DeepSeek V4.1-Flash: новая архитектура, 552 млрд параметров и агентные тесты
DeepSeek вывела V4.1-Flash — младшую модель новой архитектурной линейки компании. Это MoE-модель на 552 млрд параметров с нативной поддержкой изображений, контекстом до 1 млн токенов и отдельными режимами reasoning.Наиболее интересная часть релиза — архитектурные изменения. DeepSeek перешла к асимметричной схеме Causal Encoder–Decoder: при prefill активируется около 8 млрд параметров на токен, а при decode — 16 млрд. То есть вычислительный бюджет для обработки входа и генерации намеренно сделали разным.
Мнение: у нас есть год, чтобы повсеместно решить вопросы безопасности
Автор техноблога написал пост, повящённый проблемам кибербезопасности в эпоху ИИ‑агентов. Он считает, что у отрасли есть примерно год, чтобы решить вопрос уязвимостей. Основной причиной для беспокойства автор называет выход модели GLM 5.3-flash от китайской лаборатории Z.ai. Она относится к классу open‑weight — то есть её веса может скачать и запустить у себя любой желающий.
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
Z.ai выпустили GLM-5.3-Flash: ту самую Ox Alpha, которая за неделю стала топ-1 в OpenCode и OpenRouter
Z.ai выпустили GLM-5.3-Flash, первую нативно мультимодальную модель семейства GLM-5. Она поддерживает контекст до 1 млн токенов и содержит 320 млрд параметров, из которых при генерации активируются 18 млрд.
Z.ai выпустили GLM-5.3: обошла Opus 4.8, но уступила Fable 5 и GPT-5.6 Sol
Z.ai выпустили GLM-5.3, новую модель для программирования и долгих агентных задач.GLM-5.3 использует ту же базовую модель, что и GLM-5.2. Компания не меняла архитектуру и не проводила новый претрейн. Изменения внесли на этапе пост-тренинга: в течение месяца модель обучали с подкреплением на дополнительных рабочих окружениях.На Terminal-Bench 3.0 результат вырос с 4,6% до 28,3%, на DeepSWE — с 46,2% до 66,9%. Веса обещают открыть через две недели, после дополнительной проверки безопасности.
Qwen3.8 Max вышла: выше Claude Fable 5 в агентном индексе при цене $6 за миллион токенов
Финальная модель Alibaba получила миллион токенов контекста, независимые оценки и очень серьёзную цену. Проверяем, что осталось от июльских обещаний и где всё ещё приходится ждать.
Qwen3.8-Max: 2 400 000 000 000-параметровый монстр
Пока одни запускали GPT-5.6 Sol Max, другие ломали копья в холиварах «Kimi K3 vs Claude Opus 5», Alibaba тихо (ага, с ростом акций на 7% в моменте – очень тихо) вкатила модель, которую сама называет «новой планкой для кодинга и совместной работы». Знакомьтесь: Qwen3.8-Max
Alibaba выпустили Qwen3.8-Max: стоит в четыре раза дешевле Opus 5, но уступает в сложном кодинге
Команда Qwen выпустила Qwen3.8-Max, новую флагманскую MoE-модель на 2,4 трлн параметров. На каждом токене активируются 95 млрд параметров, размер контекста составляет 1 млн токенов.
Дженсен Хуанг опубликовал манифест в защиту открытого ИИ
Глава Nvidia Дженсен Хуанг завёл аккаунт в сети X и в качестве первого поста опубликовал письмо‑манифест
Kimi K3 на PAC1 и ECOM1: результаты 204 задач и разбор отказов
Kimi K3 на PAC1 и ECOM1: результаты 204 задач и разбор отказов27 июля Moonshot AI опубликовала открытые веса Kimi K3 и технический отчёт с результатами на coding‑ и агентных бенчмарках. По этим таблицам K3 выглядит конкурентоспособной на задачах с кодом, терминалом и инструментами.Но итоговый балл не показывает, какие операции система действительно завершает, где оставляет неверное состояние и на каком шаге нарушает контракт. Мы решили проверить это на задачах с полностью открытыми трассами.
