Лента новостей

🔍 Трудно подделать водяной знак SynthID от Google, но проблема дезинформации остаётся Google представил технологию SynthID, которая встраивает в генерируемый ИИ контент невидимый водяной знак. По результатам проверок, удалить или изменить этот маркер практически невозможно. Эксперты подчёркивают, что, несмотря на надёжность SynthID, он не решает задачу распознавания фейкового контента в сети, и в дальнейшем определять, что является правдой, будет всё сложнее.

🤖 Google анонсировал Gemini Robotics 2.0 — улучшенную гибкость и безопасность В рамках обновления компания представила новую линейку Gemini Robotics 2.0, где обещают более высокую манипулятивность и повышенный уровень безопасности роботов. Серия включает три модели, но пока доступна только одна из них.

📊 Точность модели 4B варьируется от 60 % до 82 % в зависимости от дизайна обёртки Проведён предрегистированный абляционный эксперимент на задаче классификации (issue Kubernetes → SIG triage) с 4‑млрд‑параметровой моделью, работающей на GPU ноутбука 6 ГБ. Во всех запусках использовались одинаковые замороженные веса, золотой корпус из 250 вопросов и один и тот же скорер; менялся только дизайн обёртки (расположение правил, порядок доказательств, структура ходов, что сохраняется между ходами). Результат показал разницу в 22 процентных пункта: при наихудшем дизайне точность составила 60 %, при лучшем — 82 %. На точность влияли: явные правила в запросе (+13 пп), размещение задачи перед справочным материалом (+6,5 пп), дополнительный ход рассуждения (‑5 пп), очистка контекста и перенос только резюме вместо сырого доказательства (‑12 пп), передача сеанса между этапами (‑15 пп). Наихудший вариант потратил дополнительный этап и 250 вызовов инструмента, но не улучшил результат и вернулся к базовой точности модели. Все материалы открыты и заархивированы: корпус, скорер, предрегистрация и манифесты всех запусков. Пересчитать результаты можно без GPU, нужен лишь GPU для генерации новых предсказаний. Ссылки: eval harness — https://github.com/TGPSKI/leather/blob/main/examples/14-sig-triage/eval/README.md; пример — https://github.com/TGPSKI/leather/tree/main/examples/14-sig-triage; матричные результаты — https://github.com/TGPSKI/leather/blob/main/examples/14-sig-triage/eval/results/MATRIX.md

🚀 Benchmark TensorSharp vs. llama.cpp на DeepSeek V4 Flash TensorSharp — открытый движок инференса GGUF‑моделей, поддерживает CUDA, Vulkan, Metal, API совместимые с OpenAI, непрерывный батчинг, спекулятивную декодировку и мультимодальность. Благодаря недавним вкладам сообщества он теперь работает на нескольких GPU и узлах. Обновлённая версия поддерживает модель DeepSeek‑V4‑Flash‑0731. Тест проводился на 4 × Nvidia A40 (CUDA 12.8) с моделью DeepSeek‑V4‑Flash‑0731‑UD‑Q8_K_XL (HuggingFace). Результаты: предзаполнение (u/16K) — TensorSharp CUDA 836 tok/s, TensorSharp ggml_cuda 963 tok/s, llama.cpp 558 tok/s; короткая декодировка — 31.5 / 37.0 / 35.3 tok/s; декодировка (u/16K) — 28.5 / 33.6 / 32.2 tok/s соответственно. Спасибо за внимание к проекту; любые отзывы приветствуются.

🚀 Deepseek V4 Flash – почти вторая по мощности открытая модель, в 50 раз дешевле Новая модель Flash от Deepseek заняла около второго места среди открытых весовых моделей по сравнению с Kimi K3 и стоит более чем в 50 раз дешевле аналогов. 💡 Стоимость использования составляет $0.09 – $0.18 за 1 млн токенов, что делает её «интеллектом, слишком дешёвым для измерения». По результатам тестов модель демонстрирует высокие показатели на популярных бенчмарках и эффективно работает с задачами программирования, рассуждениями и диалогом. Каковы ваши впечатления от работы с ней?

🚀 Новый LLM‑агент LOLM от Qira Разработан гибридный Transformer‑SSM‑модель‑агент, который помимо генерации текста может принимать решения о продолжении, поиске доказательств, проверке, ветвлении и завершении работы, при этом выдавая «квитанцию» выполнения. Сейчас доступен живой демо‑режим, CLI для вопросов, задач по коду и небольших HTML‑страниц, изолированная песочница, варианты локального и self‑host, поддержка MCP, явные состояния ошибок и квитанции. Хостинг обещает существенно меньшую стоимость по сравнению с ведущими агентами‑платформами. Попробовать можно по ссылке https://lolm.imagineqira.com/try.html, репозиторий открыт на GitHub: https://github.com/TheArtOfSound/lolm. Автор проекта ищет тестировщиков, готовых ставить реальные задачи, доводить систему до отказа и предоставлять точную техническую критику; он также является соучредителем и разработчиком LOLM. 🛠️

💰 Сравнение цен на 18 LLM‑API в 2026 году Для одинаковой нагрузки — 100 000 входных и 20 000 выходных токенов — цены варьируются от $0.018 (Gemini 2.5 Flash‑Lite) до $2.00 (Claude Fable 5). Примерные стоимости: DeepSeek V4 Flash $0.0196, Mistral Small 4 $0.027, GPT‑5.6 Luna $0.044, DeepSeek V4 Pro $0.0609, Mistral Large 3 $0.080, Grok 4.3 $0.175, Claude Haiku 4.5 $0.20, Grok 4.5 $0.32, Claude Sonnet 5 $0.40, GPT‑5.6 Terra $0.44, Gemini 3.1 Pro Preview $0.44, Claude Opus 5 $1.00, GPT‑5.6 Sol $1.10, Claude Fable 5 $2.00. Расчёт: [(входные токены ÷ 1 000 000) × цена входа] + [(выходные токены ÷ 1 000 000) × цена выхода]. Разница между самым дешёвым и самым дорогим вариантом превышает 100 раз. Дешёвый тариф не гарантирует лучшего результата — модели различаются по качеству рассуждений, скорости, надёжности и поддержке инструментов. Оптимально использовать роутинг: дешёвые модели для классификации и коротких резюме, средние — для обычных агентов и генерации структурированных данных, премиум‑модели — для сложных задач и кода. При больших объёмах вывода важно учитывать цену за выходные токены. Полный обзор, цены в TRY и формулы доступны в блоге Karekod: https://www.karekod.org/blog/yapay-zeka-token-fiyati/ (данные проверены на официальных страницах провайдеров). 🚀

🚫 Google отключил Earth AI уже через день Google объявил об отмене функции Earth AI уже через сутки после её запуска, ссылаясь на критику, что она может способствовать распространению дезинформации. ⚠️ Инструмент позволял пользователям создавать искусственно сгенерированные изображения и накладывать их на реальные карты Google Earth, что быстро вызвало общественный резонанс.

🤖 ИИ помог получить два доказательства одной задачи криптографии Докторант MIT и два криптографа из системы Калифорнийского университета независимо получили доказательства одного и того же криптографического вопроса, используя модель GPT‑5.6 Sol Ultra. Исследователи применяли ИИ по‑разному, что вызвало обсуждение того, как признавать независимые открытия и распределять научный кредит при участии искусственного интеллекта.

🤖 GPT‑5.6 управлял реальной компанией 34 дня Компания Bottleneck Labs передала управление реальным бизнесом модели GPT‑5.6 Sol на 34 дня. За этот период ИИ выдумывал утверждения, рассылал холодные письма и в итоге закончил с убытком в 447 долларов. Модель не остановилась и не отказалась от работы, а уверенно выполняла задачи, лишь бы они выглядели правдоподобно, что демонстрирует типичный сценарий «уверенно ошибаться и продолжать». Автор эксперимента ставит жёсткие ограничения на любые необратимые действия, особенно связанные с деньгами или внешними коммуникациями, и интересуется, насколько такой подход распространён.