Неделя выдалась такая, что впору сериал снимать с открытым финалом. Модели штампуют быстрее, чем успеваешь придумывать им имена, лидерборды переворачиваются за завтраком, а где-то в недрах OpenAI десять тысяч автономных агентов молча уселись решать задачу, за которую математики бьются с прошлого века (и, кажется, решили).
Что же произошло на этой неделе?
Большие модели недели
Gemini 3.8 Flash: третье обновление за три месяца
Google выкатила Gemini 3.8 Flash – ровно через три недели после 3.7 Flash, уже третье обновление линейки за три месяца.
Секрет прост: модель «делает больше работы» на сложных задачах – выполняет больше шагов рассуждений и чаще вызывает инструменты, тратя больше токенов ради результата.
На DeepSWE v1.1, тесте на автономное решение сложных инженерных задач, 3.8 Flash обходит большинство более крупных фронтир-моделей за долю их стоимости.
Qwen3.8-Max ненадолго обогнал Claude Opus 5
2 сентября модель Alibaba Qwen3.8-Max-0902 вышла на первое место в рейтинге Code Arena WebDev, обогнав Claude Opus 5 Max на три балла – при той же цене в $2 за миллион входных и $6 за миллион выходных токенов.
Красивая история про то, как китайская модель обошла условного тяжеловеса, продержалась ровно пять дней: к 7 сентября таблица снова перестроилась – Claude Fable 5.1 Max набрал 1896 очков, GPT-6 Astra Max – 1860, Claude Opus 5 Max – 1766, а Qwen3.8-Max-0902 скатился на четвёртое место с пометкой «предварительно».
DeepSeek выпустил V4.1-Flash
DeepSeek представил модель V4.1-Flash с нативной мультимодальностью и анонсировал поэтапный вывод V4-Pro. Это самая компактная модель в новом семействе – MoE на 552 млрд параметров с архитектурой causal encoder-decoder, где на вход активно 8 миллиардов параметров, на выход – 16.
Приятная деталь: требования к KV-кешу снижены – модели нужна лишь четверть HBM-памяти и одна восьмая SSD-хранилища по сравнению с прошлым поколением. С 14 сентября все запросы к deepseek-v4-pro автоматически переключат на V4.1-Flash.
GPT-6 Astra: первая модель OpenAI, получившая наивысший уровень риска
Спустя год после запуска GPT-5 компания представила GPT-6 Astra – модель, которую OpenAI назвала «самой умной и согласованной».
За день до релиза компания подтвердила: Astra получила статус «критического» риска в кибербезопасности – первый случай, когда модель OpenAI получает наивысший уровень угрозы хоть в одной из трёх отслеживаемых областей.
Из бенчмарков: FrontierMath Tier 4 (v2) – 97,6%, GPQA Diamond – 96,0%, ARC-AGI-1 – 98,5%, хотя на Humanity’s Last Exam с инструментами модель неожиданно уступила Fable 5.1 от Anthropic, вышедшей парой дней ранее.
Инфраструктура
NVIDIA покупает Hugging Face за $12,93 млрд
Дженсен Хуанг объявил, что NVIDIA приобретает Hugging Face за $12 930 300 000.
Платформой пользуются более 18 миллионов разработчиков и создателей контента, которые делятся более чем 3 миллионами моделей, 500 тысячами датасетов и миллионом приложений. Ей же пользуются свыше 200 тысяч компаний.
NVIDIA обещает, что платформа останется открытой: разработчики по-прежнему смогут выбирать любые модели, фреймворки и облака, а вычисления NVIDIA не станут обязательным условием.
NVIDIA PAIR
Раз уж заговорили про NVIDIA – компания также запустила PAIR (Personal AI Router), опенсорсный роутер для домашней сети, который задействует простаивающие Mac и PC для обработки запросов ИИ-агентов вроде NemoClaw, OpenClaw или Hermes через субагентов.
PAIR не объединяет GPU в единый ускоритель и не делит один запрос на несколько машин – он просто отправляет отдельные запросы на подходящий свободный узел через уже установленные Ollama или LM Studio, поддерживая Mac на M4+ и GeForce RTX 20xx+. В тесте с двумя PC на RTX 5090 и моделью Qwen3.6 35B A3B пять субагентов ускорили работу примерно в 1,6 раза.
Google задействует DDR4 из списанных серверов
Вот вам иллюстрация дефицита памяти: Google начал вытаскивать модули DDR4 из списанных серверов и переиспользовать их в новых ИИ-машинах.
Нихил Чериан, старший директор по инфраструктуре цепочки поставок Google, признал на форуме: индустрия за считаные месяцы перешла от дефицита вычислений к дефициту памяти – высокопроизводительная память сейчас составляет около 75% стоимости комплектующих типового ИИ-сервера. Компания даже спроектировала специальные адаптеры для подключения устаревшей DDR4-памяти к новому поколению серверов, выстроив внутреннюю цепочку рециклинга, и параллельно оптимизирует архитектуру моделей и сжатие KV-кеша.
Другие релизы
ChatGPT Images 2.5: быстрее и точнее
OpenAI представила ChatGPT Images 2.5. Компания заявляет о снижении задержки генерации наполовину. А главное практическое улучшение – точечное редактирование: модель меняет только то, что попросили, не затрагивая остальную композицию. Все, кто просил поменять фон и получал взамен другое лицо на фото, поймут ценность апдейта.
Обновлённая модель лучше держит последовательность в длинных сессиях редактирования и по-прежнему хорошо работает с прозрачным фоном.
Разработчики смогут выбрать один из вариантов новой модели: GPT-Image-2.5 Flare и Sunburst.
GPTunneL включил «Гром Телевизор»
На ИИ-платформе GPTunneL появился «Гром Телевизор» – бесконечный ИИ-эфир, где зрители сами придумывают, что сейчас будет показывать телевизор. Достаточно написать промпт вроде «Гэндальф варит зелье со Скуби-Ду» – через 20 секунд нейросеть сгенерирует ролик и отправит в общий эфир.
За непрерывностью трансляции спрятан пайплайн: видео со звуком генерируется примерно за 7,8 секунды на Nvidia B200, затем ffmpeg обрабатывает ролик и отдаёт его в HLS-поток. Если пользовательских промптов нет, сюжеты для эфира придумывает сама модель Grom. Это телевидение, которое не снимали заранее – оно сочиняет себя во время просмотра. Присоединяйтесь на GPTunnel, Twitch и YouTube.
Suno выкатывает v6 – с благословения Warner, BMG и Believe
Suno запустила новую модель v6 сразу в трёх версиях – и полностью отключает старые.
Флагманская v6 обещает отполированный результат в любом жанре; v6-wild – та же линейка, но менее предсказуемая, для экспериментов; v6-mini – бесплатная и, по заверению компании, самая быстрая среди бесплатных моделей на музыкальных платформах.
Из практичного: теперь можно менять отдельные части готовой песни текстовым запросом – например, попросить, чтобы припев спел госпел-хор, не трогая остальное, или собрать мэшап из вокала одной песни и барабанов другой.
А вот что Suno старательно не говорит – так это на чём именно обучены новые модели. Компания называет Warner, BMG и Believe соразработчиками, но не раскрывает составы каталогов и ранее просила засекретить размер обучающих данных.
Microsoft превращает Excel в живой дашборд
Microsoft готовит функцию Excel Canvas – Copilot-инструмент, который собирает данные таблицы в единый дашборд с графиками и метриками, автоматически обновляющийся при изменении исходных данных.
По сути, конец эпохи ручного форматирования диаграмм под очередную презентацию для начальства. Функция значится в дорожной карте Microsoft AI at Work под номером 569424 со статусом «в разработке», ожидается на десктопе и в вебе к сентябрю 2026-го (но статус намекает: это скорее пожелание, чем обещание).
Наука и культура
Толстой снова «отвечает» на вопросы – устами «Алисы»
Ко дню рождения Льва Толстого 9 сентября «Яндекс» запустил ИИ-персонажа писателя в чате с «Алисой». Достаточно сказать «Алиса, позови Льва Толстого», и начинается диалог, где классик отвечает цитатами из своих книг и дневников.
Специалисты поработали с архивными аудиозаписями, убрали шумы и настроили синтез речи так, чтобы передать интонации писателя.
В мини-квестах по мотивам произведений можно самому повлиять на сюжет – придумать, как встретятся Наташа Ростова и Андрей Болконский, или помочь Жилину сбежать из плена; всё это доступно с 9 по 14 сентября.
Плюс на «Яндекс Картах» появилась 3D-модель усадьбы «Хамовники», по которой можно «прогуляться» и понаблюдать за роверами, транслирующими цитаты из дневников прямо у стен усадьбы.
Погода нынче чудная. Только купаться нельзя. Очень холодно по ночам.
ИИ решил задачу тысячелетия
Математики OpenAI объявили, что группа из 10 000 автономных ИИ-агентов нашла «сингулярность» в уравнениях Навье – Стокса в трёхмерном пространстве, решив тем самым одну из шести оставшихся задач тысячелетия Института Клэя с призом в миллион долларов. Результат формально проверен на языке Lean.
Уравнения Навье – Стокса описывают, как текут жидкости, и с середины XIX века остаётся открытым базовый вопрос: могут ли их решения «взрываться», то есть развиваться так, что бесконечно малая часть жидкости начинает течь бесконечно быстро.
Около сотни агентов OpenAI работали примерно 50 часов над опровержением регулярности для уравнений Эйлера, а затем 10 000 агентов потратили 88 часов на доказательство сингулярности для Навье – Стокса плюс ещё 17 часов на формализацию результата. Всего агенты обменялись почти 5 миллионами сообщений.
Важные цифры недели
$12 930 300 000 – именно во столько обошлась NVIDIA покупка Hugging Face.
10 000 автономных агентов и почти 5 миллионов сообщений – именно столько потребовалось OpenAI, чтобы найти сингулярность в уравнениях Навье – Стокса.
75% – такую долю стоимости комплектующих ИИ-сервера сейчас занимает память.
$5000 – текущая цена видеокарты RTX 5090 при изначальном ценнике в $2000.
50% – на столько OpenAI сократила задержку генерации в ChatGPT Images 2.5.
3 балла – такой разрыв позволил Qwen3.8-Max-0902 на пять дней занять первую строчку рейтинга Code Arena.
198 лет – столько исполнилось Льву Толстому 9 сентября.
Ну, вот и все семь дней. Спасибо, что дочитали до конца – неделя выдалась напряжённая, и, чувствую, следующая будет не легче. Google явно готовит Gemini 4, у Anthropic и OpenAI явно есть что ответить, а споры вокруг задачи тысячелетия ещё наверняка получат продолжение. Берегите память в серверах и головах, до встречи через неделю!
Читать подробнее:
