Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 5 – 12 мая 2025

Привет! 👋

Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта ^[1].

Меня зовут Вандер ^[2] и каждую неделю я делаю обзор новостей о нейросетях и ИИ.

Неделя выдалась насыщенной: Google выкатил мощнейшую версию Gemini, Pinterest вернулся в игру с обновлённым AI-поиском, а легендарный Clippy — теперь с нейросетью на борту — снова жив.  Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Читать прошлый выпуск ^[3]

📋 В этом выпуске:

• 🧠 Модели и LLM

  • Gemini 2.5 Pro — апдейт кода, видео и интерфейсов

  • Seed-Coder 8B — кодер от ByteDance с фильтрацией

  • Mistral Medium 3 — почти Sonnet, но в 7 раз дешевле

• 🎨 AI-видео

  • Luma Reframe — outpaint теперь и для видео

  • Project Odyssey — как сделать AI-фильм и не разориться

• 🛠 AI-инструменты и интерфейсы

  • Clippy — возвращение легендарной скрепки с LLM!

  • Pinterest — обновление визуального поиска

  • AI Mode от Google — поиск стал интерактивнее

• 🖥 AI в обществе

  • Робот-аптекарь в Минске

  • Routematic — $40 млн на AI для транспорта

  • API LLM — почему цена за токен обманывает?

🧠 ИИ-модели

❯ Gemini 2.5 Pro — апдейт кода, видео и интерфейсов

Google обновила свою флагманскую модель до версии Gemini 2.5 Pro Preview (05-06) — и это одно из самых мощных улучшений в линейке. Модель теперь показывает выдающиеся результаты в программировании, UI-дизайне и работе с видео.

Что изменилось:

— Кодинг и фронтенд: Gemini заняла первое место в рейтинге WebDev Arena, обогнав даже Claude 3.7 Sonnet. Улучшены генерация UI-компонентов, работа с анимацией и точность редактирования кода. Разработчики отмечают баланс скорости и надёжности — особенно в задачах с высокой нагрузкой.

— Видео: модель набрала 84,8% в бенчмарке VideoMME. Это позволило запускать пайплайны, которые раньше были невозможны — например, создавать обучающие веб-приложения прямо из YouTube-видео.

— Интерфейсы и функции: Gemini научилась лучше разбирать визуальные задачи, упрощать фронтенд-логику, сокращать ошибки ^[4] в вызовах функций и ускорять отклик на сложные команды.

Важно: цена не изменилась. Обновлённая версия уже доступна в Vertex AI, AI Studio и приложении Gemini. Пользователям ничего не нужно переключать — версия 03-25 теперь ссылается на свежий билд 05-06.

🔗 Официальный блог Google ^[5] 🔗 Обновление для разработчиков ^[6] 🔗 TechCrunch о релизе ^[7]

❯ Mistral Medium 3 — почти Sonnet, но в 7 раз дешевле

Французский стартап Mistral представил новую мультимодальную модель Mistral Medium 3, и она уже влетела в топы. По качеству — уровень Sonnet 3.7, по цене — в 7–8 раз дешевле конкурентов.

Главный упор — на задачи программирования и STEM. В этих областях модель обходит LLaMA 4 Maverick и спокойно конкурирует с лидерами. Но самое интересное здесь — цена за миллион токенов: $0,4 на вход и $2 на выход. Это почти беспрецедентно для такого уровня качества.

Mistral Medium 3 пока не open-source, доступ только через API. Но разработчики обещают, что в будущем появится более крупная открытая версия. С учётом тренда на демократизацию моделей — вполне может стать следующим хитом в open-комьюнити.

🔗 Обзор на FutureTools ^[8] 🔗 Апидог: подробности ^[9]

❯ Seed-Coder 8B — кодер от ByteDance с фильтрацией

Владельцы TikTok выпустили Seed-Coder 8B — компактную языковую модель, заточенную исключительно под программирование. Несмотря на размер, она обходит даже свежий Qwen 3 на коде и показывает топовый результат среди моделей своего класса.

В чём сила:

— Жёсткая фильтрация данных: модель обучена на «model-centric» пайплайне. Вместо миллиарда сырых примеров — качественный отбор с помощью других LLM. В итоге в датасете остались только хорошо структурированные, читаемые и модульные фрагменты кода.

— Минимум токенов — максимум выхлопа: тренировку провели всего на 6 трлн токенов, а это в 5 раз меньше, чем у конкурентов. Seed-Coder уверенно обходит аналоги своего размера по генерации, автодополнению и решению задач на reasoning.

— Две версии: Instruct — для обычных задач, Reasoning — для более сложных. Обе выложены в открытый доступ и уже тестируются на Hugging Face.

Это редкий пример, когда маленькая модель не просто «дешевле и быстрее», а реально догоняет (и обгоняет) более крупные аналоги — за счёт чистого датасета и архитектурных решений.

🔗 GitHub проекта ^[10] 🔗 Reasoning-модель на HF ^[11] 🔗 Instruct-модель на HF ^[12] 🔗 Обзор на AIBase ^[13] 🔗 Обсуждение на Reddit
^[14]

🎬 AI-видео

❯ Luma Reframe — outpaint теперь и для видео

Компания Luma AI добавила ^[15] в свою платформу функцию Reframe — это полноценный outpaint, который работает не только с изображениями, но и с видео. Теперь можно загрузить ролик, выбрать формат — и ИИ сам достроит недостающие части кадра, как в генеративной графике. Но с движением.

Reframe даёт возможность свободно перемещать объекты, менять пропорции и кадрировать материал под любые форматы: от Instagram Reels до широкоформатного YouTube. Всё это происходит прямо в браузере и не требует глубоких знаний монтажа.

Фича работает на базе Dream Machine, доступна в подписках Unlimited и Enterprise. Уже сейчас ей активно пользуются креаторы, которые адаптируют свои вертикальные ролики под горизонтальные платформы — и наоборот.

🔗 Как пользоваться Reframe ^[16]

❯ Project Odyssey: сколько стоит минута AI-фильма и почему музыка всё решает

Организаторы крупнейшего конкурса AI-фильмов Project Odyssey: Season 2 опубликовали отчёт по итогам соревнования. 500 финалистов рассказали, какими инструментами пользовались, сколько времени и денег потратили — и что действительно помогает победить.

Средняя стоимость одной минуты AI-видео — $70 на токены и 12 часов работы. Почти все участники тратили 10+ часов на один ролик, и 91% делали это в команде. 

Использование ChatGPT для написания сценариев показало низкую эффективность: по «очкам» он проиграл обычным сценаристам. Побеждали те, кто совмещал AI-генерацию с человеческим продакшеном.

Интересный нюанс: ни один финалист с полностью AI-сгенерированной музыкой не получил приз. Весь топ — с живыми саундтреками.

Также Recraft неожиданно обошёл по результативности более популярный Kling — возможно, из-за того, что средний уровень у пользователей последнего был ниже.

Итог: автоматизация — хорошо, но AI всё ещё не заменяет вкус ^[17], опыт ^[18] и монтаж. А вот ускоряет — отлично.

🔗 Project Odyssey ^[19] 🔗 Отчёт на LinkedIn ^[20]

🛠 AI-инструменты и интерфейсы

❯ Clippy — возвращение легендарной скрепки с LLM!

Тот самый 📎Clippy из MS Office 97 вернулся как локальный AI-ассистент, который умеет запускать языковые модели прямо у тебя на компьютере. Проект собрал независимый разработчик Felix Rieseberg, оформив всё в ретро-интерфейсе а-ля Windows 98. Получилось не просто мемно, а реально удобно.

Clippy работает оффлайн, не требует установки и поддерживает собственные модели, промпты и настройки. Внутри — связка llama.cpp и node-llama-cpp, которая автоматически подбирает лучший способ запуска модели: CUDA, Metal, Vulkan и так далее. Поддерживаются Windows, macOS и Linux.

Это не просто рофельная оболочка. Clippy — портативный интерфейс для запуска LLM без облаков, без слежки и без лишней сложности. Своего рода «AI с человеческим лицом и ностальгией».

🔗 Официальная страница Clippy ^[21] 🔗 GitHub проекта ^[22] 🔗 Обзор на The Register ^[23] 🔗 Обсуждение на Reddit ^[24]

❯ Pinterest — обновление визуального поиска

Pinterest обновился – завезли визуальный поиск, и теперь он реально помогает найти то, что нравится. Пока фичи работают только в категории женской моды и только в США, Канаде и Великобритании — но первые отзывы уже отличные.

Теперь при нажатии на пин всплывает анимированное свечение, которое подсвечивает ключевые элементы изображения. После этого Pinterest показывает слова, описывающие, что именно в картинке тебя зацепило — цвет, фасон, материал. За этим стоит визуально-языковая модель (VLM), которая анализирует картинку и превращает её в понятный запрос.

Также можно уточнять поиски: находить похожие вещи, смотреть другие стили или цвета — всё это встроено прямо в ленту. Вдобавок Pinterest начал маркировать изображения, созданные нейросетями, и дал возможность ограничить их показ в ленте — по просьбам пользователей.

Задача сервиса — вернуть себе статус главного AI-инструмента для вдохновения и покупок. Пока выглядит как шаг в правильную сторону.

🔗 Новость на Itzine ^[25] 🔗 TechCrunch (EN) ^[26]

❯ AI Mode от Google — поиск стал интерактивнее

Google расширила доступ к AI Mode — теперь он открыт всем пользователям Labs в США. Вместо классической строки поиска ты получаешь интерактивный диалоговый интерфейс, похожий на ChatGPT или Perplexity, но с данными из всей экосистемы Google.

Новое обновление делает поиск ещё удобнее: появляются визуальные карточки с рейтингами, отзывами, ценами и фото. Например, спрашиваешь про винтажные магазины — получаешь список с рабочими часами и кнопкой «как доехать». А если ищешь товар — видишь реальные цены, акции, наличие на складах и даже доставку.

AI Mode также запоминает, что ты искал, и позволяет быстро вернуться к предыдущим темам. Всё работает в одном окне, без кликов по сайтам. Это уже не поиск в привычном смысле, а полноценный AI-помощник для принятия решений.

Пока только на английском и только в США, но очевидно: это тест перед глобальным запуском.

🔗 Официальный блог Google ^[27] 🔗 Обзор на SiliconANGLE ^[28]

🏛 ИИ в обществе

❯ Робот-аптекарь в Минске

На вокзале «Минск-Пассажирский» появилась первая в СНГ аптека без фармацевта. Работает она круглосуточно и управляется искусственным интеллектом от российской компании Smart Engines. Покупателю достаточно выбрать препарат на экране, показать паспорт — и робот сам выдаст нужное лекарство.

Внутри установлен стеллаж с 300+ видами безрецептурных препаратов. Робот проверяет возраст по документу, принимает оплату и контролирует температуру внутри капсулы. 

Главное — всё работает офлайн, без отправки личных данных. Даже рукописные рецепты и паспорта в неудобных положениях система считывает без ошибок — благодаря нейросетям с архитектурой «Да Винчи».

Разработчики обещают, что в будущем роботы смогут выдавать и рецептурные лекарства, а пока — проходят тестирование в Беларуси. В России такая система уже используется в банках, нотариатах и аэропортах, но в аптеке — впервые.

🔗 CNews ^[29]

❯ Routematic — $40 млн на AI для транспорта

Индийский стартап Routematic привлёк $40 млн инвестиций в рамках раунда Series C. Деньги пойдут на развитие AI-решений для логистики и корпоративных перевозок, а также на расширение парка электромобилей с ИИ-навигацией.

Главная фишка компании — использование нейросетей для оптимизации маршрутов: учёт пробок, загрузки машин, времени ожидания и даже предпочтений сотрудников. 

Система уже работает у крупных заказчиков в Индии, а теперь Routematic выходит на рынки Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока.

Фокус — на автоматизации: ИИ планирует смены водителей, строит расписания и помогает сократить расходы на топливо и рабочее время. По сути, это AI-диспетчерская, которая управляет корпоративным транспортом без участия человека.

🔗 Новость на Moneycontrol ^[30] 🔗 Анонс на LinkedIn ^[31]

❯ API LLM — почему цена за токен обманывает?

Платишь за токены, но переплачиваешь в разы — ArtificialAnalysis показал, что «цена за миллион токенов» почти ничего не говорит о реальной стоимости задач. Всё решают скрытые факторы: многословность модели, контекст, формат вывода и поведение ^[32] на промптах.

Например, Gemini 2.5 Flash с reasoning может обойтись в 150 раз дороже, чем та же версия без reasoning — даже если цена за токен почти не отличается. А o4-mini, при том что дороже по токенам, в ряде задач оказывается дешевле на практике, потому что пишет короче и не тратит лишнее.

Особенно это критично при масштабировании — когда ты запускаешь сотни или тысячи запросов. Модели с красивым прайсом вроде $1/млн токенов могут выдавать в 2.5–3 раза больше текста, чем нужно. А это уже реальные деньги.

Вывод: перед внедрением LLM в продукт нужно тестить не прайс, а итоговую стоимость в боевых задачах.

🔗 ArtificialAnalysis ^[33] 🔗 TechGov о проблеме ценообразования ^[34]

---

🔮 Заключение

Подытожим. Вот что происходило на неделе с 5 по 12 мая:

— Gemini на максималках: Google докрутил кодинг, видео и интерфейсы — и теперь реально претендует на первое место среди LLM.
— Open-source по-прежнему давит снизу: Seed-Coder и Mistral Medium показывают, что маленькие модели могут бить больших, если правильно фильтровать данные.
— Инструменты всё ближе к пользователю: Clippy — уже не шутка, Pinterest — не просто вдохновение, а полноценный визуальный AI-поиск.
— ИИ лезет в оффлайн: от аптек и транспорта до диспетчеров и ассистентов.
— Деньги решают — но не так, как ты думал: API может стоить копейки за токен и при этом сжирать бюджет на ровном месте.

AI всё глубже проникает в жизнь. Он уже не просто рисует картинки — он управляет логистикой, помогает в аптеке и диктует, как строить поиск. И каждую неделю эта граница смещается всё дальше.

Какая новость поразила тебя больше всего? Пиши в комментах! 👇🏻

---

Новости, обзоры продуктов и конкурсы от команды  ^[35]Timeweb.Cloud ^[36] — в нашем Telegram-канале ^[35] ↩