Новые ИИ-модели и LLM недели: Qwen3.8-Flash-Next, GLM-5.3, Granite 4.2, Hy4 и новые модели для видео, речи и изображений
С 24 по 31 августа разработчики выпустили сразу несколько заметных ИИ-моделей и LLM. В числе главных релизов недели — новая архитектура Qwen3.8-Flash-Next, мультимодальная GLM-5.3-Flash и публикация весов основной GLM-5.3, Granite 4.2 от IBM, Hy4 preview от Tencent и первая собственная LLM Thomson Reuters.Параллельно обновились модели для генерации видео, изображений и речи. Alibaba выпустила Wan 3.0, Bria AI — Fibo 1.5, а в speech-направлении появились Gemini 3.5 Transcribe, FireRedTTS3, Breeze TTS 2 и Sopro V2 Turbo. Ниже — главные релизы новых нейросетей и обновления AI-моделей за последнюю неделю августа.Новые LLM и мультимодальные языковые моделиThomson — собственная LLM от Thomson Reuters
Сравниваем LLM, 12 тестов для китайских рабочих лошадок: MiniMax M3, LongCat 2.0, MiMo-v2.5-Pro и DeepSeek V4 Pro
В первой статье цикла мы гоняли по нашим тестам Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro, во второй устроили дуэль тяжеловесов Claude Fable 5 и GPT 5.5 Pro, в третьей спустились в средний класс, а в четвёртой вывели на ринг китайские флагманы. В комментариях к прошлой части нас спросили о том, что происходит этажом ниже: флагманы флагманами, а работать людям приходится на моделях попроще. Справедливо. Сегодня спускаемся на пару ступеней ниже.
Nvidia вложит $7 млрд на развитие open-weight конкурента китайским ИИ-моделям
Nvidia заключила с AI-стартапом Poolside соглашение на $6 млрд: компания лицензирует его технологии и забирает в свою команду более 100 сотрудников. Они присоединятся к разработке семейства открытых моделей Nemotron. Еще $1 млрд Nvidia инвестирует непосредственно в Poolside при оценке стартапа в $12 млрд до сделки. Основатели Poolside при этом останутся в компании, а сама сделка по лицензированию технологий является отдельной от инвестиции.
(Не)видимая цена интеллекта: почему экономия на LLM убивает ваши агентные системы
Разработчики агентных систем оказались в странной ситуации. Модели становятся дешевле, но задачи решают хуже. Провайдеры соревнуются в снижении цены за токен, а команды радостно переходят на облегчённые версии, экономя на вычислениях. Экономия очевидна — до первого столкновения с реальной задачей.
Может ли ИИ выучить физику, просто наблюдая за миром?
О когнитивных способностях человека есть много исследований. Одно из самых известных это исследование за авторством Элизабет Спелке. Оно о том как у человека появляется самое первое, базовое понимание мира и физических законов. Её работа ставит под сомнение традиционные взгляды на то, что всё человеческое знание приобретается исключительно через опыт, и выдвигает гипотезу о наличии врожденных когнитивных систем.
Сравниваем LLM, 12 тестов для китайских флагманов: Kimi K3, GLM-5.2, DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.8 Max
В первой статье цикла мы гоняли по 11 тестам Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro, во второй устроили дуэль тяжеловесов Claude Fable 5 и GPT 5.5 Pro, в третьей спустились в средний класс и столкнули три поколения Sonnet с GigaChat 2 MAX и YandexGPT Pro 5.1. Закончили мы прошлый материал прямым вопросом: хотите ли увидеть в следующей части DeepSeek и Qwen? Запрос в комментариях мы услышали, так что сегодня на ринге Китай.
О среднестатистическом разработчике в 2026‑м: почему и кого (не)убьет AI
В 2024 году мы боялись, что ChatGPT заменит нас, и мы не будем больше перекрашивать кнопки и писать очередной CRUD. Но оказалось всё прозаичнее — ChatGPT, увы, не заменил нас, но постепенно нужда в разработчиках как в «крудошлёпах» стала ниже.
Z.ai выпустила GLM-5.3: прирост за счет масштабирования RL и рост кибербзопасности
Z.ai представила GLM-5.3 — новую версию своей флагманской модели. Возможности выросли за счет масштабирования post-training и reinforcement learning: базовая модель при этом осталась той же, что использовалась в GLM-5.2.Главный акцент разработчики сделали на обучении на реальных задачах. RL использовался не только для улучшения ответов модели, но и для практических инженерных сценариев, включая оптимизацию самого процесса тренировки. По словам команды Z.ai
Google выпустила Gemini 3.7 Flash: развитие агентных сценариев
Google DeepMind представила Gemini 3.7 Flash — новую модель семейства Flash, ориентированную на программирование, сложные многошаговые задачи и автоматизацию рабочих процессов. Предыдущая версия, Gemini 3.6 Flash, вышла 21 июля, то есть между релизами прошло всего 23 дня.
ИИ-ревьюверы твоего кода: как нейросети позволяют упрощать анализ PR
С развитием ИИ себестоимость кода стремительно падает. Его становится все больше, а команды не растут пропорционально количеству. AI-инструменты генерации кода (Copilot, Cursor, Codex, Claude Code) увеличивают скорость написания, но не скорость проверки кода.Узким горлышком становится сам PR, они могут висеть днями в вашей компании или opensource-проекте, контекст может теряться, на его оценку тратится время, и иногда впустую.В среднем, команда на ревью тратит ~20% рабочего времени, особенно если это большой PR, или PR от новичка.
