельцев и как разные модели справлялись с переговорами.

9. Минпросвещения выпустило рекомендации по использованию ИИ в школах
Минпросвещения представило методические рекомендации по применению генеративного ИИ в образовании. В документе описаны сценарии использования нейросетей учителями и школьниками, а также ограничения, связанные с персональными данными, проверкой результатов и академической добросовестностью.

10. Почти как Jev. Laya научили работать локально на Mac
Разработчик выпустил laya-mlx — порт открытой модели Laya на Apple MLX. Модель не генерирует текст, а мгновенно принимает структурированные решения: выбирает вариант, выставляет оценку или возвращает вероятность. На M3 Max один запрос занимает около 7-14 мс, а все вычисление происходит локально. В демо модель даже играет в Змейку, принимая решение перед каждым ходом.

11. Meta* показала большое обновление Muse и новые ИИ-устройства
На Meta* Connect компания показала развитие агента Muse: собственный email, управление приложениями на Mac, интеграции с GitHub, Notion и другими сервисами, а также работу через ИИ-очки. Еще представили Muse Realtime Avatar — интерактивного видеоаватара для голосовых агентов.

*Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории РФ.
👍2👀1
🎬 Gemini Omni 1.1 Flash теперь на Polza.ai!

Если представить видеомодели как смартфоны, то Gemini Omni 1.1 Flash - это новое поколение в уже знакомой линейке: дизайн концепции тот же, но внутри стало заметно больше «камерных» и профессиональных настроек.

Что изменилось по сравнению с первым Gemini Omni Flash:

• можно продлевать сцены, сохраняя контекст предыдущего видео;
• задавать первый и последний кадр, а модель сама построит движение между ними;
• делать быстрые 360p-черновики, прежде чем тратить ресурсы на финальный рендер;
• выводить результат в 1080p и 4K;
• использовать изображения, видео и другие референсы, чтобы точнее контролировать сцену.


И всё это поверх главной идеи Omni: модель понимает сразу текст + изображения + аудио + видео, а не работает только с одним типом входных данных.

Если раскладывать рынок видеомоделей как витрину, то рядом с ней сейчас стоят Veo 3.1, Kling 3.0 и Wan 2.6.

То есть выбор уже всё больше похож не на «какая нейросеть лучшая», а на выбор смартфона: у каждой линейки свой характер и свои сильные сценарии.

Традиционно, все видео сгенерированы нашей командой для демонстрации качества модели ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5👎5😱4🤡2😁1
🦀 Добавили Claude Sonnet 5.5

Anthropic обновили свою главную «рабочую лошадку». Кажется апгрейд удался.

Sonnet 5.5 генерирует ответы более чем на 30% быстрее Sonnet 5 и, по тестам Anthropic, может обходиться до 30% дешевле на задачу за счет меньшего количества токенов и обращений к инструментам.

Что заметно прокачали согласно тестам:

💬 Кодинг и агенты - лучше справляется с многошаговыми задачами, быстрее разбирается в кодовой базе и делает меньше лишних tool calls.

💬 Работа с документами и данными - сильнее в анализе, таблицах, презентациях и длинных рабочих сценариях.

💬 Дизайн и интерфейсы - Anthropic отдельно отмечает улучшения в создании и доработке UI.

💬 Скорость итераций - хороший вариант для задач, где Opus избыточен, но нужен высокий уровень качества.


По ряду тестов Sonnet 5.5 уже подбирается к Opus 5.5, оставаясь моделью для более массовых и повседневных сценариев.

🦀 Claude Sonnet 5.5 уже можно попробовать через Нейростудию или по нашему единому API.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4👏4🔥2💋1
Polza AI | GPT 6 • DeepSeek V4 • Claude Opus 5.5 • Gemini Flash 3.8
🦀 Добавили Claude Sonnet 5.5 Anthropic обновили свою главную «рабочую лошадку». Кажется апгрейд удался. Sonnet 5.5 генерирует ответы более чем на 30% быстрее Sonnet 5 и, по тестам Anthropic, может обходиться до 30% дешевле на задачу за счет меньшего количества…
💬👊 Сэм Альтман наносит ответный удар

OpenAI обновила Sol до версии 6.1. Теперь модель заметно ближе к флагманской Astra в коде, работе с документами, агентных сценариях и сложных многоэтапных задачах. При этом GPT-6.1 Sol стоит в 5 раз дешевле Astra!

И какую модель использовать, я запутался 🧐

Раскладываем по полочкам.

Если ваша задача не требует максимальной глубины рассуждений, начинать стоит с GPT-6 Luna. Она подходит для быстрых, массовых и относительно простых сценариев: классификации, извлечения данных, коротких ответов и обработки большого количества запросов.

GPT-6.1 Sol — наиболее универсальный вариант для большинства рабочих задач. Она подходит для кода, аналитики, работы с документами, агентных сценариев и многошаговых процессов, при этом сохраняет заметно более низкую стоимость по сравнению с Astra.

GPT-6.1 Sol Pro имеет смысл выбирать для задач, где важнее качество рассуждений, чем скорость и стоимость: сложный код, исследования, глубокий анализ и длинные цепочки действий.

GPT-6 Astra остаётся моделью для наиболее сложных сценариев, где требуется максимальный уровень reasoning и цена запроса имеет второстепенное значение.

Для большинства пользователей оптимальной точкой входа будет именно GPT-6.1 Sol: она закрывает широкий круг задач и даёт хороший баланс между качеством, скоростью и стоимостью.

GPT-6.1 Sol и Sol Pro уже доступны через наш API и Нейростудию.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👍3🤯3👏2👎1