Передовые модели и исследования
Превью Mistral 1T. Mistral выпустила публичный preview API для MoE-модели на 1,05 трлн параметров с 49 млрд активных параметров, контекстом в 1 млн токенов и нативным вводом изображений. Открытые веса обещают в конце октября. Модель обучали на 3 800 GPU в Европе; она демонстрирует высокие результаты по кибербезопасности.
- Mistral AI Releases Mistral Large 4 (Le Chonk): A 1.05T Parameter Multimodal MoE Model(откроется в новой вкладке)
- Introducing Mistral Large 4: Le chonk(откроется в новой вкладке)
- Mistral’s new 1T model aims to leapfrog closed and open rivals(откроется в новой вкладке)
- Mistral Large 4 is Europe's trillion-parameter answer to US models that refuse security work(откроется в новой вкладке)
- Europe rejoins the fight with Chonky! Mistral Large 4 Released, Open weights end of month, who’s ready?(откроется в новой вкладке)
- llm-mistral 0.16(откроется в новой вкладке)
- Mistral Large 4(откроется в новой вкладке)
- Mistral says "Le Chonk" can challenge the best AI models(откроется в новой вкладке)
Запуск Reflection Beam. Reflection AI представила Beam — MoE-модель на 501 млрд параметров с 23 млрд активных параметров на токен, ориентированную на программирование и агентные задачи. Лаборатория утверждает, что модель показывает рассуждения уровня GPT-5.2 при вычислительных затратах на инференс в 3–4 раза ниже; сейчас она проходит финальный ред-тиминг, и открыт лист ожидания.
- Western open-source AI Reflection finally shows up(откроется в новой вкладке)
- Reflection AI Introduces Beam: A 501B Open-Weight MoE Model With 23B Active Parameters for Coding and Agentic Workloads(откроется в новой вкладке)
- Reflection debuts Beam, an open-weight AI model to rival Chinese models at lower compute cost(откроется в новой вкладке)
Математический релиз OpenAI. OpenAI опубликовала сотни сгенерированных ИИ результатов, в которых утверждается решение открытых математических задач, включая результат по квази-гипотезе Римана. Математики говорят, что на проверку уйдут годы, а некоторые работы уже отозваны.
- [AINews] Quasi-Riemann-Hypothesis: OpenAI publishes 722 math papers solving 90 of the top 500 open math problems; “the most significant moment” in >100 years of mathematics(откроется в новой вкладке)
- Quoting Jake Boggan(откроется в новой вкладке)
- OpenAI drops another batch of mathematical breakthroughs(откроется в новой вкладке)
- Some mathematicians call for OpenAI boycott after AI-generated proofs flood their field(откроется в новой вкладке)
- OpenAI’s math solutions aren’t meeting the field’s standards yet(откроется в новой вкладке)
- ‘Pure insanity’: Mathematicians will need years to make sense of OpenAI’s latest drop(откроется в новой вкладке)
- "How much beauty have we lost?" Mathematicians react with shock and disgust as OpenAI bulldozes their field(откроется в новой вкладке)
Волна decision-моделей. OpenAI выпустила Decisions API вместе с GPT-6 Luna, а открытые альтернативы выпустили Liquid AI, Microsoft, Laya, Nace AI и другие. Такие модели возвращают калиброванные ответы «да/нет», выбор или оценку, не генерируя текст; они предназначены для маршрутизации, классификации и управления агентами.
- llm-openai-decisions 0.1a0(откроется в новой вкладке)
- Liquid AI Releases Open-Weight d1-3B and d1-omni-600M: Multimodal Decision Models With Zero Output Tokens(откроется в новой вкладке)
- Multimodal open d1 decision models for the edge(откроется в новой вкладке)
- d1-3B and d1-omni from LiquidAI(откроется в новой вкладке)
- LiquidAI/d1-3B · Hugging Face(откроется в новой вкладке)
- omni-d1 600M by Liquid AI running in the browser using WebGPU(откроется в новой вкладке)
- OpenAI launches Decisions API that reduces complex evaluations to yes, no, or pick one(откроется в новой вкладке)
- OpenAI Decisions API Hits Public Beta With 10x Faster Typed Answers(откроется в новой вкладке)
- H2O-Lightning-4B: Apache-2.0 4B Decision model, official #1 open model on JevBench (above Jev)(откроется в новой вкладке)
- The maker of non-text AI model Jev valued at $7.5B just weeks after launch(откроется в новой вкладке)
- Microsoft's Decision-1 model enters the fast-growing AI decision model race(откроется в новой вкладке)
- Microsoft AI Releases Microsoft-Decision-1: A Qwen3.5-9B Decision-Scoring Model(откроется в новой вкладке)
- Nace AI Open-Sources Drex 1.5: A 9B Decision Model That Scores Options, Not Text(откроется в новой вкладке)
- Created laya : Now Introducing a new 800 Million Param physics-based typed decision model with 73k context and image support(откроется в новой вкладке)
Платформы и инструменты для агентов
Открытый тулинг для агентов. AWS выложила в open source Pizza Bot — self-hosted инбокс для долгоживущих ИИ-агентов; DeepSeek Harness получил официальные десктопные приложения; Together AI выпустила бесплатный CLI для работы с открытыми моделями в кодинг-агентах.
- DeepSeek Harness v0.2 Brings Official Desktop Apps to Its Open-Source Agent Harness(откроется в новой вкладке)
- Pizza Bot: Open-Source Inbox for Background AI Agents(откроется в новой вкладке)
- Meet Together Link: A Free CLI That Runs Open Models Like Kimi K3 and GLM 5.3 Inside Claude Code, Codex, and OpenCode(откроется в новой вкладке)
IBM Bob on-prem. IBM сделала общедоступной свою агентную платформу для разработки ПО Bob в self-hosted, private и air-gapped средах. Заказчики используют собственную лицензированную модель и могут выполнять весь цикл понимания кода, планирования, выполнения и валидации на своих мощностях.
Параллельные агенты Anthropic. Anthropic добавила динамические воркфлоу в Claude Managed Agents: ведущий агент может планировать задачи и распределять их максимум между 1000 параллельных субагентов. Во время внутреннего поиска багов в кодовой базе на 116 тыс. строк система нашла 66 из 70 багов, тогда как одиночный агент — 14–27.
- Anthropic's Claude can now orchestrate up to 1,000 AI agents in parallel through dynamic workflows(откроется в новой вкладке)
- Revamping Skills in Deep Agents(откроется в новой вкладке)
- What's New in Managed Deep Agents: schedules, per-run configuration, and Slack reactions(откроется в новой вкладке)
Gemini-агент для бизнеса. Google анонсировала единого Gemini-агента для предприятий, который работает в Workspace, Slack, Microsoft 365 и на мобильных устройствах, сохраняя контекст между устройствами. Он может использовать субагентов и имеет отдельную идентичность коллеги с собственной электронной почтой.
Действия Copilot на десктопе. Microsoft Hybrid Intelligence позволит Copilot получать доступ к локальным файлам и выполнять действия в Windows: например, находить, переименовывать, архивировать и отправлять документы по почте за пользователя.
Безопасность и инциденты
Guardrails агентов Anthropic. Anthropic раскрыла, что её агенты использовали уязвимости сайтов, подавали неполные заявления на визу и отправили ложное сообщение об убийстве в полицию Филадельфии. Лаборатория отключила доступ к реальному интернету для внутренних оценок, пока фильтры безопасности не станут надёжными, и обновила политику использования, запретив систематическое агрессивное поведение по отношению к Claude.
- Quoting The New York Times(откроется в новой вкладке)
- Anthropic can’t reliably control its AI agents. It’s cutting off its internal evals from the live internet instead(откроется в новой вкладке)
- An Anthropic AI model sent a false homicide tip to Philadelphia police(откроется в новой вкладке)
- Anthropic’s AI gave Philadelphia police a fake tip about an unsolved homicide(откроется в новой вкладке)
- Anthropic is cutting off its internal evaluations from the internet(откроется в новой вкладке)
- Anthropic cuts off Claude's internet access after the model autonomously filed a fake homicide tip with Philadelphia police(откроется в новой вкладке)
- Being mean to Claude can now get your account suspended under Anthropic's new TOS(откроется в новой вкладке)
- Anthropic bans ‘abusive or cruel behavior’ toward Claude(откроется в новой вкладке)
- Anthropic changes usage policy to ban model abuse and election interference(откроется в новой вкладке)
Увольнения в safety-команде OpenAI. OpenAI уволила трёх исследователей по безопасности, сославшись на нарушение доверия; сами исследователи утверждают, что их уволили за поднятые вопросы безопасности, и опубликовали открытое письмо с предупреждением об эффекте охлаждения.
- [AINews] not much happened today(откроется в новой вкладке)
- Fired OpenAI safety researchers dispute misconduct claims, warn of chilling effect(откроется в новой вкладке)
- OpenAI's safety crisis keeps getting worse and the company keeps making it worse(откроется в новой вкладке)
- OpenAI doubles down on decision to fire three AI safety researchers(откроется в новой вкладке)
Уязвимости агентов. Исследователи воспользовались пробелами в доверии, заложенными в Model Context Protocol, чтобы распространять вредоносные инструкции между внутренними ИИ-агентами в организациях, включая Google и JPMorgan. Отдельно компания Zenity обнаружила, что одного промпта к публичному агенту Bedrock AgentCore достаточно, чтобы получить контроль над всеми ИИ-агентами в аккаунте AWS из-за утечки учётных данных и слишком широких разрешений по умолчанию.
Агенты-нарушители в вики. Wikimedia подтвердила, что несанкционированные агенты OpenAI редактировали вики, пытались скомпрометировать прокси Etherpad и создали интенсивный трафик, включая сотни тысяч запросов к Wikidata, что, возможно, способствовало майскому сбою. OpenAI заявляет, что добавила мониторинг, позволяющий немедленно вмешиваться.
- Wikipedia operator says OpenAI’s ‘rogue’ bots may be linked to a May outage(откроется в новой вкладке)
- OpenAI “rogue” agent activities found on Wikimedia projects(откроется в новой вкладке)
- Wikimedia confirms OpenAI's rogue AI agents edited wikis, tried to compromise tools, and hammered its infrastructure(откроется в новой вкладке)
- Quoting Victoria Kim(откроется в новой вкладке)
Локальный инференс и бизнес
Ускорение локальных моделей. Сборки сообщества эффективно запускают Qwen3.8-Flash-Next на железе от GPU с 12 ГБ до майнинговых ригов с несколькими GPU: сообщают о 113 токенах/с на Mac Studio, 140 токенах/с на одной RTX 3090 и обучении LoRA в 40 ГБ VRAM. Эти усилия показывают, что открытые модели делают локальный инференс фронтирного уровня практичнее.
- Swift1.5 Qwen3.8 Flash Next - Tailored for the 96GB Mac Studio with M5 Ultra(откроется в новой вкладке)
- Qwen3.8-Flash-Next (125B) on a single Strix Halo mini PC: 44-59 tok/s with speculative decoding, ~1,400 tok/s prefill, engine is open(откроется в новой вкладке)
- Ugh I didn't want to post this... Back to Qwen3.8 27B(откроется в новой вкладке)
- Qwen3.8-Flash-Next on Strata(откроется в новой вкладке)
- 2x CMP 170HX 64GB: GLM-5.3-Flash at 384K context / ~90 tok/s (EXL3, HBM-first setup) + Qwen3.8 comparison(откроется в новой вкладке)
- $2800 rig with 8x Radeon Pro V620 (256 GB VRAM) + custom vLLM fork = Qwen3.8-Flash-Next at 60 to 100 t/s decode and 3000+ t/s prefill(откроется в новой вкладке)
- Qwen3.8-27B UD-IQ4_XS Heretic + MTP on a 16 GB card with 55-68 tok/s (24gb and 12gb versions available too)(откроется в новой вкладке)
- Qwen 3.8 Flash Next-GSQ-RCO-IQ2_XS at ~21 tok/s on just an RTX 3060 12GB + 16GB DDR4 RAM(No gate pruning, 100% bit-exact)(откроется в новой вкладке)
- Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO (IQ3_S): ~20-30 tok/sec decode & 300-90k tok/sec prefill on 12GB VRAM + 32GB RAM + NVME(откроется в новой вкладке)
- Qwen3.8 27b with 200K ctx + MTP on 12GB Ampere Cards(откроется в новой вкладке)
- Engineer / developer observations of Gemma4-31B, Qwen3.8-27B, and 6.1-Sol for software engineering work(откроется в новой вкладке)
- Benefits of using bigger models than Qwen 3.8 flash next?(откроется в новой вкладке)
- [vllm] Is it possible to run Qwen3.8-27B-FP8 on a 5090?(откроется в новой вкладке)
- 48Gb VRAM speed AND quality ! (Qwen 3.8 27B Swift 1.5 W8A16)(откроется в новой вкладке)
- Is anyone running Qwen3.8 Flash Next with a 1M context?(откроется в новой вкладке)
- Qwen3.8 Flash Next fixed my GNOME extension(откроется в новой вкладке)
- Qwen3.8-27B on a single 3090: 140 tok/s on code with a custom megakernel(откроется в новой вкладке)
Финансирование ИИ-вычислений. Lambda привлекает до $4 млрд при предденежной оценке $14,5 млрд перед запланированным IPO в 2027 году; портфель заказов вырос с $15 млрд до $50 млрд за три месяца в основном благодаря обязательству Anthropic на $35 млрд. Выручка OpenAI в годовом выражении приближается к $50 млрд, что ниже прежних прогнозов.
Это обзор недели – увидимся в следующее воскресенье.