现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
AI for Devs
前往频道在 Telegram
По сотрудничеству пишите в личные сообщения канала. Канал для разработчиков про AI. Модели, ИИ-агенты, практические кейсы и новости из мира AI. Всё, что можно применить в работе. Технологический партнер: veai.ru
显示更多📈 Telegram 频道 AI for Devs 的分析概览
频道 AI for Devs (@ai_for_devs) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 12 286 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 10 342，并在 俄罗斯 地区排名第 53 882 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 12 286 名订阅者。
根据 11 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 1 103，过去 24 小时变化为 82，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 68.47%。内容发布后 24 小时内通常能获得 36.10% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 8 396 次浏览，首日通常累积 4 427 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 121。
- 主题关注点： 内容集中在 claude, gemini, токенов, контекст, openai 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“По сотрудничеству пишите в личные сообщения канала.
Канал для разработчиков про AI. Модели, ИИ-агенты, практические кейсы и новости из мира AI. Всё, что можно применить в работе.
Технологический партнер: veai.ru”
凭借高频更新（最新数据采集于 12 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
12 286
订阅者
+8224 小时
+2997 天
+1 10330 天
数据加载中...
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+489
在2个频道中
五月 '26
+1 239
在4个频道中
Get PRO
四月 '26
+1 570
在8个频道中
Get PRO
三月 '26
+1 900
在7个频道中
Get PRO
二月 '26
+1 304
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+2 018
在6个频道中
Get PRO
十二月 '25
+1 164
在7个频道中
Get PRO
十一月 '25
+832
在5个频道中
Get PRO
十月 '25
+1 086
在8个频道中
Get PRO
九月 '25
+1 215
在4个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 12 六月 | +24 | |||
| 11 六月 | +83 | |||
| 10 六月 | +95 | |||
| 09 六月 | +50 | |||
| 08 六月 | +34 | |||
| 07 六月 | +16 | |||
| 06 六月 | +11 | |||
| 05 六月 | +25 | |||
| 04 六月 | +32 | |||
| 03 六月 | +41 | |||
| 02 六月 | +34 | |||
| 01 六月 | +44 |
频道帖子
⚡️ Пользователи Codex теперь могут сбросить лимит самостоятельно
Всем платящим пользователям (Go, Plus, Pro и Business) выдали по одному бесплатному сбросу (часового и недельного лимита). Активировать можно в любой момент из меню профиля.
Вместе с этим OpenAI запустили реферальную акцию: подписчики Plus и Pro могут пригласить до трёх человек. Каждый приглашённый, отправивший первое сообщение в Codex, даёт +1 сброс обоим.
Чуваки буквально продвигают rate limit как фичу 😁
@ai_for_devs
| 2 | ⚡️ Подписки Anthropic и OpenAI убыточнее, чем считалось
В январе исследователи уже считали реальную стоимость подписок Claude Code в пересчёте на API. Тогда $200/мес обошлись бы в ~$2 700 по API-расценкам.
SemiAnalysis повторили опыт на всех тарифах провайдеров с длинными coding-задачами до истощения недельного лимита и текущие цифры заметно выше.
Для Anthropic цифра выросла почти втрое: claude-max-20x за $200/мес эквивалентен $8 000/мес по API. У OpenAI ещё хуже: chatgpt-pro-20x за те же $200 тянет на $14 000/мес.
SemiAnalysis считают, что все новые модели и фичи будут придерживать только для пользователей API.
А Fable (Mythos), как уже известно, с 22 июня исчезнет из подписок и будет доступен только за extra usage.
@ai_for_devs | 5 490 |
| 3 | ⚡️ Xiaomi выпустили MiMo Code — своего coding-агента
Вслед за Kimi ещё одна китайская компания обзавелась своим агентом.
Основной упор в релизной статье китайцы делают на Max Mode: на каждом шаге агент генерирует 5 параллельных планов действий, а модель-судья выбирает лучший, остальные отбрасываются.
По SWE-Bench Pro прирост у Mimo-V2.5-Pro до 20% за 4-5× больше токенов.
MIT-лицензия, open source, построен на OpenCode.
@ai_for_devs | 5 663 |
| 4 |  ⚡️ Anthropic выпустили Claude Fable 5 в публичный доступ
Fable 5 принадлежит к новому классу Mythos, выше Opus по способностям. До сегодня модели этого класса были доступны только закрытым партнёрам по Project Glasswing.
Разница между Fable 5 и Mythos 5 (который остаётся закрытым) в защитных фильтрах: запросы по кибербезопасности, биологии, химии и distillation-трафик перенаправляются к Opus 4.8.
Цена: $10 за миллион входных токенов и $50 за выходных, вдвое дешевле Mythos Preview.
Доступна на тарифах Pro/Max/Team/Enterprise до 22 июня, затем потребует usage credits.
@ai_for_devs | 6 534 |
| 5 |  ⚡️ Xiaomi разогнали 1T-модель до 1200 tok/s на стандартных GPU
Китайские команды MiMo и TileRT опубликовали режим UltraSpeed для модели MiMo V2.5 Pro (1,02T параметров).
На одном 8-карточном сервере со стандартными GPU, до ~1200 токенов в секунду. Cerebras выдаёт похожие скорости на кастомном железе. Здесь обошлись без него.
В кратце работает так:
1. MoE-слои сжали с 16 до 4 бит: они занимают большую часть весов и хорошо переносят потерю точности, остальное оставили нетронутым
2. Рядом с основной моделью запускается маленькая, которая угадывает сразу 8 токенов вперёд
3. Основная проверяет их разом и принимает правильные
4. В coding-сценариях угадывается ~6,3 токенов из 8
Похожий механизм Google применяет в Gemma 4.
На видео можно заценить скорость: 12 секунд против 6 минут на стандартных скоростях, к которым мы сейчас привыкли.
@ai_for_devs | 5 812 |
| 6 |  ⚡️ Kimi Code: open-source CLI-агент для программирования
Репозиторий kimi-cli на GitHub существовал несколько месяцев, но не получал широкого продвижения. Сейчас Moonshot полностью заребрендили и проапгрейдили инструмент, переписали CLI на TypeScript/Node.js и активно форсят его в соцсетях.
Kimi Code работает в терминале, есть расширение для VS Code, а также интеграция c другими IDE через ACP-протокол (JetBrains, Zed и др.).
Ключевые улучшения крайнего обновления:
– Однострочная установка через curl, очень быстрый запуск
– Под капотом модель kimi-for-coding на базе Kimi K2.6 (нативно мультимодальная)
– Видео как контекст: можно перетащить запись экрана, и агент способен анализировать её и писать код
– API совместим с OpenAI/Anthropic: можно использовать как бэкенд в Claude Code, Roo Code и аналогах
Стоимость подписки Kimi Code составляет от $19 до $199 в месяц (разные тиры с разными квотами). API-токены тарифицируются отдельно.
@ai_for_devs | 5 836 |
| 7 |  +2⚡️ Anthropic выпустили исследование про самосовершенствование ИИ
Claude уже пишет более 80% кода, который попадает в кодовую базу Anthropic. Во втором квартале 2026 типичный инженер коммитит в 8 раз больше кода в день, чем в 2024-м.
Количество != качество. Это правда. Но и по качеству картина меняется: сотрудники Anthropic оценивают код Claude как примерно равный человеческому уже сейчас, а через год ожидают, что он станет лучше.
Следующий шаг с их точки зрения очевиден: когда качество кода ИИ достигнет паритета с человеческим, люди перестанут его писать и перейдут только к ревью. Но ревью уже становится узким местом. Исполнение задач почти ничего не стоит в человеческом времени — пока единственное настоящее преимущество людей остаётся в выборе задач и оценке результатов.
Anthropic описывают три возможных сценария развития событий:
1. Тренд тормозит, а нынешние модели просто расходятся по экономике
2. Разработка ИИ автоматизируется, но люди остаются теми, кто решает, что делать
3. ИИ замыкает петлю и начинает улучшать себя сам
Первый они, конечно же, считают маловероятным)
@ai_for_devs | 8 463 |
| 8 | ⚡️ Nemotron 3 Ultra стала полностью доступна
550B параметров, 55B активных, MoE-архитектура. По бенчмаркам держится рядом с Kimi K2.6, скорость инференса выше 300 tok/s. Полностью open-source: веса, данные, процесс тренировки.
Заценить на своих задачах можно бесплатно уже сейчас, модель доступна на OpenRouter и в OpenCode.
@ai_for_devs | 7 681 |
| 9 |  ⚡️ GitHub не справляется с нагрузкой из-за AI-агентов
За весь 2025 год сервис обработал 1 млрд коммитов. В 2026 году GitHub обрабатывает 1.4 млрд коммитов ежемесячно.
Каждый месяц агенты генерируют 17 млн пул-реквестов.
GitHub закладывал в планы рост на 200% и считал это агрессивным прогнозом. Оказалось, что нужно масштабироваться в 30-40 раз за следующий год.
@ai_for_devs | 8 629 |
| 10 |  ⚡️ 6 паттернов для мультиагентных воркфлоу
Мы уже показывали как устроена новая фича Dynamic Workflows в Claude Code. Если кратко, то теперь Claude умеет создавать Harness под конкретную задачу на лету: оценивать запрос и генерировать JavaScript-файл, который оркестрирует субагентов.
Инженеры из Anthropic выделяют шесть паттернов из практики, которые стоит использовать вместе с новой фичей:
– Tournament: N агентов решают задачу разными способами, агент-судья выбирает победителя попарным сравнением. Например, три агента пишут алгоритм сортировки, судья выбирает самый читаемый.
– Loop until done: цикл до условия остановки вместо фиксированного числа проходов. Например, гонять тест, который падает раз в 50 запусков, пока не поймаешь воспроизводимый сценарий.
– Classify-and-act: агент-классификатор определяет тип задачи и маршрутизирует к нужному агенту. Например, сортирует входящие баг-репорты: critical идёт в один пайплайн, минорные баги в другой.
– Fan-out-and-synthesize: разбить задачу на части, запустить агент на каждой, собрать результаты в один вывод. Например, проверить 80 резюме параллельно и получить итоговый рейтинг.
– Adversarial verification: к каждому агенту-исполнителю подключается агент-оппонент, который ищет ошибки в его выводе. Например, один агент пишет миграцию, второй пытается её сломать.
– Generate-and-filter: сгенерировать набор вариантов, отфильтровать по рубрике, вернуть лучшие. Например, придумать 30 названий для CLI-инструмента и оставить топ-5 по критериям.
В целом, всё это уже было в распределённых системах — просто там мы это называем MapReduce, fork-join, scatter/gather и т.д. Сменились субъекты: вместо потоков данных теперь агенты с контекстными окнами. O tempora! O mores!
Подробнее про dynamic workflows, паттерны агентного harness и сценарии применения читайте в новой статье на Хабр.
@ai_for_devs | 7 246 |
| 11 | ⚡️ Anthropic расширили Project Glasswing до 200+ организаций
Project Glasswing запустили 7 апреля 2026: около 50 партнёров (AWS, Apple, Google, Microsoft, Cloudflare, Mozilla, Linux Foundation и др.) получили доступ к Claude Mythos Preview, закрытой frontier-модели, заточенной под поиск уязвимостей в критически важном ПО.
В мае опубликовали первые результаты. За месяц модель просканировала 1000+ open-source проектов и нашла 23 019 уязвимостей, из которых 6 202 высокой или критической степени. 90,6% из проверенной выборки оказались реальными багами.
Cloudflare нашли у себя 2 000 уязвимостей, Mozilla закрыла 271 баг в Firefox 150 (в 10 раз больше, чем с предыдущей моделью Anthropic). Среди находок: баг в OpenBSD возрастом 27 лет и уязвимость в wolfSSL, встроенном в ~5 млрд IoT-устройств.
Теперь Anthropic открыли доступ ещё для ~150 организаций из 15+ стран. В приоритете: энергетика, здравоохранение, телеком, вендоры open-source, чья компрометация затронула бы 100+ млн пользователей.
Публично Mythos по-прежнему не выпускают. На Polymarket прямо сейчас 26% лудоманов разработчиков верят в релиз до 30 июня.
@ai_for_devs | 6 881 |
| 12 |  ⚡️ Opus 4.8 добавили в DeepSWE. GPT-5.5 всё равно впереди
Opus 4.8 в самой умной и дорогой "комплектации" набрал 58%. GPT-5.5 в режиме xhigh — 70%, притом стоит в среднем $6.61 за задачу против $12.58 у Opus, и справляется за 21 минуту вместо 43.
Разница между Opus 4.7 и 4.8 на этом бенчмарке — 4 процентных пункта: 54% → 58%.
Даже у нас в команде мнения разделились. Одни говорят, что бенчмарк бредовый, другие с ним полностью согласны. Голосуем!
💩 GPT-5.5 топ
🤡 Opus 4.8 лучший
@ai_for_devs | 7 593 |
| 13 |  ⚡️ NVIDIA анонсировали Nemotron 3 Ultra и RTX Spark на Computex 2026
Computex — ежегодная выставка в Тайбэе, одна из крупнейших в мире по железу и комплектующим. Дженсен Хуанг традиционно использует её для больших анонсов.
RTX Spark — новый суперчип для ноутбуков и мини-ПК: Blackwell GPU на 6144 CUDA-ядер, 20-ядерный Grace CPU, 128 ГБ единой памяти и 1 петафлоп AI-производительности. Чип разработан совместно с MediaTek, по графической мощности сопоставим с RTX 5070. Это прямой ответ Apple Silicon и Qualcomm Snapdragon. Первые ноутбуки от Asus, Dell, HP, Lenovo, Microsoft и MSI на этом чипе выйдут осенью.
Второй анонс — Nemotron 3 Ultra: 550B параметров, 55B активных, MoE-архитектура. По бенчмаркам держится на уровне топовых открытых моделей и конкурирует с Kimi K2.6. Скорость инференса более 300 tok/s, в 5 раз быстрее и на 30% дешевле ряда аналогов. Модель полностью open-source: от весов и данных до процесса тренировки.
Полноценный релиз модели ожидаем 4 июня на Hugging Face.
@ai_for_devs | 7 887 |
| 14 | ⚡️ MiniMax выпустили M3
По coding-бенчмаркам M3 обходит GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro. Нативная мультимодальность (текст + изображения + видео), контекст до 1M токенов.
Благодаря новой архитектуре MiniMax Sparse Attention (MSA) при контексте в 1 млн токенов модель тратит в 20 раз меньше вычислений на токен по сравнению с предыдущим поколением.
Модель уже доступна бесплатно в OpenCode, можно тестить.
Цена API: $0.60/M input и $2.40/M output до 512K токенов. Веса и техотчёт обещают примерно через 10 дней.
@ai_for_devs | 8 027 |
| 15 |  ⚡️ Opus 4.8 уже в Veai! По большинству coding-бенчмарков текущий лидер
SWE-Bench Pro: 69.2% против 64.3% у предыдущего Opus и 58.6% у GPT-5.5. По работе с компьютером (OSWorld-Verified) тоже первая: 83.4%.
Новые пользователи Veai получают 30-дневный триал и могут попробовать лучшую модель бесплатно в любимой IDE.
Если понравится, до 31 мая 23:59 действует промокод OPUS48: скидка 50% на все планы.
@veai_devs | 8 508 |
| 16 |  ⚡️ Cчёт на $500 млн за месяц использования Claude
AI-консультант рассказал Axios: компания подключила весь штат к API Anthropic без ограничения на бюджет, дашбордов и алертов.
Сотрудники запускали agentic workflows, не переживали за длинные сессии и десятки coding-агентов. Никто не считал токены.
Расскажи про это боссу, который не хочет покупать тебе подписку дороже 20$ 😄
@ai_for_devs | 10 050 |
| 17 |  ⚡️ Anthropic выкатили Dynamic Workflows в Claude Code
Параллельно с релизом Opus 4.8 вышла крайне интересная фича для ежедневной работы миллионеров.
Dynamic Workflows: Claude Code сам пишет оркестрационный скрипт, запускает от десятков до сотен параллельных субагентов, те независимо проверяют результат. Задачи, которые раньше занимали недели, по заявлению команды теперь укладываются в дни.
Помните историю про Bun? Джаред Самнер переписал его с Zig на Rust именно через Dynamic Workflows: 1 009 257 строк на Rust, 6 755 коммитов и 9 дней работы.
Поиграться с этой штукой можно двумя способами:
1. Просто упомяни слово "workflow" в промпте,
2. Или включи /effort ultracode — тогда Claude сам будет решать, когда разворачивать оркестрацию.
Страшно представить, как быстро эта штука будет жечь токены) Anthropic предупреждают: начинайте с небольших задач.
P.S. По классике, вместе с громким релизом Anthropic увеличили лимиты на всех тарифах на 50% на 2 недели.
@ai_for_devs | 8 085 |
| 18 | ⚡️ Anthropic выпустили Claude Opus 4.8
Та же цена за API, зато быстрый режим втрое дешевле. Главное изменение: модель в четыре раза реже пропускает баги в собственном коде без замечаний.
В Claude Code теперь можно запускать сотни параллельных субагентов. На claude.ai появился слайдер "усилий": Low, Medium, High, Extra и Max.
Sonnet всё ещё 4.6, Haiku вообще 4.5! Зато бояре на подписке за $200 должны быть довольны 😄
@ai_for_devs | 8 472 |
| 19 |  ⚡️ В Claude Code появился плагин для поиска уязвимостей
Называется security-guidance и доступен всем пользователям, устанавливается из маркетплейса через /plugins.
Работает через hooks:
– при редактировании файлов ищет рискованные паттерны,
– после каждой итерации модели проверяет полный diff,
– на коммите читает окружающий код для валидации.
По внутренним данным Anthropic, на PR-ах с плагином замечания по безопасности стали появляться на 30-40% реже.
@ai_for_devs | 8 536 |
| 20 | GPT уверенно уделывает Opus по очкам, стоимости и времени выполнения!
Datacurve (молодая команда из YC W24, которая делает дорогие и сложные coding-датасеты) выпустила DeepSWE: новый бенчмарк для coding-агентов.
Создатели утверждают: SWE-Bench и подобные уже не отражают реальности. Модели их заучили, задачи слишком мелкие, а оценка полна погрешностей.
Что внутри DeepSWE:
– 113 полностью новых задач из 91 активного open-source репозитория.
– Пять языков: TypeScript, Go, Python, JavaScript и Rust.
– Среднее решение составляет 668 строк кода в 7 файлах (против ~120 строк и 5 файлов в SWE-Bench Pro).
– Короткие естественные промпты.
– Verifier проверяет реальное поведение, а не структуру авторского решения.
Все модели тестировали на одном и том же mini-swe-agent (минималистичный harness на ~100 строк кода).
Результаты можете лицезреть на картинках. Разрыв между топами получился гораздо шире, чем на старых бенчмарках.
@ai_for_devs | 9 467 |
