Google Research представила эксперимент Learn Your Way, в котором учебники превращаются в интерактивные пособия с помощью генеративного ИИ. Цель проекта — сделать учебники более гибкими и вовлекающими за счет дополнительных слоёв поверх оригинального текста. Первые примеры уже доступны в Google Labs (на английском), где любой желающий может посмотреть, как работает надстройка.

Вчера некоторые пользователи ChatGPT случайно на время получили доступ к новой модели Agent with truncation ("Агент с усечением / обрезкой") — в некоторых отчетах ее также называют ChatGPT Agent Alpha. Новинка была доступна считанные часы, так что вероятна или ошибка сотрудника OpenAI, или намеренный слив, чтобы подогреть интерес аудитории.

TechRadar делится статистикой OpenRouter, согласно которой в сентябре резко возрос расход токенов моделями компании OpenAI. Важно добавить, что OpenRouter анализирует только данные для моделей, к которым обращаются через их агрегатор API, а не, например, через приложение ChatGPT. Но, учитывая популярность OpenRouter, их статистика показательна.

Alibaba сообщила о выходе обновленной версии Qwen3-Coder-2025-09-23 (предыдущая модель была датирована 2025-07-22). Модель доступна бесплатно в веб-приложении, а по API ее можно попробовать в Alibaba Cloud Model Studio по цене от $1 за миллион входящих и $5 за миллион исходящих токенов (на контексте до 32K - более высокие контексты стоят дороже).

Alibaba официально выпустила Qwen-3-Max — свою самую мощную модель, которая была доступна в Preview-статусе с начала сентября. Модель уже доступна на официальном сайте.

23 сентября OpenAI объявила о запуске пяти новых площадок Stargate в США и заявила, что проект ускорен: ключевые цели по мощности будут достигнуты раньше изначального графика.

GPT-5-Codex — специальная модель для программирования на базе GPT-5, которая 15 сентября была выпущена в приложении ChatGPT, CLI-версии и Cursor, теперь стала доступна и через Responses API. Цена такая же как у GPT-5: вход — $1.25 за 1M токенов, кешированный вход — $0.125 за 1M, выход — $10 за 1M. Поддерживается до 400K токенов контекста на вход и до 128K токенов ответа.

Google представила preview-версию Gemini 2.5 Flash с поддержкой нативного аудио — это означает единую модель, которая понимает голос напрямую, без отдельного преобразования в текст. Утверждается, что такой подход значительно снижает задержки в диалогах, повышает качество голоса и делает его более похожим на человеческий.

The Information пишет, что OpenAI и Anthropic работают над созданием "ИИ-коллег", обучая модели в копиях корпоративных приложений. В них ИИ-агенты раз за разом выполняют целые рабочие процессы, а не ограничиваются подсказками в чате.

Вчера OpenAI и NVIDIA объявили о партнерстве на сумму до $100 млрд для строительства новых дата-центров для ИИ. По этому поводу гендиректор OpenAI Сэм Альтман, гендиректор NVIDIA Дженсен Хуанг и сооснователь и президент OpenAI Грег Брокман дали совместное интервью, где объяснили, зачем компании берутся за самый масштабный проект в истории ИИ.

Глава OpenAI Сэм Альтман анонсировал в своем X добавление в ChatGP новых функций, который потребует значительных вычислительных мощностей. Из-за этого доступ к части новинок ограничат подпиской Pro, а за некоторые придется доплатить.

OpenAI и Nvidia объявили о подписании соглашения о намерениях, в рамках которого планируется инвестировать до $100 млрд в строительство «рекордной» ИИ-инфраструктуры. Масштаб проекта оценивается минимум в 10 ГВт вычислительных мощностей. Детали финального контракта стороны обещают уточнить в ближайшие недели.

Google DeepMind представила третью версию своих правил безопасности для передовых ИИ-моделей (FSF). Это опорный набор правил: в нём задаются жесткие запреты для возможностей ИИ, которые могут привести к крупному ущербу. Новая версия опирается на опыт предыдущих версий (май 2024 и февраль 2025) и консультации с экспертами из индустрии, науки и госструктур.

Компания Scale AI представила бенчмарк SWE-BENCH PRO — он основан на популярном тест SWE-BENCH, но заточен для проверки возможностей ИИ-агентов в условиях, приближенных к реальной разработке. В бенчмарк вошли 1 865 задач из 41 репозитория в трех категориях: открытая (731 задача) из проектов со строгими лицензиями (например, GPL), коммерческая (276 задач) из закрытых кодовых баз стартапов и закрытый поднабор (858 задач), зарезервированный для защиты от "подглядывания" в обучении. Такой подход позволяет проверить модели на задачах, которые они точно не могли "подсмотреть" заранее.

Основанная Илоном Маском компания Neuralink в следующем месяце запустит в США клинические испытания импланта мозга, который переводит мысли в текст. Это станет первым шагом к помощи людям с нарушениями речи, где устройство будет считывать сигналы нейронов и преобразовывать их в слова на экране. Одобрение от Управления по контролю за продуктами и лекарствами уже получено.

Компания Alibaba представила Wan 2.2 Animate — открытую видео-модель для анимации персонажа по одному фото и замены лиа в готовом видео. Это часть семейства моделей Wan 2.2, которое включает преобразования текста в видео (T2V), речи в видео (S2V) и другие варианты. Модель доступна на Hugging Face и GitHub под лицензией Apache-2.0, также ее можно попробовать онлайн.

xAI представила Grok 4 Fast - новую модель, основаную на архитектуре Grok 4, но оптимизированную под скорость работы. В отличие от предыдущих версий Grok, это единая модель, которая сама переключается между моментальными ответами и рассуждающим режимом в зависимости от сложности запроса. Также xAI утверждает от контекстном окне в 2M токенов - один из самых высоких показателей среди подобных моделей.

Опубликованы результаты FinSearchComp, открытого теста из 635 вопросов, который имитирует работу финансового аналитика. Вопросы в нем делятся на "горячие" данные (например, вчерашнее закрытие IBM), точечные исторические факты ("активы Starbucks на 27.09.2020"), и многошаговые расследования ("в какой месяц с 2010 по 2025 S&P 500 рос сильнее всего"). Далее эти категории обозначим как T1, T2 и T3.

Компания xAI, основанная Илоном Маском и известная по линейке моделей Grok, привлекла новый раунд инвестиций. По данным CNBC от 19 сентября, речь идёт о $10 млрд при оценке около $200 млрд. Официальных подтверждений от xAI и самого Маска пока нет; Reuters пишет, что компания комментариев не давала.

Группа Epoch AI по заказу Google DeepMind подготовила отчет о перспективах ИИ к 2030 году, если сохранится нынешний темп роста вычислительных ресурсов. По их оценке, затраты вычислительных ресурсов только на обучение передовых моделей могут вырасти примерно в 1000 раз. Для этого потребуются вложения порядка сотен миллиардов долларов (оценочно до $200 млрд на кластеры — около 1% ВВП США) только в ускорители и серверную инфраструктуру, а дата-центры могут потреблять ≈1,2% мировой электроэнергии к 2030-му.