AI for Devs

⚡️ ZCode обещают по 300 млн бесплатных токенов каждый день Недавно писали про 500 млн токенов ко Дню программиста. Теперь Z.AI обещают по 300 млн ежедневно для GLM-5.3-Flash внутри ZCode.

Правда токены доступны только с 18:00 до 04:00 МСК, а забрать дневной пакет можно начиная с 14:00.

Чтобы получить: обновляем ZCode, активируем бонус в приложении и выбираем Global Building → GLM-5.3-Flash. Сколько продлится акция неизвестно. @ai_for_devs

⚡️ Anthropic выходят на биржу По данным СМИ, инвесторы могут купить акций Anthropic на сумму до $100 млрд. Это станет мировым рекордом: SpaceX на своём IPO собрала около $86 млрд. Стоимость всей компании при этом может достигнуть $2 трлн.

Благодаря выходу на IPO стали известны интересные цифры: – Больше 11 900 клиентов потратили на Claude от $100 тысяч за год – Среди них свыше 1900 от $1 млн – А около 250 клиентов от $10 млн каждый

А ещё по оценке Anthropic, 5–7% выручки принесли китайские компании, дистиллировавшие его для обучения своих моделей) @ai_for_devs

⚡️ REA преодолел отметку в 350 тысяч звёзд на GitHub REA (Reverse Engineer Anything) позволяет дать coding-агенту приложение без исходников и попросить разобраться, как работает конкретная фича. А затем написать похожую реализацию с нуля. Можно исследовать приложения для компьютера и телефона, сайты и игры: как они обрабатывают данные, работают с файлами или реализуют нужную вам функцию.

Из реальных примеров обратного проектирования уже есть: • Obsidian — восстановили алгоритм сортировки заметок в быстром поиске • Notion — разобрали, как копируются текст и блоки с сохранением форматирования • OBS — изучили архитектуру и сделали свой рекордер экрана для macOS • Wispr Flow — разобрали голосовой ввод и собрали локальный прототип диктовки

Под капотом — MCP-сервер, CLI и Skill с инструкциями. Правда с Claude Code и Codex пользоваться REA практически невозможно: safeguards моделей и харнесов довольно быстро отказываются выполнять поставленные задачи) С китайскими моделями и особенно uncensored версиями вероятность отказа будет сильно меньше. P.S. Используйте только там, где это легально и этично. @ai_for_devs

⚡️ Kimi K3.1 Pro догнала флагманов по веб-дизайну Сначала Kimi K3, теперь K3.1 Pro: по предварительной оценке DesignArena, новая модель Moonshot AI заняла первое место в категории Open Weights для создания сайтов.

Модель уже доступна в Router AI без VPN и иностранной карты. Цены: – 209₽ / 1М input, 1047₽ / 1М output – Кэш: 20₽ / 1М токенов

Kimi K3.1 Pro почти на треть дешевле, чем K3 на момент запуска: входные и выходные токены примерно на 31%, кэшированный ввод на 33%. Модель: moonshotai/kimi-k3.1-pro Настройка для Claude Code Настройка для OpenCode Cursor, JetBrains, Cline, и другие

⚡️ Kimi K3.1 Pro приблизилась к GPT-6 Astra и Opus 5.5 Moonshot зарелизили новую версию своей флагманской модели с контекстом на 1 млн токенов.

По бенчмаркам от Moonshot: — В Terminal-Bench 4.0 Kimi почти догнала Opus 5.5 — На SWE-Marathon v1.1 уже вышла вперёд Astra и Opus — С долгими агентскими задачами всё ещё лучше справляется Opus

За миллион входных/выходных токенов Kimi K3.1 Pro стоит около $2/$10, ускоренная Highspeed около $4/$20. Попробовать можно на kimi.ai, в Kimi Work, Kimi Code через /model и по API. Веса обещают открыть к 4 ноября. @ai_for_devs

⚡️ ZCode раздают по 500 млн токенов бесплатно В Китае отмечают День программиста: по 200 млн токенов для GLM-5.3 и 300 млн для GLM-5.3-Flash на пользователя.

Подписка не нужна, но раздадут только 200 тысячам разработчиков. Обновляем ZCode, логинимся и забираем подарок во всплывающем окне.

Токены доступны внутри клиента с 18:00 23 октября до 04:00 26 октября по Москве. @ai_for_devs

⚡️ Anthropic представили Claude Duet — персонального AI-агента Claude Duet сделали на базе Opus 5.5. По смыслу это конкурент Dots от OpenAI и Grok Bot от SpaceXAI, про которых мы уже рассказывали.

Все трое работают в облаке: умеют использовать браузер и подключенные приложения, выполняют задачи и продолжают работать при выключенном ноутбуке. Anthropic делают акцент на проактивности: утром Duet присылает сводку, раз в несколько часов проверяет рабочие сервисы и пишет, если что-то требует внимания.

Попробовать Duet пока смогут только подписчики Pro и Max в США, и то через waitlist. @ai_for_devs

⚡️️️️ GPT-5.6 Sol нашел критические уязвимости в PHP PHP живее всех живых: в его движке нашли две уязвимости с оценкой критичности 9,2 из 10. Ошибки в обработке памяти могут позволить атакующему выполнить код на сервере без авторизации.

Одну из уязвимостей исследователи обнаружили с помощью GPT-5.6 Sol в рамках проекта Patch the Planet от OpenAI. Дошло до отключения госсервисов: в Финляндии временно отключили часть государственных онлайн-сервисов, а в Нидерландах даже национальный центр кибербезопасности отключил собственный сайт.

Патчи уже вышли, но риски такие, что сервисы от греха подальше просто остановили и возвращают в сеть по мере обновления. @ai_for_devs

🔥 Prompt Caching: токены LLM в 10 раз дешевле — но за счёт чего? Подготовили перевод просто пушечной статьи про кэширование промтов. Внутри много теоретической базы изложенной простыми словами, с классными примерами и наглядными анимациями (без математики тоже не обошлось 🫠). Вот как сам автор описал свою статью и мы с ним полностью согласны:

Не удовлетворившись ответами в документации вендоров ПО для разработчиков, которые хорошо объясняют, как пользоваться кэшированием промптов, но аккуратно обходят вопрос о том, что именно кэшируется, я решил копнуть глубже. Я нырнул в кроличью нору устройства LLM, пока не понял, какие именно данные провайдеры кэшируют, для чего они используются и как это делает всё быстрее и дешевле для всех. К концу этой статьи вы: – глубже поймёте, как работают LLM – сформируете новую интуицию о том, почему LLM устроены именно так – разберётесь, какие именно нули и единицы кэшируются и как это снижает стоимость ваших запросов к LLM

📚 Читайте и комментируйте на Хабр. @ai_for_devs

⚡️️ MiniMax зарелизили M3.1 Flash До релиза модель давали бесплатно потестить в OpenCode под именем "Space Bunny". Контекст — 1 млн токенов, понимает текст, картинки и видео.

По бенчмаркам MiniMax, на DeepSWE v1.1 модель набрала 73,7% — чуть ниже свежей DeepSeek V4.1 Flash. В API стоимость $0,15/$0,60 за миллион входных/выходных токенов, кэш — $0,015: по цене рядом с GLM-5.3-Flash.

В OpenCode модель ещё три дня бесплатна. Веса обещают 23 октября. @ai_for_devs

«Вы абсолютно правы! Кнопка всё ещё синяя»

⚡️ Kodacode обновили Desktop и предлагают скидки до 44% Ребята из Kodacode сейчас раздают скидки: годовая подписка выходит на 44% дешевле. Скидка за год даёт −20%, промокод добавляет ещё −30%, в итоге почти полцены. Кодов сразу три (действуют до 21 октября в 23:59):

KODACODE-X30A KODACODE-X30B KODACODE-X30C

Каждый работает один раз для одной покупки. Можно взять год и отдельно докинуть лимиты Koda Pro и внешних моделей. Или спустить все три кода только на лимиты, как удобнее. Также сегодня обновили Koda Desktop. В следующей версии обещают встроенный браузер и управление компьютером.

⚡️ 30 тысяч изменений в день: Anthropic пришлось заменить Git В Anthropic мержат больше 30 тысяч изменений в день и делают около 25 млн checkout для CI. Обычное скачивание всей монорепы каждый раз потребовало бы больше 600 ПБ трафика в сутки! https://www.anthropic.com/engineering/redesigning-source-control

Семь инженеров за пять месяцев построили Scion и мигрировали на него монорепу. В Scion также есть коммиты, merge, rebase, но история обрабатываются на сервере, клиент держит только небольшой кеш и подгружает нужные файлы по запросу.

CI может получать diff и записывать изменения через API без checkout, а общие кеши позволяют задачам переиспользовать уже скачанные объекты. По замерам компании, инфраструктура требует в 200 раз меньше CPU и памяти, чем прежние Git-зеркала, checkout занимает секунды вместо минут. Но на масс маркет Scion сейчас выпускать не планируют. Всё что сделали сильно завязано на их внутреннюю монорепу. @ai_for_devs

⚡️ DeepSeek V4.1 Flash стала бесплатной в OpenCode Список «народных» моделей пополнился. Правда котекст у бесплатной версии только 200 тысяч токенов.

В целом Flash получилась неплохой. На Terminal-Bench 4.0 у неё 26,8% против 63,6% у Sonnet 5.5 и 56,1% у GPT-6.1 Sol.

До передовых моделей конечно далековато, но за $0 хороший повод попробовать) Дают 200 запросов в сутки. @ai_for_devs

⚡️ Anthropic выкатили апдейт десктопного Claude Code Самое интересное это вложенные сессии. Просишь Claude выполнить несколько задач параллельно и он запускает отдельную сессию на каждую. По завершении результаты возвращаются в основной чат, а вся переписка по побочным задачам остаётся внутри вложенных сессий.

Что ещё завезли: — Меньше расход лимитов после паузы. Claude теперь сжимает длинные простаивающие сессии перед истечением кэша (примерно через час). Когда возвращаешься, ему нужно заново обработать только краткую сводку вместо всей переписки, что экономит токены. — Сохранённые окружения. Несколько папок, SSH-хост или облако можно сохранить как готовый сетап для новых сессий. Для каждой папки можно включить отдельный worktree. Недавние папки тоже доступны в один клик. — Следующие задачи в один клик. Claude сам предлагает дополнительную работу по ходу текущей задачи. Можно сразу отправить её в отдельную сессию. — Вопросы не связанные с текущим чатом через /btw. Они открываются в отдельной вкладке, пока основная сессия продолжает работать. — Больше информации о происходящем. В сайдбаре видно, какие сессии работают и какие ждут тебя. Внутри обновляемый список задач, карточка с итогами хода и боковая панель с окружением, контекстом и изменениями.

А ещё Fable 5.5 мелькнула в списке моделей у Microsoft в облаке, так что ждём скорый релиз. @aI_for_devs

⚡️ Subquadratic тоже в деле: SubQ Snap с контекстом в 12 раз больше, чем у Jev После нескольких месяцев затишья Subquadratic выпустили новый продукт. Это та самая компания, про которую мы уже рассказывали: их SSA-модель умеет работать с контекстом до 12 млн токенов! SSA выбирает только значимые связи между токенами, благодаря чему вычисления растут линейно.

Теперь на этой архитектуре сделали Snap — модель для быстрых решений внутри агентов. У Snap 384K токенов контекста с поддержкой изображений (это в 12 раз больше, чем у Jev). По заявлению компании, 100K токенов он обрабатывает примерно за секунду. С маленьким контекстом работает в 10 раз быстрее. В демке модель получает репозиторий на 226K токенов и за 2,42 секунды отбирает для кодинг-агента нужные файлы и строки. На выходе пакет всего на 7 КБ! Возможность быстро и дёшево скормить модели столько контекста реально радует)

Цена — $0.05 за миллион входных токенов, выход бесплатный. Запрос на 100K обойдётся в полцента. Уже есть public preview, но мощности ограничены; первым 10 тысячам пользователей обещают по 100 млн бесплатных токенов (5$ после регистрации). @ai_for_devs

⚡️ Инженера OpenAI арестовали по подозрению в установке жучка ФБР арестовало инженера OpenAI по подозрению в прослушке переговорной руководства. По версии следствия, сотрудник спрятал диктофон в туалетной бумаге и подключил к USB-порту телевизора.

Выяснилось, что с аккаунта, связанного с женой инженера, спрашивали у чатбота, как собрать скрытый диктофон, зашифровать SD-карту и настроить удалённый доступ) В промптах засветился даже MAC-адрес найденного устройства 🧠

OpenAI в свою очерель подключили к расследованию собственные модели: они помогли разобраться с устройством и вычислить сотрудника. Инженера уволили, если вину докажут ему грозит до пяти лет тюрьмы. По словам OpenAI, признаков кражи исходников, весов моделей или клиентских данных пока нет. @ai_for_devs

⚡️ Gemini 4 Argon стала доступна всем пользователям Теперь модель можно попробовать через Gemini API и в приложении Gemini с подпиской Google AI Pro или Ultra.

Для подписчиков Ultra Argon также доступна в Antigravity 2.0 и Google AI Studio. Стартовые цены API: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. Они действуют до 30 ноября, а с 1 декабря вырастут до $4/$20.

Наконец-то можно проверить нереальные бенчмарки) @ai_for_devs

⚡️ Meta снова выпустили лютейшую "имбу" Meta зарелизили семейство Muse Wonder: заявляют SOTA в кодинге и агентных задачах. Но в сравнении BridgeBench обычная Wonder сделала что-то вроде красного цилиндра вместо лавовой лампы)

Конечно, генерация лампы так себе показатель качества всей модели. Но и более показательные метрики не на стороне Meta: в GPQA Diamond модель ошибается более чем в 4 раза чаще, чем модели OpenAI и Anthropic.

Большой текст про бенчMAXXXинг Meta и Google. @ai_for_devs

Все мы немного Серёга 😁