Правительство США ведёт активные переговоры с компаниями, которые занимаются разработкой систем искусственного интеллекта — их призывают сформировать добровольные стандарты для выпуска новых моделей. Официальное объявление по этому поводу могут сделать уже на следующей неделе, сообщает Financial Times со ссылкой на источники.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

Вашингтон ужесточил контроль над выпуском новых моделей, чтобы выявлять риски на фоне опасений, что передовой ИИ может использоваться военной разведкой недружественных стран. В рамках стандартов будут установлены контрольные показатели для передовых моделей, сроки их развёртывания и аудитория, которая сможет получать к ним доступ в США и за рубежом.

В июне президент США Дональд Трамп (Donald Trump) подписал указ, предписывающий ведомствам сотрудничать с ведущими разработчиками ИИ на предмет тестирования передовых моделей перед их выпуском и разработки стандартов для них. Google уже ведёт переговоры с правительством перед выпуском новой модели, ориентированной на написание программного кода с расширенными возможностями; компания также участвует в широких дискуссиях об отраслевых стандартах.

Накануне Минторг США отменил экспортный контроль в отношении моделей Anthropic Fable и Mythos — за три недели до этого власти распорядились изъять их из общего доступа в связи с угрозами национальной безопасности. OpenAI также на минувшей неделе пришлось задержать выпуск GPT-5.6 по просьбе правительства США, ограничив доступ небольшой группе проверенных партнёров.

Китайский гигант доставки еды Meituan объявил о запуске большой языковой модели с открытым исходным кодом LongCat-2.0. Компания заявила, что это первая ИИ-модель с триллионом параметров, для обучения которой использовался кластер из 50 тыс. ИИ-ускорителей китайского производства.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Ricardo / unsplash.com

Компания не раскрыла, как именно новая ИИ-модель LongCat-2.0 будет интегрирована в бизнес-процессы. Предыдущую версию системы использовали для обеспечения работы ИИ-помощников в приложениях Meituan для генерации рекомендаций по выбору ресторанов и отелей, а также выполнения разных задач, таких как формирование заказов на доставку еды и бронирование номеров в отелях. На фоне сокращения прибыли Meituan также может искать способы диверсификации источников дохода. В сообщении, опубликованном в официальном аккаунте LongCat на платформе WeChat, компания подчеркнула способность новой ИИ-модели создать игровой веб-сайт и написать роман.

Использование отечественных ИИ-ускорителей для обучения модели LongCat-2.0 подчёркивает растущую важность самообеспечения на внутреннем рынке Китая. Meituan, как и другие крупные представители ИИ-сегмента, такие как DeepSeek, Alibaba и ByteDance, работают над снижением зависимости от американских ИИ-ускорителей после введения экспортных ограничений со стороны США. Местные производители ИИ-ускорителей, такие как Huawei и Enflame, стремятся заполнить этот пробел, получая долю рынка через контракты на поставку оборудования ИИ-разработчикам.

Что касается модели LongCat-2.0, то в заявлении Meituan сказано, что нейросеть обучалась с нуля с использованием 50 тыс. отечественных ускорителей. Размер контекстного окна составляет 1 млн токенов, что позволяет нейросети осуществлять обработку объёмных документов. Модель ориентирована на агентное программирование, а её архитектура построена таким образом, чтобы эффективно и качественно справляться с решением задач, связанных с генерацией кода.

В компании отметили, что предварительная версия LongCat-2.0 вошла в число трёх наиболее используемых моделей на платформе OpenRouter. По данным Meituan, новая ИИ-модель показывает равные возможности или превосходит некоторые из передовых моделей западных компаний, включая Google Gemini, OpenAI GPT-5.5 и Anthropic Claude Opus, в некоторых бенчмарках в плане генерации программного кода и агентных возможностей.

Одной из важнейших возможностей для современных моделей искусственного интеллекта является их способность управлять агентскими приложениями, и при разработке новой Claude Sonnet 5 компания Anthropic уделила этому первостепенное внимание.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображений: anthropic.com

«Она умеет планировать, пользоваться такими средствами как браузеры и терминал, а также работать автономно на уровне, который ещё несколько месяцев назад предполагали более крупные и дорогие модели», — рассказали в компании. Концепция Sonnet 5 основана на том, что управление ИИ-агентами является новым базовым требованием, которое предъявляется к моделям в любом сегменте. Решающим фактором является не то, какая из них лучше всего справляется с этой задачей, а то, насколько дёшево и надёжно она способна делать это без участия человека.

Относящаяся к средней категории Claude Sonnet 5 обещает качество работы, близкое к Opus 4.8, но значительно дешевле; новая модель с сегодняшнего дня устанавливается по умолчанию для всех пользователей платформы Claude — тех, кто на бесплатном тарифе, и тех, кто оформил подписку. При доступе по API до 31 августа цена подключения к Sonnet 5 составляет $2 за 1 млн входных и $10 за 1 млн выходных токенов; далее цены вырастут до $3 и $15 соответственно. Новая модель демонстрирует значительные улучшения по сравнению с вышедшей в феврале Sonnet 4.6. В одном из тестов на написание кода Sonnet 5 набрала 63,2 % — Opus 4.8 показала 69,2 %, а Sonnet 4.6 — 58,1 %. В тесте на обработку данных Sonnet 5 даже немного обошла Opus 4.8, известную своей способностью решать самые сложные задачи, принимать сложные решения и проводить глубокие исследования.

«Opus 4.8 всё ещё остаётся предпочтительной моделью для более высокой точности в таких задачах, но Sonnet 5 даёт разработчикам менее дорогие варианты с более высоким качеством, чем доступные ранее. С Sonnet 5 и Opus 4.8 пользователи могут выбирать уровень сложности, чтобы найти идеальный баланс между стоимостью и производительностью», — пояснил разработчик. У Sonnet 5 также снизился уровень «нежелательного поведения», то есть она менее подвержена злоупотреблениям и более безопасна в агентских контекстах, отклоняя вредоносные запросы и обходя попытки взлома при атаках с внедрением запросов. По сравнению с Sonnet 4.6 она реже демонстрирует галлюцинации и подобострастие.

Конечно, ИИ-модель среднего класса Sonnet 5 всё-таки уступает Opus 4.8 и Claude Mythos Preview. «Оценки также показывают, что она обладает гораздо меньшей способностью выполнять опасные задачи в области кибербезопасности, чем наши текущие модели Opus», — предупредили в Anthropic.

Биотехнологии и фармацевтика являются перспективными сферами применения искусственного интеллекта, поскольку он позволяет ускорить процесс научных открытий при благоприятном стечении обстоятельств. Осознавая это, американский стартап Anthropic предложил профильным специалистам новую модель Claude Science, которая поможет добиться прогресса в соответствующих сферах.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Anthropic

Анализ трёхмерных белковых структур и поиск лекарственных средств являются одними из множества сфер применения этого ИИ-инструмента. Как предположил генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei), подобные средства для работы с биотехнологиями важно предоставлять только ответственным и проверенным компаниям, поскольку в руках злоумышленников они могут использоваться для создания биологического оружия. В конце концов, как отметил Амодеи, традиционные методы работы с опасными биологическими материалами подразумевают следование определённым протоколам безопасности, и Anthropic тоже готова их соблюдать с точки зрения распространения Claude Science.

Фармацевтические гиганты типа Eli Lilly активно инвестируют в искусственный интеллект, не только закупая вычислительные средства той же Nvidia, но и вкладывая средства в перспективные стартапы. Пока Claude Science позволяет сосредоточиться на предварительных этапах разработки лекарственных средств типа создания молекулярной формулы, но в дальнейшем потенциал модели планируется расширить и на этап клинических испытаний. Anthropic также интересуется направлением робототехники. Клиенты компании и ранее использовали универсальные версии моделей Claude для создания лекарственных средств. Доступ к Claude Science можно получить и за пределами США по индивидуальной или корпоративной подписке. Конкурирующая OpenAI ещё в апреле предложила модель GPT-Rosalind, которая специализируется на медицинских проблемах и биотехнологиях.

По словам представителей Anthropic, новая модель Claude Science позволит сосредоточиться на поиске лекарств от «непопулярных» болезней, которые традиционной фармакологической отрасли не были интересны в силу низкой коммерческой привлекательности. Применение ИИ в данном случае позволяет снизить затраты компаний и оправдать создание таких лекарств экономически.

Китайские ИИ-системы достигли по производительности уровня мощной модели Mythos от Anthropic в некоторых сценариях кибербезопасности, сообщил The Wall Street Journal. По оценкам исследователей, новая ИИ-модель Z.ai компании Zhipu A может с ней сравниться в обнаружении уязвимостей, хотя пока отстаёт от ИИ-моделей Anthropic и OpenAI в других задачах.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Steve A Johnson/unsplash.com

Разрыв в возможностях между лучшими американскими и китайскими ИИ-моделями значительно сократился, и ряд компаний, включая Microsoft, рассматривают возможность предоставления китайских моделей на своих платформах.

«Китай делает всё возможное, чтобы разрыв со временем становился все меньше и меньше», — отметил Лиор Див (Lior Div), генеральный директор компании по кибербезопасности 7AI.

В отличие от моделей Anthropic или OpenAI, модель GLM-5.2 от Zhipu является открытой. Это означает, что её можно использовать и модифицировать без какого-либо контроля, чем также могут воспользоваться хакеры для противоправных действий.

Согласно данным OpenRouter, предоставляющей доступ к более чем 400 ИИ-моделям, GLM-5.2 входит в десятку наиболее часто используемых моделей. По данным компании Semgrep, в некоторых тестах производительности GLM-5.2 превзошла модель Claude Opus 4.8 от Anthropic, вышедшую в мае. Как полагают исследователи, при получении дополнительных инструкций Opus 4.8 и GLM-5.2 могут сравниться с Mythos по способностям обнаружения багов.

На прошлой неделе китайская 360 Security Technology выпустила новый инструмент для поиска уязвимостей Tulongfeng, который, по её словам, сопоставим по возможностям с Mythos. Это встревожило многих должностных лиц и руководителей компаний, занимающихся вопросами национальной безопасности.

В Китае считают, что «такое мощное оружие, способное изменить ландшафт кибервойны, не может оставаться исключительно в руках американцев». В свою очередь, в США власти стремятся ограничить доступ к отечественным передовым ИИ-моделям из соображений кибербезопасности.

В минувшую пятницу OpenAI представила семейство языковых моделей GPT-5.6, предупредив, что доступ к ним будет ограничен в соответствии с недавним указом президента, направленным на обеспечение безопасности и надзора за разработкой ИИ-моделей. При этом компания отметила, что в каждом конкретном случае ограничение не является долгосрочным решением.

Пару недель назад власти США распорядились закрыть доступ иностранных граждан к передовым ИИ-моделям Mythos 5 и Fable 5 компании Anthropic, но она не могла сделать это избирательно, а потому отключила почти всех клиентов от этих средств проверки кибербезопасности. К концу этой недели Anthropic удалось добиться права на частичное восстановление доступа к Mythos 5.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Anthropic

Об этом сообщило агентство Bloomberg накануне, отметив, что данный шаг со стороны Anthropic был согласован с правительством США. В письме министра торговли Говарда Лютника (Howard Lutnick) в адрес директора Anthropic по вычислениям говорится: «Anthropic поработала с правительством США над устранением рисков, связанных с описываемыми моделями. Эти усилия привели к существенному прогрессу. Доступ к модели может быть восстановлен для определённых доверенных партнёров».

В комментариях другого представителя министерства Бенно Кааса (Benno Kaas) говорится, что всего за две недели была проделана работа, позволяющая сохранить за США статус мирового лидера в ИИ без ущерба для национальной безопасности. При этом в письме американского ведомства ничего не говорится об изменении условий доступа к более «мягкой» с точки зрения создаваемых рисков модели Fable 5. В ответном заявлении Anthropic говорится, что Mythos 5 снова может пользоваться небольшая группа специалистов в области киберзащиты и инфраструктурных провайдеров. Компания работает над восстановлением доступа для этих клиентов в максимально сжатые сроки. Anthropic также будет стремиться к возвращению Fable 5 в общий доступ. Взаимодействие с властями США на эту тему будет продолжаться в течение выходных.

Стороны переговоров также выработают рамочные условия для взаимодействия на случай возникновения подобных ситуаций в будущем. Конкурирующей OpenAI на этапе распространения своей модели GPT 5.6 пришлось согласовывать всех получающих к ней доступ клиентов с властями США. К началу текущего месяца формальные условия для доступа к Mythos 5 имели около 200 компаний и организаций. Какая часть из них сможет его восстановить в ближайшее время, не уточняется. Знакомые с ходом переговоров источники отмечают, что генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) старался в них не вмешиваться, чтобы не провоцировать американских чиновников, с которыми у него сложились не самые простые отношения.

Компания OpenAI готовит к выпуску новую ИИ-модель GPT 5.6, которая, судя по всему, выйдет поэтапно. Вместо распространения в широком доступе, разработчик предложит её только избранной группе доверенных партнёров, поскольку получила такое указание от администрации президента США Дональда Трампа (Donald Trump), сообщает The Information.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Levart_Photographer/unsplash.com

Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) заявил на совещании с сотрудниками, что компания выпустит GPT 5.6 в ограниченном предварительном режиме для избранных партнёров, причём в течение этого периода доступ к ИИ-модели каждому клиенту будет одобряться отдельно. Он добавил, что если ограниченный релиз пройдёт успешно, через пару недель продукт может поступить на рынок для более широкой аудитории. По данным The Information, указание об поэтапном развёртывании системы поступило от Управления национального директора по кибербезопасности (ONCD) и Управления по научно-технической политике (OSTP). Также сообщается, что сотрудники компании тесно сотрудничали с правительством над предстоящим релизом GPT 5.6.

Также стало известно, что OpenAI рассматривает возможность отложить первичное публичное размещение акций (IPO) до следующего года. Об этом сообщила газета New York Times со ссылкой на источники, участвовавшие в обсуждении этого вопроса.

OpenAI конфиденциально подала заявку на IPO в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC) и нацелена на оценку рыночной стоимости до $1 трлн. При этом консультанты OpenAI предлагают подождать до 2027 года, чтобы выйти на биржу с оценкой в $1 трлн или же снизить её для более быстрого выхода на биржу. В свою очередь, гендиректор Сэм Альтман считает отказ от оценки компании в $1 трлн неприемлемым.

Большая языковая модель BerryLM-XL, которая была дообучена специалистами RWB, вошла в тройку лидеров текстового рейтинга русскоязычного бенчмарка MERA. По итогам тестирования алгоритм получил интегральную оценку 0,835. Для сравнения, эталонная оценка на основе ответов людей на аналогичные вопросы Human Benchmark составляет 0,852.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Steve Johnson / Unsplash

В настоящее время BerryLM-XL расположилась на третьем месте общего рейтинга MERA и на втором среди ИИ-моделей. Оценка алгоритма сформирована по результатам выполнения 15 заданий, предназначенных для проверки работы с русскоязычным текстом, оценке знаний, логики и прикладных навыков. В первую пятёрку также вошла созданная RWB модель BerryLM-v2 — она заняла пятое место с оценкой 0,810.

ИИ-модели семейства BerryLM используются в продуктах Wildberries, включая ИИ-ассистента для покупателей, а также инструменты сравнения и поиска товаров. В дополнение к этому модели интегрированы в инструменты для продавцов. Они помогают формировать ответы на отзывы и вопросы пользователей. Параллельно с этим ИИ-алгоритмы помогают автоматизировать внутренние процессы RWB. По оценке компании, совокупный эффект от использования ИИ-инструментов на базе моделей BerryLM превышает 1 млрд рублей дополнительной выручки в год.

Китайская компания Z.ai выпустила модель ИИ GLM-5.2, которая сразу же заняла первое место в индексе Artificial Analysis. Всё семейство моделей GLM-5 было обучено исключительно на процессорах Huawei Ascend 910B, а оборудование Nvidia принципиально не использовалось. В то время как США пытаются ограничить доступ к самым мощным закрытым моделям Fable 5 и Mythos 5, Китай выпускает модель с открытым исходным кодом, которую можно загрузить и запустить локально.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображений: unsplash.com

17 июня Z.ai опубликовала официальные результаты бенчмарков GLM-5.2, а также веса, лицензированные MIT, для Hugging Face. Эти показатели ставят GLM-5.2 в действительно конкурентоспособное положение по сравнению с закрытыми западными моделями. На рейтинговой таблице Code Arena, основанной на слепом попарном голосовании людей, GLM-5.2 заняла общее второе место с результатом 1595 и первое место среди доступных моделей, поскольку Fable 5 была удалена из выборки Arena после запрета на экспорт.

На SWE-bench Pro, реальном бенчмарке для решения проблем GitHub, GLM-5.2 набрала 62,1 балла, опередив GPT-5.5 от OpenAI с результатом 58,6 балла. На Design Arena GLM-5.2 полностью заняла первое место. Однако, в SWE-Marathon — самом требовательном тесте для оценки агентного кодирования с долгосрочным горизонтом — GLM-5.2 набрала лишь 13,0 баллов против 26,0 у Claude Opus 4.8.

Источник изображения: Z.ai

Согласно индексу ИИ Стэнфордского университета за 2026 год, общий разрыв в производительности между лучшими американскими и китайскими моделями ИИ сократился до 2,7 процентных пунктов, но преимущество американских моделей сохраняется в самых сложных задачах на логическое мышление, разработанных специально для предотвращения манипуляций.

GLM-5.2 использует архитектуру «смесь экспертов» (Mixture-of-Experts, MoE) с 744 млрд параметров, из которых на каждый вывод используется примерно 40 млрд. Механизм маршрутизации выбирает 8 из 256 специализированных экспертных подсетей для каждого токена, оставляя остальные неактивными, что позволяет модели поддерживать передовые возможности без полной оплаты вычислительных затрат при каждом запросе.

Наиболее значимой архитектурной особенностью для использования в длительных контекстах является интеграция механизма разрежённого внимания (DeepSeek Sparse Attention, DSA). Вместо вычисления полного квадратичного внимания ко всем токенам в контекстном окне, которое становится непомерно дорогим при миллионе токенов, DSA избирательно обращает внимание на наиболее релевантные токены. Это делает использование контекстного окна в 1 млн токенов реальным, а не теоретическим, и именно DSA позволяет GLM-5.2 обрабатывать весь большой код за один проход вывода.

Источник изображения: Z.ai

Компромиссы обучающего стека Huawei Ascend очевидны. GLM-5.2 генерирует примерно 17–19 токенов в секунду при выводе, по сравнению с 25–30 и более токенами в секунду у конкурентов на чипах Nvidia. Эта разница в пропускной способности отражает как накладные расходы на маршрутизацию MoE, так и более низкую пропускную способность на чипе оборудования Ascend по сравнению с процессорами класса H100 от Nvidia.

Обучение модели GLM-5.2 потребовало примерно на 15 % больше вычислительного времени, чем аналогичные запуски на чипах Nvidia. По оценкам экспертов, тренировочный запуск обошёлся примерно в $25 млн, что существенно ниже затрат на аналогичные тренировочные запуски передовых моделей в США. Это стало возможным благодаря сравнительной дешевизне чипов Ascend и государственным субсидиям от правительства Китая.

Источник изображения: Huawei

Близость к эталонным показателям и полезность в реальном мире — это не одно и то же. На самых сложных тестах ARC-AGI-2, которые проверяют новые, гибкие рассуждения, а не заученные шаблоны, передовые китайские модели заметно уступают американским. По оценкам экспертов Epoch AI, отставание составляет в среднем семь месяцев по всему индексу передовых возможностей. Тем не менее, Модель GLM-5.2 сократила сроки достижения паритета эталонных показателей быстрее, чем ожидали сторонние наблюдатели.

Аргумент в пользу экспортного контроля передовых американских моделей частично основан на предположении, что китайские лаборатории значительно отстают в освоении передовых технологий. Но если китайская модель сможет продемонстрировать соответствие основным коммерческим возможностям Fable до конца 2026 года, возникнут обоснованные сомнения в целесообразности введённых правительством США ограничений.

Веса модели GLM 5.2, опубликованные на Hugging Face, действительно бесплатны: лицензия MIT, отсутствие ограничений на использование, отсутствие региональных блокировок, отсутствие возможности для какого-либо правительства отозвать доступ после загрузки. Разработчик, самостоятельно размещающий GLM-5.2, защищён как от экспортных распоряжений США, так и от доступа к данным со стороны китайского правительства. Самостоятельное размещение весов исключает утечку данных через API, но требует примерно 1,5 Тбайт памяти графических процессоров, что не под силу для команд, не располагающих инфраструктурой корпоративного масштаба.

Источник изображения: Z.ai

Но облачный API — это совсем другое дело. Z.ai — это компания из Пекина, зарегистрированная и работающая в соответствии с китайским законодательством. Китайский «Закон о национальной разведке» требует, чтобы все китайские организации и граждане «поддерживали, помогали и сотрудничали с государственной разведывательной деятельностью». «Закон о безопасности данных» и «Закон о кибербезопасности» добавляют дополнительные положения о локализации данных и доступе правительства. Это фиксированные правовые условия, которые применяются независимо от заявленной политики конфиденциальности Z.ai и физического местоположения её серверов.

Бюро промышленной безопасности США в январе 2025 года внесло Z.ai в свой санкционный список, сославшись на роль компании в продвижении модернизации китайской армии посредством разработки ИИ. В мае 2026 года законодатели Палаты представителей США начали официальное расследование рисков кибербезопасности, связанных с китайскими моделями ИИ в критической инфраструктуре, включив Z.ai в число компаний, находящихся под пристальным вниманием.

Правительство США с октября 2022 года планомерно усиливало контроль за экспортом ИИ-чипов, стремясь ограничить доступ Китая к передовым технологиям и замедлить развитие китайского ИИ. Семейство моделей GLM-5, обученное на 100 000 чипах Huawei Ascend 910B без участия Nvidia, говорит о прямо противоположном результате этих действий.

В конце прошлой недели Anthropic столкнулась с запретом на использование её ИИ-моделей Mythos 5 и Fable 5 иностранными гражданами, но трудности в столь избирательном ограничении вынудили её полностью закрыть доступ к указанным моделям. Эксперты считают, что руководство Anthropic само «накаркало» такой исход, поскольку слишком много говорило об исходящих от ИИ рисках.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: Anthropic

Издание Financial Times отмечает, что термины, связанные с рисками, в текущем году упоминались в пяти случаях на каждые 1000 слов, опубликованных представителями Anthropic в официальных заявлениях и публикациях в социальных сетях или корпоративном блоге. Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) в своих публикациях в этом году подобные слова использовал только в 0,6 случаях на 1000 слов.

Ян Лекун (Yann LeCun), который ранее работал над созданием ИИ в Meta✴✴, на этой неделе признался, что экспортные запреты в отношении ИИ-моделей Anthropic стали итогом «нелепого нагнетания страха» самим главой Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei). Как отметил Лекун в социальных сетях на этой неделе, «что посеешь, то и пожнёшь». Европейские союзники США уже выразили своё беспокойство по поводу ограничения доступа к передовым американским ИИ-моделям.

Сотрудники редакции Financial Times подсчитали, что Дарио Амодеи и его коллеги по Anthropic в своих высказываниях по поводу ИИ в текущем году употребляли слово «риск» 336 раз, «меры безопасности» — 121 раз, «уязвимость» — 128 раз. Из уст представителей OpenAI те же слова в этом году звучали всего 30, 33 и 10 раз соответственно. Альтман в апреле язвительно прокомментировал методы продвижения ИИ-модели Mythos: «Это невероятный маркетинговый ход — заявить, что мы разработали бомбу и собираемся сбросить её вам на голову».

Anthropic в целом активно обсуждает меры регулирования в сфере ИИ, включая возможность государственного вмешательства. За день до введения запрета на доступ к Mythos 5 и Fable 5 Амодеи опубликовал длинный пост в личном блоге, в котором рассуждал о слишком медленном формировании мер по регулированию ИИ. Он подчёркивал, что Mythos продемонстрировала «весьма реальные риски для кибербезопасности». Но самой насыщенной отсылками к рискам публикацией стала статья от апреля 2025 года, в которой Anthropic рассуждала об опасных проявлениях ИИ. В этом материале концентрация негативных коннотаций в три раза превысила обычный уровень.

Тем не менее, с 2023 года Anthropic заметно смягчила тон при описании подобных рисков, соответствующие ключевые слова стали использоваться в два раза реже по мере роста популярности её ИИ-моделей. Количество новостных публикаций о Mythos с апреля этого года оказалось значительно выше материалов, посвящённых ИИ-моделям других разработчиков, вышедших в этом году. Запрет на доступ к Mythos 5 и Fable 5 на прошлой неделе дополнительно увеличил частоту упоминаний этих моделей независимыми новостными источниками.

По словам бывшего главы правительственного ведомства США по вопросам ИИ Дэвида Сакса (David Sacks), стартап Anthropic сам противился введению послаблений на использование Fable 5, на котором настаивали организации, пользующиеся доверием американских властей. Итогом подобной «саморазрушительной» деятельности стал поголовный запрет на доступ к ИИ-моделям Anthropic профильной направленности. Независимые эксперты отмечают, что со стороны поведение властей США кажется не очень последовательным. Сперва американское правительство ратует за активное развитие инфраструктуры ИИ и даже критикует излишнюю зацикленность на регулировании в сфере безопасности, а потом резко меняет курс и вводит запрет на использование самой передовой американской ИИ-модели.

Еврокомиссия выбрала консорциум Europa во главе с итальянской компанией Domyn победителем конкурса Frontier AI Grand Challenge по обучению официальной европейской модели искусственного интеллекта.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Christian Lue / unsplash.com

Победителю будут предоставлены все необходимые ресурсы для разработки современной открытой ИИ-модели — она призвана охватить все 24 официальных языка ЕС и выступить заявлением о технологических планах континента. Этим решением Еврокомиссия хочет укрепить европейский суверенитет в области передовых технологий — регион обладает необходимыми талантами и промышленными возможностями, чтобы играть ведущую роль в мировой гонке ИИ. Инициатива, стартовавшая в феврале, предполагает разработку системы с более чем 400 млрд параметров. До настоящего момента такие масштабы оставались прерогативой американских и китайских лидеров отрасли.

Domyn при поддержке Nvidia способна работать в необходимых масштабах. Большие языковые модели разрабатываются в первую очередь для академических целей, но подобные проекты зачастую пренебрегают потребностями строго регулируемых секторов, в том числе финансовых услуг, обороны и передового производства. В этих отраслях требуются системы ИИ, специализированные для критически важных бизнес-процессов, таких как запросы к структурированным базам данных. У компании уже есть решения этой задачи: модель Domyn-Large с 263 млрд параметров, а также её предшественники Italia-10B и Colosseum-355B, доступные как микросервисы Nvidia NIM — в соответствии с «Законом об ИИ» они оптимизированы для работы с основными европейскими языками.

Следующий представленный в рамках корпуса проект направлен на создание ещё более мощной модели. Речь идёт об универсальных системах, которые можно применять в различных областях с минимальными усилиями по адаптации. Для эффективного решения вопроса огромной вычислительной нагрузки используются современные модульные архитектуры, такие как «смесь экспертов» (Mixture-of-Experts). Модель будет выпущена в свободный доступ как ПО с открытым исходным кодом. Она поможет обеспечить равные возможности компаниям, исследователям и государственным учреждениям ЕС.

Финансирование и инфраструктура гарантируются благодаря сотрудничеству Еврокомиссии с консорциумом по суперкомпьютерам EuroHPC — победитель получит 2,5 % вычислительной мощности EuroHPC на одном или нескольких европейских суперкомпьютерах, оптимизированных для алгоритмов ИИ, на один год.

До сих пор было принято считать, что в прошлую пятницу Anthropic буквально «обрубила» доступ к ИИ-моделям Mythos 5 и Fable 5 буквально для всех пользователей, поскольку не смогла вычленить из их числа иностранцев, как того требовали власти США. Теперь Bloomberg уточняет, что получившие ранний доступ к Mythos организации сохранили его даже в этих условиях.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Anthropic

Речь, по данным источника, идёт о программе Project Glasswing, которая подразумевает предоставление доступа к Mythos примерно 200 организациям, получившим соответствующее одобрение. Они должны были испытывать эту ИИ-модель в части поиска уязвимостей с самого начала, и для некоторых из них за последнюю неделю ничего не изменилось. По крайней мере, руководство компаний Dragos и Cisco Systems подтвердило, что они по-прежнему имеют доступ к Mythos. В конце прошлой недели Anthropic даже прекратила расширять доступ к Mythos 5 для участников программы Project Glasswing, а некоторые его лишились после первичного предоставления.

Anthropic участникам программы предлагала и доступ класса Mythos Preview с некоторыми ограничениями относительно полноценной версии Mythos 5, но пока сложно судить, будет ли он предоставляться в текущих условиях. Компания изначально намеревалась ограничить доступ пользователей только к Mythos 5 и Fable 5, не затрагивая прочие свои актуальные ИИ-модели. Amazon (AWS) является партнёром Anthropic, участвуя в предоставлении доступа к Mythos Preview через свою платформу Bedrock. Опять же, принято считать, что именно специалисты Amazon проинформировали власти США о наличии лазейки, позволяющей обойти ограничения в Fable 5, после чего американские чиновники и обратились к Anthropic с требованием запретить доступ к этой модели иностранцам. Базирующиеся в Евросоюзе организации так и не успели его получить, хотя до введения запрета он был предварительно одобрен.

Китайский стартап в области искусственного интеллекта Z.ai (ранее Zhipu) сообщил о выпуске большой языковой модели GLM-5.2 с открытыми весами и 753 млрд параметров. Её основное предназначение — написание программного кода и разработка с «длительным горизонтом планирования».

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Поработать с моделью можно через API на ресурсах Z.ai, на платформе Hugging Face; поддерживаются более 20 сторонних сред разработки. Модель предлагает контекстное окно в 1 млн токенов; корпоративные подписки стоят от $12,60 в месяц. Основные веса GLM-5.2 доступны по лицензии MIT — предприятия могут бесплатно скачивать, настраивать и дорабатывать модель по своему усмотрению, запуская её локально или через виртуальные машины, оплачивая только вычислительные ресурсы и электроэнергию.

Источник изображения: z.ai

Модель Z.ai GLM-5.2 имеет 753 млрд параметров, и в ней реализована важная архитектурная оптимизация IndexShare — на четыре слоя разрежённого внимания повторно используется один индексатор, что при максимальной длине контекста в 1 млн токенов помогает снизить вычислительную нагрузку в 2,9 раза. Используется также модернизированная схема многотокенного предсказания (MTP), которая при запуске метода спекулятивного декодирования пропускает на 20 % больше токенов при инференсе — это тоже помогает экономить ресурсы.

Источник изображения: z.ai

Модель позволяет выбирать «режимы рассуждений»: «максимальный» помогает расширить границы при решении логических задач, а «высокий» обеспечивает баланс между высокой производительностью и эффективностью при генерации токенов. В первом случае она выдаёт в среднем 85 000 токенов на задачу, а во втором — вдвое меньше. В стандартных отраслевых тестах Z.ai GLM-5.2 превзошла большинство флагманских открытых моделей, а также выступила близко или лучше, чем передовые закрытые модели, в том числе OpenAI GPT-5.5 и Anthropic Claude Opus 4.8.

Для работы с моделью разработчик открыл тариф GLM Coding Plan, ориентированный на подключение средств разработки, а не традиционный интерфейс чат-ботов — поддерживаются такие приложения как Claude Code, OpenClaw, Cline, Kilo Code, Crush и Factory. Тариф Lite ($12,60 в месяц или $151,20 в год, начиная со второго года) предназначен для несложных итераций в небольших репозиториях; Pro ($50,40 в месяц) предлагает впятеро больше вычислительных ресурсов, чем Lite; Max ($112,00 в месяц) предлагает в 20 раз больше ресурсов, чем Lite, и выделенные ресурсы в часы пик. Доступ по API к GLM-5.2 стоит $1,40 за 1 млн входных токенов и $4,40 за 1 млн выходных.

Скоро исполнится ровно неделя с того момента, как компания Anthropic по требованию властей США отключила всех пользователей от ИИ-моделей Mythos 5 и Fable 5 из соображений национальной безопасности. Ограничить доступ к ним только для иностранцев Anthropic не смогла, поэтому пострадали все пользователи. Эксперты утверждают, что снять блокировку будет практически невозможно.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Anthropic

Дело в том, как поясняет Wired со ссылкой на знакомые с содержанием переговоров источники, что власти США требуют от Anthropic навсегда исключить «лазейки», которые позволяют снять ограничения на взаимодействие пользователей с наиболее современными ИИ-моделями этого стартапа. В частности, разработчики блокируют возможность поиска информации для создания оружия массового поражения в общедоступных версиях моделей, но специалистам АНБ якобы удалось доказать, что определённое сочетание запросов к ИИ-моделям Anthropic позволяет снять эти ограничения в случае с той же Fable 5, которая была задумана в качестве общедоступной и безопасной версии Mythos 5.

Сейчас американские чиновники считают, что Anthropic должна исключить подобные возможности обхода блокировок, и только после этого передовые ИИ-модели компании можно будет вернуть в общий доступ. Подобную защиту компания, по их мнению, должна будет предусмотреть для всех своих моделей, а также проводить тестирование на их устойчивость к взлому самостоятельно, предоставляя регулярные отчёты американскому правительству. Эксперты в сфере кибербезопасности сходятся во мнении, что любые ограничения, предусматриваемые Anthropic в этой ситуации, будут работать лишь до определённой поры, поскольку со временем будут появляться более совершенные инструменты для обхода существующих блокировок. Исключить подобные злоупотребления раз и навсегда попросту невозможно, но власти США требуют от Anthropic именно этого. Если позиция американских чиновников не будет пересмотрена, ИИ-модели этого стартапа могут надолго остаться под запретом.

Опубликованные в журнале Nature вчера данные, на которые ссылается Financial Times, говорят о достижении искусственным интеллектом того же или более высокого уровня по сравнению с терапевтами в сфере постановки диагноза и составления плана лечения. Эксперты при этом подчёркивают, что в реальных условиях ИИ пока ещё не способен безопасным образом заменить медицинских специалистов.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Unsplash, Sasun Bughdaryan

Специализированные модели Mira и Google Amie, которые подвергались тестированию авторами исследования, показали более высокую результативность в выявлении у пациентов признаков рака поджелудочной железы и пневмонии, а также составлении планов лечения и диагностики, по сравнению с терапевтами. Кроме того, такие специализированные ИИ-модели дают клиентам более точные медицинские рекомендации, чем универсальные.

По словам Якоба Катера (Jacob Kather), который возглавляет группу немецких учёных, разработавших медицинскую модель Mira, ИИ-агенты подобны автопилоту в авиации — они способны взять на себя рутинную часть работы врачей, но ответственность в конечном итоге должна лежать на терапевте. Mira опирается на электронный банк историй болезни, выбирая из более чем 85 000 вариантов назначений. При её обучении использовались данные о более чем 500 клинических случаев медицинского вмешательства. Mira продемонстрировала точность диагностики восьми болезненных состояний, включая аппендицит и лёгочную эмболию, на уровне 87,1 % по сравнению с 78,1 %, которые демонстрировались группой из шести терапевтов.

Модель Amie обучалась на базе Google Gemini, её тестировали в сравнении с 21 терапевтом на 100 сценариях типовых обращений пациентов, которые описываются в рекомендациях британской системы здравоохранения. Эта модель превзошла реальных специалистов как в сфере выбора методов лечения и назначении медикаментов. Впрочем, специалисты предупреждают, что ИИ-модели обучались на более чётко сформулированных данных по сравнению с теми, которые реальные врачи обычно получают от пациентов. К реальному клиническому применению подобные модели пока не готовы, как подчёркивают их разработчики. Докторам на практике приходится иметь дело с гораздо более противоречивой и фрагментированной информацией, которая затрудняет принятие решений. Успехи Amie в этом тестировании, к тому же, могут быть обусловлены общим прогрессом универсальных ИИ-моделей, а не совершенством специализированных решений для медицины, как отмечают эксперты.