Рост числа дата-центров в США помогает продлевать сроки эксплуатации угольных электростанций
Рост числа центров обработки данных в США способствует продлению сроков эксплуатации угольных электростанций, замедляет переход к более чистой энергосистеме и усугубляет загрязнение воздуха. Об этом сообщил новостной сайт Register со ссылкой на исследования организаций US PIRG Education Fund, Environment America Research & Policy Center и Frontier Group.
red_mad_robot выпустила платформу для управления LLM в бизнесе
Компания red_mad_robot представила red_mad_router — решение для централизованного управления большими языковыми моделями в корпоративной среде.
DeepSeek выпустил V4 — открытую модель с контекстом в миллион токенов
Сегодня DeepSeek опубликовали две новые модели: V4-Pro и V4-Flash. Обе работают по архитектуре Mixture-of-Experts, веса доступны на Hugging Face под MIT-лицензией.
OpenAI Privacy Filter: красивая архитектура в суровых условиях русского бенчмарка
22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter
Разбор архитектуры и тест-драйв OpenAI Privacy Filter на бенчмарке персональных данных на русском
22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter
Вышла GPT-5.5 — модель, которая сама создала часть своего инференса
OpenAI выпустила GPT-5.5 — новый флагман, который, по заявлению компании, сам помог переписать часть своего инференс-стека. Модель проанализировала недели продакшн-трафика и написала алгоритм балансировки запросов между вычислительными ядрами GPU — после этого скорость генерации токенов в продакшне выросла больше чем на 20%. GPT-5.5 и GPT-5.5 Pro сегодня раскатываются в ChatGPT и Codex для Plus, Pro, Business и Enterprise пользователей; в API OpenAI обещает поставить модель в ближайшее время.Это продолжение тренда, который компания обозначила
OpenAI выпустили GPT-5.5: пишет код дешевле предшественника
GPT-5.5 — это следующая модель после GPT-5.4, ориентированная прежде всего на агентную работу: многошаговые задачи, где модель планирует, использует инструменты и доводит работу до конца без постоянного участия пользователя.На Terminal-Bench 2.0 (сложные командно-строковые сценарии с планированием и итерациями) модель показала 82.7% против 75.1% у GPT-5.4. На SWE-Bench Pro, который оценивает решение реальных GitHub-задач, — 58.6%. Примечательно, что этих результатов GPT-5.5 достигает при меньшем количестве токенов, чем предшественник.
