Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 4-ю неделю ноября 2025

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

Меня зовут Вандер ^[2], и каждую неделю я обозреваю новости о нейросетях и ИИ.

Неделя выдалась плотной на релизы: Claude Opus 4.5 новый лидер в кодинге, открытые GigaChat 3, Kandinsky 5.0 и другие релизы от Сбера, FLUX.2 против Nano Banana Pro, параллельно обновились Cursor и Perplexity, а в США запускают мега-проект для ускорения науки.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

📋 В этом выпуске:

🧠 Модели и LLM

• Claude Opus 4.5 — прорыв в кодинге ^[3]

• OpenAI сделали DeepResearch для шоппинга ^[4]

• GigaChat 3 с открытыми весами ^[5]

• Heretic — автоматическое снятие цензуры с LLM ^[6]

• Обновлённая GPT-5.1-Codex-Max ^[7]

🎨 Генеративные нейросети

• Gemini 3 Pro Image — новая версия Nano Banana ^[8]

• FLUX.2 — ответ Nano Banana 2 от BFL ^[9]

• HunyuanVideo 1.5 — открытый генератор видео ^[10]

• Kandinsky 5.0 — новая линейка для генерации контента ^[11]

🔧 AI-инструменты и платформы

• Обновление Cursor 2.1 ^[12]

• PaperReview — ИИ-инструмент для проверки научных работ ^[13]

• Консилиум LLM’ок — LLM Council ^[14]

• Perplexity теперь создаёт презентации ^[15]

🧩 AI в обществе и исследованиях

• Genesis — проект по ускорению науки с помощью ИИ ^[16]

• Учёные научились «включать» любые запахи ^[17]

• Нейрочип для восстановления речи ^[18]

• Робота F.02 отправили на пенсию ^[19]

• Тема выпуска ^[20]

🧠Модели и LLM

❯ Claude Opus 4.5 — прорыв в кодинге

Anthropic выкатили Claude Opus 4.5 — и это сейчас самая сильная модель для кодинга, которая впервые в истории превысила 80% на SWE-bench Verified, обогнав Gemini 3 Pro, GPT-5.1-Codex-Max и Sonnet 4.5.

Главная фишка — высокая эффективность. Opus 4.5 тратит на 48–76% меньше токенов, а цена упала втрое — до $5/$25 за миллион токенов.

По словам разрабов, Opus 4.5 прошла их внутренний экзамен для найма лучше любого человека в истории компании.

Плюсом в Claude Code завезли сжатие контекста, чтобы не упираться в лимиты и кодить дольше.

Модель уже раскатали для платных подписчиков, в API, а так же в OpenRouter и GenSpark.

🔗 Блогпост ^[21]

❯ DeepResearch для шоппинга от OpenAI

OpenAI запустили shopping research — это адаптация Deep Research под поиск товаров.

Модель задаёт уточняющие вопросы, параллельно собирает информацию из сети и показывает результаты в реальном времени, а пользователь отмечает, что подходит, а что нет. Так ассистент быстрее понимает предпочтения и корректирует направление поиска.

Внутри работает специально дообученный GPT-5 mini, который оптимизировали под подбор товаров. 

По заявлениям OpenAI, он справляется лучше, чем GPT-5 Thinking в этой задаче. Режим уже доступен на вебе и в мобильных приложениях ChatGPT.

Важное примечание. Модель может ошибаться в деталях: цены, наличие и характеристики товара лучше перепроверять на сайте продавца — в OpenAI на этом прям акцентируют.

🔗 ChatGPT ^[22] 

❯ GigaChat 3 с открытыми весами

Сбер выложил в опенсорс весь свой ИИ-стек. Флагман GigaChat Ultra-Preview — огромная MoE с 702B параметров и 36B активных, обученная полностью с нуля на русском датасете. Уже обходит DeepSeek V3.1 по русскому бенчмарку MERA и поддерживает контекст до 128к+ токенов, в Lightning — до 256к.

GigaChat 3 Lightning — компактная версия на 10B параметров и 1.8B активных, которую можно завести локально. По скорости она сравнима с Qwen3-1.7B, а по качеству превосходит Qwen3-4B.

В статье на Хабр команда Сбера рассказала про архитектуру, использование MTP и MLA для ускорения, дала прозрачную историю обучения ^[23] и объяснила, как натренировать модель, чтобы она была полезной и недушной. Плюсом есть новые chat-шаблоны, поддержка TS-функций, улучшенный tool calling и мультиъязычная поддержка — 10 языков, включая китайский, узбекский, казахский и др.

🔗 GitHub ^[24] 🔗 HuggingFace Ultra-Preview ^[25] 🔗 HuggingFace Lightning ^[26] 🔗 Статья на Хабре ^[27]

❯ Heretic — автоматическое снятие цензуры с LLM

На GitHub появился Heretic — инструмент, который поможет автоматически снять цензуру с LLM. 

Она гоняет примеры диалогов через API, учится на них и постепенно приучает модель, что отвечать на неудобные запросы — нормально. В итоге ИИ перестаёт блокировать запросы и выдаёт прямые ответы.

Heretic не изменяет саму LLM и не делает её умнее — он просто снимает системные фильтры.

Более подробно, как это работает: за отказ отвечать на табу-запросы отвечает одно направление в активациях модели. Heretic вычисляет это направление, сравнивая реакцию ^[28] модели на обычные и «опасные» промпты, а затем аккуратно вырезает этот вектор из весов слоя внимания ^[29] и MLP. 

Дальше инструмент уменьшает количество отказов, но при этом следит, чтобы модель сохранила исходный характер и стиль ответов. Процесс автоматический и быстрый: на RTX-3090 переработка Llama-8B занимает около 45 минут

Heretic поддерживает архитектуры Llama, Qwen, Gemma, многие мультимодальные модели и даже MoE. 

Разработчики подчеркивают, что инструмент предназначен для исследовательских задач, а юридические и этические последствия применения ложатся на пользователя.

🔗 arXiv ^[30] 🔗 Heretic GitHub ^[31]

❯ GPT-5.1-Codex-Max

OpenAI выпустили GPT-5.1-Codex-Max — новую модель для автономного кодинга и агентных задач.

Главное: модель может самостоятельно работать до 24 часов, последовательно проводя тесты, исправляя баги и доводя проект до результата без участия пользователя.

В тестах SWE-bench Verified она показала 77.9%, предыдущая 5.1-Codex — 73.7%. В линейку режимов reasoning добавился новый — xhigh, а расход токенов стал на 30% ниже.

Это первый Codex, обученный работать в Windows, включая Powershell и особенности Windows-окружения.

Ещё появилась функция compaction — модель умеет сжимать старый контент контекста и переносить его в следующее окно памяти ^[32], что позволяет работать с огромными объемами истории диалога.

Уже доступна в IDE и Codex CLI, в API появится позже.

🔗 Блогпост ^[33] 🔗 Codex ^[34]

🎨 Генеративные нейросети

❯ Gemini 3 Pro Image — новая Nano Banana

Google представили Gemini 3 Pro Image, она же Nano Banana Pro — модель нового поколения на базе свежего Gemini 3 Pro. Настолько круто работает с текстом, что решит вам домашку по фотке, сохранив почерк, и это будет выглядеть максимально естественно.

Главные улучшения:

• модель уверенно меняет ракурс, перспективу и композицию, а не просто дорисовывает поверх, как это было в старой банане

• картинку реально можно использовать как стиль, а не как жесткий референс

• поддерживает серийную генерацию: можно запросить весь сет из 5–10 кадров, модель сама строит мини-сториборд и развивает сцену шаг за шагом

Это всё ещё диффузионная система поверх текстового энкодера Gemini, но теперь модель размышляет в процессе генерации: создаёт до трёх вариантов, сравнивает их с промптом по композиции, логике ^[35] и качеству, и показывает пользователю лучшую версию.

Добавили встроенную цифровую вотермарку SynthID, которая фиксирует факт редактирования изображения. 

Cейчас это одна из сильнейших мультимодальных систем на рынке.

🔗 Блогпост ^[36] 🔗 API ^[37] 🔗 Gemini App ^[38] 🔗 Cookbook ^[39]

❯ FLUX.2 — ответ Nano Banana Pro

Следом Black Forest Labs выкатили FLUX.2 — трансформер на 32 млрд параметров. Качество до 4К и дешевле Nano Banana Pro в пять раз.

Генерирует, точечно редактирует и комбинирует картинки, поддерживает до 10 референсов одновременно, засчёт чего персонажи получаются консистентными.

Три версии модели:

• [pro] — качество уровня топ-моделей, при этом работает быстрее и дешевле;

• [flex] — полный ручной контроль над процессом генерации;

• [dev] — версия с открытыми весами на 32B, запускается локально на RTX 4090 (через 4-битное квантование), вес полноразмерной модели — около 70 ГБ.

Под капотом Mistral-3 24B отвечает за понимание физики сцены, композиции, света, материалов и логики объектов. 

FLUX.2 уже есть в ComfyUI и Diffusers, а протестировать можно прямо через Playground — при авторизации дают 50 бесплатных генераций.

Версию klein с Apache-лицензией обещают позже.

🔗 Блогпост ^[40] 🔗 FLUX Playground ^[41] 🔗 HuggingFace ^[42]

❯ HunyuanVideo 1.5 — открытый генератор видео

Tencent представили HunyuanVideo 1.5 — лёгкий и быстрый видеогенератор с 8.3B параметров, по качеству конкурирует с более тяжёлыми закрытыми моделями. 

Ключевая инновация — новый механизм SSTA (Sparse Space-Time Attention), который ускоряет генерацию 10-секундного ролика в 720p в 2 раза

Главная фишка — эффективность и скорость. Новый механизм SSTA или Sparse Space-Time Attention ускоряет генерацию 10-секундного видео в 720p почти в два раза.

Для работы достаточно 14 гигабайт VRAM. Но скорость, конечно, просядет.

Поддерживаются img2vid и txt2vid режимы в разрешении 480p и 720p и апскейл до 1080p.

Отлично справляется со сложными промптами и реалистичной физикой объектов.

Интегрируется с ComfyUI и LightX2V.

🔗 GitHub ^[43] 🔗 HuggingFace ^[44] 🔗 Официальный сайт модели ^[45] 🔗 Демо ^[45]

❯ Семейство моделей Kandinsky 5.0

Ещё один релиз от Сбера, на сей раз семейство Kandinsky 5.0, опенсорс с MIT-лицензией.

Модели хорошо понимают русские промпты и культурный контекст. Пишут читабельную кириллицу, что до сих пор остаётся слабым местом многих западных моделей.

4 модельки:

• Video Pro — флагман, генерит HD-видео до 10 секунд, гибкое управление движением камеры, обучена на 250 млн видео и 520 млн изображений, понимает русские и английские промпты

• Video Lite — компактная версия, запускается от 12 GB VRAM, при этом обходит тяжёлую Wan-2.1-14B

• Image Lite — генерация и редактирование изображений; превосходит FLUX.1 dev в Text-to-Image и сравним с FLUX.1 Kontext по Image Editing.

• K-VAE 1.0 (2D/3D) — мощные визуальный автоэнкодеры, сжимают изображения и видео без потери качества. Сейчас один из лучших в опенсорсе.

🔗 GitHub ^[46] 🔗 HuggingFace ^[47] 🔗 Техрепорт ^[48]

🔧 AI-инструменты и платформы

❯ Обновление Cursor 2.1

Вышел обновлённый Cursor 2.1, появилась функция Find Issues — агент делает ревью кода, ищет баги и сразу подсвечивает проблемы в боковой панели.

Ещё ускорили поиск по проекту: теперь он работает на векторной базе, обходит большие репозитории за секунды. Для любителей классического grep оставили отдельный режим.

Обновился и интерфейс планирования: когда вы утверждаете план работ, Cursor начинает задавать уточнения прямо в интерактивном режиме — можно отвечать ему в процессе, не перезапуская запрос. 

🔗 Changelog ^[49] 🔗 Cursor ^[50]

❯ PaperReview — ИИ-инструмент для проверки научных работ

Сооснователь Coursera (не Cursor) Эндрю Ын запустил бесплатный инструмент PaperReview — это ИИ-рецензент для научных статей. 

Идея проста: получить честный фидбек на работу до того, как её начнёт разбирать научрук или реальный рецензент.

Агент оценивает новизну, ясность и методологию, отмечает слабые места и указывает, что может не понравиться редактору или комиссии.

Самое крутое — стабильность оценок: корреляция оценки ИИ с человеком — 0.42. Для сравнения, у двух живых рецензентов она всего 0.41. То есть бот оценивает так же стабильно, как и люди.

Тулза особенно сильна на материалах по CS и ИИ, используя массив данных arXiv и реальные рецензии с ICLR-2025. Отлично подходит для студентов, аспирантов, исследователей и всех, кто хочет понять, как это увидят рецензенты, но без ожидания в несколько месяцев.

🔗 PaperReview ^[51]

❯ Консилиум LLM’ок — LLM Council

Андрей Карпаты представил LLM Council — инструмент, который симулирует «совет нейросетей»: вы отправляете один запрос, а дальше происходит следующее:

• через OpenRouter запрос уходит сразу в несколько моделей, например GPT-5.1, Gemini 3 Pro, Sonnet 4.5, Grok 4

• каждая LLM пишет свой ответ

• затем модели видят анонимные ответы друг друга, оценивают, комментируют и ставят ранги

• и наконец председатель совета формирует итоговый ответ на основе коллективного решения

Интересный факт: модели зачастую признают лучшим ответ другой модели, а не свой. Регулярно выбирают GPT-5 как наиболее качественного члена совета, а Claude, наоборот, оценивают ниже. 

LLM Council показывает, что ансамбли моделей могут давать решения стабильнее и точнее, чем единичная LLM, — просто потому что системы проверяют и балансируют ответы друг друга.

🔗 GitHub ^[52]

❯ Perplexity теперь создаёт презентации

Теперь Perplexity умеет оформлять найденную информацию в презентации, таблицы и структурированные тексты. Полезно, если вы проводите исследование внутри Perplexity и хотите получить результаты в готовом формате.

Фича уже доступна подписчикам Pro и Max. 

Работает просто:

• делаете поиск или обзор темы

• нажимаете на экспорт в презентацию / таблицу / документ

• сервис сам структурирует данные и делает финальный материал

🔗 Perplexity ^[53]

🧩 AI в обществе и исследованиях

❯ Genesis — проект по ускорению науки с помощью ИИ

В США запускают проект Genesis для ускорения научных открытий с помощью ИИ. Национальные лаборатории, суперкомпьютерные центры и частные компании — включая Nvidia, Anthropic и Dell — объединят вычислительные ресурсы и данные в единую платформу.

Приоритеты: биотехнологии, медицина, ядерная и термоядерная энергетика, космос, квантовые технологии, новые материалы и полупроводники. Проект сравнивают с программой «Аполлон» — цель сократить время научных прорывов с лет до дней.

Гипотезы будут проверяться через роботизированные лаборатории: модель формулирует идею → робот выполняет эксперимент → результат возвращается модели.

Финансирование пока не раскрывают, но именно координация ресурсов может стать ключевым преимуществом США — особенно на фоне ограниченного доступа Китая к передовым GPU.

🔗 White House ^[54] 🔗 CBS News ^[55]

❯ Учёные научились «включать» любые запахи

Раработали гарнитуру, которая стимулирует разные зоны мозга ^[56]. С ней люди могли почувствовать запах ^[57] свежего воздуха, костра и даже мусора.

Всё это при помощи воздействия ультразвука на ольфакторные зоны мозга. Ощущения возникают не от носа, а от активации соответствующих нейронных схем.

Если разработка дойдёт до VR/AR, можно будет чувствовать запахи в играх и фильмах, ещё глубже погружаясь в атмосферу. 

🔗 Исследование ^[58]

❯ Нейрочип для восстановления речи

В США начинают клинические испытания нейроимпланта Connexus от компании Paradromics — устройства, которое может вернуть парализованным людям способность говорить. Сначала имплант протестируют на двух пациентах, затем — ещё на восьми.

Чип размером с монетку подключается к зонам мозга, отвечающим за артикуляцию ^[59] — движения губ, языка и гортани. Внутри — 421 платино-иридиевый электрод, толщиной около 40 микрон каждый, что тоньше человеческого волоса. 

Когда человек мысленно «произносит» слова, имплант считывает нейронные сигналы и отправляет их на нагрудный ресивер. Тот передаёт данные компьютеру, где нейросеть преобразует их в речь. Система адаптируется под конкретного пользователя, обучаясь на его нейронных паттернах.

Paradromics основана в 2015 году — на год раньше Neuralink — и считается одним из ключевых конкурентов проекта Маска. Компания привлекла более $100 млн инвестиций и получила около $18 млн грантов от правительства США.

🔗 Connexus ^[60]

❯ Робота F.02 отправили на пенсию

Компания Figure AI официально отправила робота F.02 на пенсию после почти года работы на заводе BMW в Южной Каролине. 

За 11 месяцев, по 10 часов в день, 5 дней в неделю, робот провёл на линии более 1250 часов, помогая собрать свыше 30 000 автомобилей. На его корпусе видны реальные следы износа: потертости, царапины и даже своего рода мозоли на руках.

На основе опыта ^[61] F.02 разработали новую модель — F.03. 

BMW публично подтверждали, что единовременно на линии работал только один андроид, причём преимущественно в непроизводственные часы и под наблюдением инженеров.

Так что паниковать по поводу скорого «захвата заводов роботами» пока рано — реальная автоматизация идёт постепенно, и пока люди важны в цепочке не меньше машин.

❯ Тема недели: Альфред Нобель. От динамита к наследию

27 ноября 1895 года Альфред Нобель, изобретатель динамита и один из самых богатых промышленников эпохи, подписал завещание, изменившее его репутацию. Он понял, что его изобретение, созданное для блага, несет угрозу. Сегодня разработчики находятся в том же положении. 

Мы создали «когнитивный динамит» — технологию с непредсказуемой мощностью. Главный вопрос нашей эпохи: кто станет новым Нобелем? И как нам заставить наш код работать на физику мира, а не на химию войны, пока мы не прочитали собственный цифровой некролог?

❯ Аудиоверсия дайджеста

❯ Заключение

Неделя выдалась мощной: Claude Opus 4.5 задал новый стандарт кодинга, GigaChat 3 вышел в опенсорс. В генеративке соревнуются FLUX.2 и Gemini 3 Pro Image, параллельно вышли LLM Council, PaperReview  обновления Cursor и Perplexity.

ИИ растёт не точечно, а системно — охватывая код, графику, работу с документами, биологию, медицину и промышленность. 

До встречи в следующем выпуске!

---

Новости, обзоры продуктов и конкурсы от команды  ^[62]Timeweb.Cloud ^[63] — в нашем Telegram-канале ^[62] ↩