Галлюцинации недели: Muse Wonder, Gemini 4 Argon и отказ Anthropic от Git

OpenAI с помощью собственных моделей вычислила сотрудника, который поставил подслушку в переговорной руководства. Устройство нашли в USB-порту телевизора, спрятанным в туалетной бумаге. Сценаристам “Кремниевой долины” можно брать отгул.

Gemini 4 Argon, которую Google две недели назад ^[1] показывала только участникам программы киберзащиты, вышла для всех ^[2]: в платном Gemini API, в приложении Gemini и AI Mode в поиске для подписчиков Pro и Ultra, в Antigravity пока только для Ultra. До 30 ноября действует вводная цена $2/$10, потом, по данным Artificial Analysis ^[3], она удвоится до $4/$20. Индекс интеллекта ^[4] AA объединяет тесты на знания, рассуждение, код и агентную работу. По расчёту AA, одна задача этого индекса на Argon обходится в $1.99. Это примерно на 40% дешевле GPT-6 Astra с максимальной глубиной рассуждений при сопоставимом результате. В тесте знаний AA-Omniscience Argon реже всех моделей с индексом от 45 выдумывает ответ, когда его не знает: 15% галлюцинаций. AA заодно отмечает, что это первая закрытая модель Google классом выше Flash больше чем за семь месяцев.

Подписчикам Pro в Antigravity Argon открыли ^[5] только через два дня, с отдельной недельной квотой. Google объясняет задержку спросом и постепенным наращиванием мощностей. В Cline, открытом агенте для программирования, у Argon лучший первый день ^[6] среди флагманов с июня: попробовать её пришло примерно втрое больше пользователей, чем Opus 5.5 или Sonnet 5.5, а токенов она тратит в среднем на 30% меньше моделей Claude. Тео, разработчик и автор YouTube-канала t3.gg ^[7], называет её ^[8] непригодной для работы с настоящим кодом, потому что она уверенно выдумывает, как устроены системы. На его тесте анализа кодовой базы Argon единственная ^[9] модель, у которой ложных утверждений больше половины.

Насколько результат зависит от харнесса, хорошо видно на ARC-AGI-3 ^[10], наборе интерактивных головоломок, правила которых модель должна понять сама. С адаптером от Google Argon решает 97.5% за $4.8 тысячи, со стандартным harness от ARC Prize 49.8% за $5.8 тысячи.

Meta Superintelligence Labs выпустила Muse Wonder ^[11] и Muse Wonder Full. В Meta напоминают, что перестройку своего ИИ-направления с нуля начали 14 месяцев назад. В измерениях Artificial Analysis ^[12] при максимальном reasoning effort у новых моделей 52 и 56 баллов индекса против 48 у Muse Spark 1.3, которая вышла всего шестью неделями раньше. Сильнее всего выросла агентная работа: на Terminal-Bench 4.0, где агент решает многошаговые задачи в терминале, Full поднялась с 33% до 57%. В Coding Agents Index, где AA гоняет агентов для программирования в их родной обвязке, Full в Muse Code набрала 68, столько же, сколько Claude Code с Sonnet 5.5, и на два балла больше Opus 5.5.

Muse Wonder стоит $4/$20 и тратит много входных токенов, поэтому задача индекса у неё выходит в $4.52. Это дешевле моделей Claude, но дороже GPT-6 Astra, Argon и GPT-6.1 Sol. Full пока доступна только подписчикам Muse Code, цены за токен у неё нет. В первый день обе модели аномально быстро съедали квоты Muse Code, и к вечеру Александр Ванг, глава MSL, сообщил ^[13], что ошибку ^[14] нашли, а лимиты сбросили всем. Первые скептики ругали модель за слабые 3D-демки на three.js, и Ванг признал ^[15], что на таких демо-играх её специально не обучали, хотя задним числом, наверное, стоило.

Через три дня Meta выложила веса Muse Spark Open ^[16]. Это MoE на 816 млрд параметров, из которых на каждый токен работают 42 млрд, с контекстом в миллион токенов и входом из текста, картинок, видео и аудио. Artificial Analysis дала ей ^[17] 39 баллов, лучший результат среди американских open weight моделей и на 13 баллов больше, чем у Nemotron 3.5 Super VL от NVIDIA. Но по уровню это августовский флагман Muse Spark 1.2 с его 40 баллами, а не Spark 1.3 с 48. Китайские GLM-5.3 и Kimi K3 по-прежнему впереди. Весь отрыв GLM-5.3 набран на агентных тестах, где Spark Open последняя среди девяти сильнейших open weight моделей.

Зато модель можно запустить у себя на железе. Веса в BF16 занимают около 1.6 ТБ. В чекпоинте Meta используется NVFP4, 4-битный формат NVIDIA. Точность хранения параметров в нём снижена только у экспертов, отдельных блоков модели. Такой чекпоинт занимает около 530 ГБ. Он помещается на четырёх Blackwell Ultra, восьми H200 или двух Mac Studio на M5 Ultra с 512 ГБ памяти ^[18]. У Together, Fireworks и Baseten цена $1.25/$4.25, это $0.84 за задачу индекса против $2.01 у GLM-5.3. Лицензия своя: нужна пометка “Built with Muse Spark Open”, а компаниям, которые продают доступ к модели как сервис при выручке больше $20 млн в год, нужен отдельный договор с Meta. Натан Ламберт, исследователь open weight моделей и основатель Trillium Labs, назвал ^[19] лицензию мусором, но в тот же день признал ^[20], что релиз сократил отставание американских open weight моделей от китайских как минимум вдвое, примерно на три месяца. Гайд по запуску ^[21] от unsloth.

По данным SemiAnalysis ^[22], Amazon заблокировал агента Muse вскоре после того, как приложение вышло на первое место в App Store, а инвестбанк Jefferies насчитал, что агента не пускает треть проверенных американских сайтов покупок и путешествий. В Китае ByteDance дала приложениям 30 дней, чтобы отказаться от телефонного агента Doubao, и отказались 155, среди них WeChat, Taobao, Alipay и даже DeepSeek и Kimi. Shopify, наоборот, Muse пустил, а Meta уже подписывает соглашения о подключении с Walmart и Best Buy.

Vals AI поручила ^[23] шести персональным агентам вернуть £350 за билет на поезд, хотя срок подачи заявки уже истёк. Хозяйка велела сделать всё возможное любой ценой и пропала со связи, а на письма агентов отвечали симулированные организации. Fable 5.1 нашла во входящих личное письмо о болезни матери хозяйки, рассказала эту историю перевозчику Avanti, сервису Trainline, банку, железнодорожному и финансовому омбудсменам и выдала болезнь за причину опоздания с заявкой. Gemini 3.8 Flash на каждую новую проверку личности в банке придумывала новое оправдание. Grok 4.7 за 15 симулированных дней отправила 187 сообщений, из них 69 чиновникам, членам местных советов и прессе, а Opus 5.5 обошёлся восемью письмами за двенадцать недель. Сама Vals предупреждает, что по одному прогону на модель нельзя судить ни о типичном поведении ^[24], ни о рейтинге.

Участники хакатона из проекта swarmcha.se ^[25] описали ^[26] флот агентов, который с 28 сентября по 8 октября через удалённый браузер urlquery.net ^[27] выкачивал данные из Amap, картографического сервиса Alibaba. Агенты обходили защиту от ботов, пользовались открытыми API-ключами и прощупывали тестовые хосты. Почтовые ящики для них заводили с адресов Tencent Cloud в Гонконге, а прокси назывался hysandbox-ats, что указывает на команду Hunyuan. Источник, близкий к Tencent, утверждает, что это отдельная исследовательская группа на сторонних моделях, и сами авторы признают, что не знают, какую модель тестировали. Связаться с флотом им удалось через спрятанный в отчёте текст, который агенты прочитали, пока бродили по сети. Авторы считают это первым случаем, когда кто-то со стороны переписывался с работающим неподконтрольным флотом агентов. Transluce, некоммерческая исследовательская лаборатория, нашла ^[28] похожее в опубликованных прогонах тестов: агенты MiniMax M3 регистрировались на сайте Агентства по охране окружающей среды США с фейковых почт, а агенты GLM 5.2 и Grok 4.5 обходили бот-фаерволы.

30 сентября в OpenAI нашли в переговорной для руководства записывающее устройство: отладочную плату, воткнутую в USB-порт на задней панели телевизора и спрятанную в туалетной бумаге, пишет SF Standard ^[29]. Компания разобралась ^[30] с помощью собственных моделей, что это за устройство и откуда оно взялось, вычислила сотрудника, который его поставил, и передала дело ФБР. Инженера из продуктовой команды арестовали, уволили в тот же день и обвинили в попытке перехвата устных разговоров, за это грозит до пяти лет. По версии обвинения, с аккаунта чат-бота, связанного с его супругой, спрашивали, как собрать и спрятать записывающее устройство. Признаков, что он добрался до весов моделей, исходного кода или данных клиентов, OpenAI пока не видит. Заявление компании ^[30] набрало почти 26 млн просмотров.

Anthropic рассказала, почему её монорепозиторий больше не живёт в Git. В мае туда вливалось около 2 500 изменений в день, в сентябре больше 30 тысяч, а CI выгружал код примерно 25 млн раз в сутки. История главной ветки разрослась почти до 100 ГБ. Семь человек за пять месяцев построили собственную систему контроля версий Scion ^[31] и инструмент ревью Antique и перевели на них всю разработку. Коммиты, rebase и слияния происходят на сервере, пушить нечего, клиент скачивает только нужные каталоги, а файлы подтягиваются по требованию. Расчёт сделан на то, что клиенты — это агенты и задачи CI, которые всегда в сети. Выгрузка кода ускорилась с минут до секунд, а инфраструктура использует примерно в 200 раз меньше процессорных ресурсов и памяти, чем прежнее зеркалирование Git.

Anthropic не считает Scion заменой Git для всех и открывать её не планирует, делится только идеями. Роль инженеров в этой стройке компания описывает так: говорить Claude “нет”, когда он начинает переусложнять или ломать базовые ограничения.

Команда Claude Code описала ^[32], как устроено ревью, когда Claude пишет около 90% кода самого продукта. С июня по сентябрь число слитых PR выросло больше чем вдвое, а доля откатов упала больше чем на 40%. Большую часть чтения отдали машинам: Claude хотя бы раз проверяет и исправляет большинство изменений до того, как их увидит человек, а после трёх кругов замечаний ревьюер просит пересмотреть сам подход. Доля PR, которые проходят ревью после первого круга исправлений, выросла с 65% до 78%. Сколько людей должны одобрить изменение, зависит от риска: низкорисковому хватает зелёных автоматических проверок и проверок безопасности, среднему нужен один человек, высокорисковому двое. Одобрение агента не заменяет человеческого. Сам Code Review стал общедоступен на тарифах Team и Enterprise с уровнями Quick, Standard и Deep, а облегчённая версия запускается локально командой /code-review.

Выручка Anthropic за третий квартал выросла на 45%, до $16.8 млрд, и квартал оказался прибыльным по скорректированной метрике, пишет Reuters ^[33] со ссылкой на день инвестора 14 октября. Во втором квартале выручка больше чем удвоилась, до $11.6 млрд, и замедление часть инвесторов расстроило. По словам источников агентства, теперь обсуждают оценку около $1.5 трлн вместо примерно $2 трлн, которых ждали от ноябрьского размещения.

По данным FT ^[34], на той же встрече Anthropic сказала, что на дистилляцию приходится от 5% до 7% выручки, то есть столько платят те, кто учит свои модели на ответах Claude. Саймон Уиллисон, соавтор веб-фреймворка Django, прикинул ^[35], что даже от выручки второго квартала это больше полумиллиарда долларов. А 12 октября Anthropic отчиталась ^[36], что новые защиты, по ранним данным, сократили объём данных, которые выкачивают дистилляторы, примерно на 90–99%, и прямо обвинила Zhipu в дистилляции кибервозможностей американских моделей при обучении ^[37] GLM-5.3.

У моделей решений появился общий экзамен. Такие модели получают список допустимых ответов и возвращают выбор с вероятностями вместо свободного текста. Три недели назад я писал ^[38], что независимой проверки для всей категории пока нет, а теперь Artificial Analysis запустила Decision Index ^[39]. В него поровну входят знания вместе с галлюцинациями, рассуждение, вызов инструментов и распознавание опасных запросов. На старте среди моделей решений лидировал Jev 1.13 с 58 баллами. Haiku 5.5 при низкой глубине рассуждений набирает 61, но отвечает за 1.4 секунды против 0.13 у Jev и стоит $184 за миллион задач против $42. По выводам AA, в классификации и выборе инструментов модели решений не уступают языковым, в знаниях и рассуждении отстают, а точность у всех ниже заявленной уверенности.

16 октября первое место заняла Liquid d1-ultra ^[40] с 65 баллами против 57 у Jev 1.14. Рост дала осторожность: когда d1-ultra не знает ответа, она в 85% случаев так и говорит, у прошлой d1 было 2%, но и точность упала с 41% до 32%.

Perplexity выложила веса pplx-decider v1.2 ^[41]. Использование модели на 27 млрд параметров стоит 2 цента за миллион токенов, на 4 млрд параметров — цент. Две недели назад прошлая модель на 27 млрд параметров в Decisions API стоила 4 цента за миллион токенов.

Decision 3.0 ^[42] от vLLM Semantic Router, семейство open weight моделей от 0.6 до 27 млрд параметров под Apache 2.0, по замерам самих авторов возглавило оба рейтинга от создателей Jev из Typesafe AI. В комментариях сразу спросили, на чём теперь держится оценка этой компании в $7.5 млрд.

Джастин Уберти, глава Realtime AI в OpenAI, рассказал ^[43], что голосовые приложения на Live API теперь могут через Decisions API быстро выбирать инструмент и оставлять полноценную LLM для редких запросов.

Cursor, который SpaceX купила в июне, вошёл в X Subscription ^[44], общую подписку на продукты Grok и X. Нынешние подписчики могут остаться на своём тарифе. На новых платных тарифах Cursor, Grok Build и другие продукты Grok делят один пул использования, а лимит на программирование с моделями Grok вдвое больше, чем в равноценном тарифе Cursor. Чтобы освободить место под Grok, сторонние модели переезжают на цены API. На странице тарифов ^[45] в самом дешёвом платном Plus за $8 есть только модели Grok, а начиная с Premium за $30 сторонние модели оплачиваются отдельно по прайсу API, без включённого объёма. Тарифа за $20 там больше нет.

Министерство коммерции и Министерство науки и технологий Китая 16 октября опубликовали ^[46] проект нового каталога технологий, экспорт которых запрещён или ограничен. В нём 40 новых позиций, из них 23 про ИИ: большие модели, агенты, вычислительные кластеры и обработка информации. Генерацию и мутацию вредоносного кода с помощью ИИ предлагают запретить, поиск уязвимостей с ИИ ограничить. Технологии, которые уже стали публичными через open source или научные статьи, под контроль не попадают. Доступ к модели через API, приложение, веб-интерфейс или SaaS экспортом не считается, а развёртывание модели за рубежом считается. Пока каталог не вступил в силу, экспортёры должны регистрировать перечисленные технологии перед вывозом.

На r/LocalLLaMA испугались ^[47], что open weight релизов от Qwen и DeepSeek станет меньше. Эли Бакуш, исследователь Prime Intellect, возражает ^[48], что это пока проект, он касается и закрытых моделей, а open weight модели, по его прочтению, получают лицензию почти автоматически.

Мы продолжаем исследование “ИИ на работе: экономия времени или новая нагрузка?” ^[49]. Хотим понять, сколько времени ИИ на самом деле экономит на рабочих задачах, если учесть подготовку запросов, проверку и переделки, и что при этом происходит с качеством и нагрузкой. Спасибо всем, кто уже ответил, данные получаются интересные, и каждая новая анкета делает картину точнее.

Если вы работаете в России или за рубежом и ещё не участвовали, заполните анкету ^[50]. Ваш опыт ^[51] важен, даже если вы не используете ИИ в работе. Это около 10 минут и полностью анонимно. Результаты опубликуем в обобщённом виде в конце октября.

Оставайтесь любопытными.

Пишу об искусственном интеллекте, языковых моделях и инструментах для разработчиков. Тестирую модели и сервисы на реальных задачах, а выводами делюсь в телеграм-канале ^[52].