STARTOBUS

Зомби-экономика: бизнес, который зарабатывает на том, что вы им не пользуетесь

В январе вы покупаете годовой абонемент в фитнес. Первые две недели ходите через день, потом через неделю, потом наступает март. В июне вспоминаете про него в контексте «надо бы». В октябре звонят из клуба: «Мы посмотрели вашу динамику посещений. Понимаем, у вас, наверное, были обстоятельства. Давайте мы подарим вам полгода, если продлите на следующий год». И вы продлеваете — потому что теперь получается год и ещё полгода за те же деньги, а год ведь уже почти прошёл, и не пользоваться было бы совсем глупо.

Так вот, звонят не всем. Тем, кто ходит регулярно, полгода в подарок никто не предлагает — они и так продлят. Я называю это зомби-экономикой: клиент числится в базе, платит, генерирует выручку — и при этом никак не взаимодействует с продуктом. Формально живой, фактически нет. В отраслевой литературе это называется Lapsed User Model, а академическая работа, с которой всё началось, носит название «Paying Not to Go to the Gym» — DellaVigna и Malmendier, American Economic Review, 2006. Цифры из неё: держатели месячного контракта дороже $70 ходят 4,3 раза в месяц — платят больше $17 за визит там, где разовое посещение стоит $10. Упускают порядка $600 экономии. Лаг между последним визитом и расторжением договора — 2,31 месяца. Прогнозируемая посещаемость вдвое выше фактической. И главное: не отменяют подписку как раз те, кто получает от неё меньше всего ценности. Издержки клуба фиксированные, предельная стоимость ещё одного человека на дорожке почти нулевая — это позволяет перепродавать ёмкость в 10–20 раз. Регулярно ходят 10–18%. Неактивные субсидируют активных: если бы пришли все, зал стал бы непригодным для тех, кто ходит. Почему это к вам, а не к фитнес-клубам Вы читаете этот канал скорее про ИИ, чем про страхование или ритейл. Так вот, тезис: платформы для ИИ — это то же, чем соцсети и Airbnb стали для интернета. Интернет как протокол существовал двадцать лет и был инфраструктурой для инженеров. Ценность появилась, когда поверх него построили механику отношений между людьми — граф, репутацию, доверие незнакомцу с ключами от квартиры. Модель сама по себе не создаёт бизнес, как TCP/IP сам по себе не создал Facebook. Бизнес создаёт конфигурация: кто создаёт ценность внутри контура, кто субсидируется и кто платит. И вот тут зомби-экономика становится вопросом не про фитнес, а про архитектуру продукта. Потому что в подписочных ИИ-сервисах она воспроизводится один в один: тариф в двадцать долларов, из которых компания зарабатывает ровно на тех, кто заходит раз в месяц. Неактивный подписчик — самый выгодный клиент, потому что не жжёт вычисления. Это работает. И это структурно хрупко. Обратная модель — и она старше любой нейросети В 1962 году Bristol Siddeley, позже вошедшая в Rolls-Royce, предложила авиаоператорам платить фиксированную ставку за час полёта двигателя. Двигатель, стоящий в цеху, не приносит производителю ничего. До этого поломка была источником сервисной выручки: чем чаще ломается, тем больше зарабатываешь. После инверсии — зарабатываешь больше, когда обслуживают реже. Обе стороны впервые захотели одного и того же. Достигнуто это не корпоративными ценностями и не переговорами, а конструкцией модели. Именно поэтому стало рентабельно вкладываться в лучшие сплавы: время на крыле превратилось из статьи расходов в источник выручки. Сегодня TotalCare покрывает более 90% широкофюзеляжных двигателей, а данных накоплено свыше 200 млн часов эксплуатации — вот это и есть актив, а не железо. Оговорка, без которой кейс слишком гладкий: в первой половине 2020 года часы полёта упали на 50%, выручка обнулилась, обязательства по обслуживанию остались. Модель, привязанная к использованию у клиента, переносит риск клиента на вас. В медицине то же самое уже построено. Ping An Good Doctor формулирует миссию как «помогаем клиентам болеть реже» — 400 млн пользователей, партнёрская сеть из 50 000+ врачей, 235 000 аптек и около 4000 больниц, которой компания не владеет, а оркеструет. ИИ снизил стоимость консультации на 45%. Измеренный эффект: пользователи медсервисов держат 3,1 продукта против 2,0, и 15–20% новых финансовых клиентов приходят из медицинской экосистемы. Для контраста — российский рынок ДМС: убыточность одиннадцати ведущих страховщиков 96%, медицинская инфляция 12,8% с прогнозом 13,2%. Поднять тариф на величину медицинской инфляции — это бег на месте. Четыре вопроса на эту неделю: 1. Какая доля ваших платящих клиентов не пользуется продуктом? Посчитайте не ради маржи, а чтобы понять, сколько выручки стоит на молчаливом согласии — оно исчезает при первом сравнении с конкурентом. 2. Вы зарабатываете, когда клиент пользуется, или когда не пользуется? От ответа зависит, что вы будете оптимизировать следующие полгода. 3. Ваша метрика измеряет ценность у клиента или выручку у вас? У Rolls-Royce это часы в воздухе. Не «сколько продали», а «сколько получили пользы». 4. Кого вы спрашиваете о продукте? Опросы действующих клиентов ненадёжны — люди переоценивают своё будущее поведение вдвое. Самое честное интервью даёт тот, кто ушёл к конкуренту: ему нечего терять. Пяти разговоров хватает на картину компании, пятнадцати — на картину рынка. Хотите получить по этой теме методичку с шагами, промптами и проверяемыми источниками по каждой цифре по разработке стратегии по платформенной экономике? Дайте знать + в комментарии - если наберется 10 желающих - соберу для вас такую методичку и вышлю.

Мы живем в экономике вертикальных видео Owl & Co впервые попытались посчитать ее целиком: TikTok, Reels, Shorts, микродрамы, лайвшоппинг и другие vertical-first продукты. В 2026 году они принесут $150B выручки за пределами своей родины — Китая, +42% YoY и почти в 3 раза больше, чем в 2024-м. И это без учета рекламных интеграций и affiliate-выплат креаторам. Несколько цифр, после которых уже язык не поворачивается называть short-form просто форматом: • Самый сумасшедший вывод из отчета: Meta уже зарабатывает на Reels больше, чем Netflix на всем своем бизнесе: около $69B против ~$52B. • При этом вертикальные видео пока остаются прежде всего рекламным бизнесом: $131B из $150B приходится на advertising, еще $10B на прямые оплаты пользователей и $9B на комиссии с шоппинга. Масштабной premium/subscription-модели здесь до сих пор нет. • 94% этих $150B приходится только на Meta, ByteDance и YouTube. • После самих платформ креаторы — крупнейшие получатели денег в этой цепочке: revenue share, рекламные интеграции, affiliate. Причем последние два потока денег в те самые $150B вообще не входят. • По времени проведенному за просмотром вертикальных видео быстрее всех крупных платформ сейчас растут Reels: +28% год к году. • По деньгам YouTube Shorts еще в Q3'25 сравнялся с длинными видео по RPMH (в пересчете на время просмотра). • Вертикальные видео это уже давно не только мемы и развлекалово. Категории Business & Finance дают 7.7% просмотров, News/Government/Politics еще 4.5%. Авторы отчета отмечают, что эту нишу во многом заняли независимые креаторы, пока традиционные медиа только догоняют. • И теперь туда идут вообще все. Netflix, Disney+, Prime Video, HBO Max, Paramount+, Peacock и другие стриминги уже запустили или анонсировали вертикальные ленты. Причем часто не ради отдельной выручки, а чтобы люди чаще открывали приложение и реже отписывались. Вертикальные видео начинались как формат, который удобнее смотреть, не поворачивая телефон, а теперь у него собственная экономика, рекламный рынок, commerce, жанры, студии и система дистрибуции. Взросление ❤️

Недавно писал про рамблинг (rambling) - уже устоявшийся формат работы с ИИ-агентами и, не побоюсь этого слова, индустриальный стандарт вайбкодеров. Да, это когда вы наговариваете задачи, мысли, правки голосом без клавиатуры. Честно скажу, мой путь к такому взаимодействию с ИИ был чертовски сложен. Я человек клавиатуры. Был. Ну правда, как только я научился писать и читать, довольно быстро понял, что для меня это самый комфортный путь донесения информации до остальных. Риторика и ораторское искусство вообще не мой конек. Мне сложно одновременно говорить и думать, а вот печатать и обдумывать каждую формулировку легко и приятно. Как же бесили голосовые от людей. Ну блин, чувак, имей уважение, сформулируй мысль и набери ее текстом. Зачем мне тратить десять минут, чтобы понять твою идею, вместо того чтобы прочесть ее за десять секунд? И только недавно я понял, что эти люди просто не хотели тратить кучу времени на формулировки, а предоставляли это «удовольствие» мне. Записывали десятки эмоциональных голосовых с кучей слов-паразитов, возгласов и мыслей вдогонку, чтобы уже я, послушав их сбивчивую речь и задав кучу вопросов, понял, что они хотели сказать. Короче, использовали как нейросеть, перекладывая на меня это бремя сбора и фильтрации контекста в идею. Загружая мои вычислительные мощности и экономя на своих. А раз по ту сторону экрана у нас не живой человек, а огромная стойка с видеокартами, какого фига я их должен жалеть? Пусть машина тратит свой компьют на вычисление того, что я хочу до нее донести. Пусть задает вопросы, вспоминает наши предыдущие диалоги, копается в интернете и фильтрует мои слова-паразиты. Чего тут стесняться? Не, ну есть еще и другие причины, почему я перестал печатать и стал рамблить. Скорость изменений в ИИ обогнала скорость моей печати. Каждый день выходит что-то, что надо разобрать, проверить руками, объяснить аудитории. В голове висит десяток тем и пять проектов. И узкое место тут не модель и не железо. Узкое место это я, когда сажусь формулировать. У Карпатого в описании концепции «рамблинга» есть главный тезис. Когда ты печатаешь свои запросы и выкидываешь из контекста идеи, которые не можешь красиво сформулировать в тексте, модель просто недополучает биты. Не слова, а биты информации. Чем беднее вход, тем больше модель добивает пропуски средним по распределению. А среднее по распределению это и есть та безликая жвачка, которую все ругают. Про биты и скорость сказал. Теперь два неочевидных момента. Первое, выключенный цензор. В потоковой речи фильтры не успевают включиться. Остаются сомнения, неудачный прошлый опыт, и «почему я хочу именно так». Все то, что я раньше вычеркивал первым, считая шумом. А это и есть самая ценная часть. Именно «почему» разруливает спорные решения, когда агент делает выбор за меня. А, ну и можно передумать вслух. Прямо посреди фразы сказать, нет, забудь про кнопку, давай список. Модель понимает поправку нормально. А еще можно давать эмоции. Раздражение это самое крутое описание границ задачи, которое у вас есть. В письменном промпте эмоция выкидывается первой, а с ней уходит половина требований. Так что ругайтесь, это помогает. Второе. Мы говорим быстрее, чем печатаем. Но читаем быстрее, чем слушаем. Именно поэтому мне не заходит разговор с ИИ голосом. Я хочу диктовать и читать. Голос на вход, текст на выход. Наговорил за минуту то, что печатал бы десять, и получил на выходе текстовый ответ или визуальный концепт. Короче, пока меня бесит медленно слушать то, что можно быстро прочитать. Когда уже внедрят возможность увеличивать скорость проигрывания? Хотя лучше чип в мозг. Вы как, уже приняли для себя новую реальность и купили микрофон, встроенный в намордник для опенспейсов?

Ох, как кучно Китайцы пошли. Сегодня зарелизили - GLM 5.3 База та же, что у 5.2, весь прирост Z.ai выжали чистым пост-трейнингом на длинных агентных задачах. И теперь заявляют сильнейшую открытую модель для кодинга. На Terminal-Bench 3.0 скачок с 4.6 до 28.3, лучше чем Kimi K3 (17.4) и даже Opus 4.8 (21.1), выше только Fable 5 и GPT-5.6. Плюс экономность, на их внутреннем бенче GLM обходит Opus 4.8, тратя в два с лишним раза меньше токенов на задачу. Самое интересное, у модели неожиданно прокачалась кибербезопасность. Лучший результат на CyberGym (84.5, впереди топов Anthropic и OpenAI), а в полевых тестах с безопасниками она нашла 2436 реальных уязвимостей в 269 опенсорс-проектах. Самый старый баг сидел в коде с 1981 года, в среднем дыры жили по 26 лет до обнаружения.

Новый Grok примерно такой же как Fable но почти на 90% дешевле. Планируйте ваш бизнес и вашу карьеру из расчета на то, что ИИ будет дешеветь в 2-10 раз в год, а модели будут улучшаться в в 2-100 раз (особенно и в первую очередь в verifiable domains). 💬

Руль от болида на трёхколёсном велосипеде Ждал ли я от ИИ большего к середине 2026-го? Да. Но это классическая ошибка тактического горизонта — мы всегда переоцениваем два года и катастрофически недооцениваем двадцать. Двадцать пять лет назад с интернетом было ровно так же. Ждали немедленной революции, получили лопнувший пузырь и общее разочарование. А потом — тихо, по накоплению — он выдал то, чего не было ни в одном прогнозе: соцсеть на три миллиарда человек, коммуникатор из «Стартрека» в кармане у подростка, гостиничную сеть без единого номера в собственности. Мы слабы в дальнем плане по одной причине: не умеем считать сложные проценты. Изменение, наросшее на изменение, наросшее на изменение. Линейная голова против экспоненты проигрывает всегда. Но вот что я вижу сегодня. У нас в руках руль от болида «Формулы-1». И мы старательно прикручиваем его к «Запорожцу». А честнее — к трёхколёсному велосипеду из детства. Модель уже сильнее среднего сотрудника в десятке доменов. Вокруг неё — согласование в три подписи, квартальный KPI, отчёт в Excel по пятницам и регламент 1998 года. Руль поворачивается идеально. Ехать не на чем. 95% корпоративных пилотов не дают измеримого эффекта на P&L . Значимый ROI от генеративного ИИ видят 29% компаний, от агентов — 23%. Доля тех, кто называет внедрение «большим разочарованием», выросла за год с 34% до 48% . Двигатель построили. Трансмиссию — нет. Единственные, кто реально едет — это теневой ИИ. Восемь офисных работников из десяти уже пользуются публичным ИИ мимо своей безопасности, 47% — через личные аккаунты , каждый четвёртый делает это регулярно. При этом 90% руководителей уверены, что видят картину целиком . Не видят. Человек с личной подпиской обогнал корпорацию с бюджетом трансформации в сотни миллионов. И да, пока теневой ИИ — преимущественно чат-ботовый. Спросил, скопировал, вставил. Но к концу этого года он станет агентным. Сдвиг уже пошёл: агентами пользуются 68% работников против 62% у чат-ботов, в 82% организаций крутятся агенты, о которых там никто не знает . Это уже не Shadow IT. Это Shadow Workforce — меняется не то, где стоит инфраструктура, а то, кто именно делает работу. Разницу между чат-ботом и агентом распробовали немногие. Но кто распробовал — не возвращается. Чат-бот отвечает. Агент планирует, дёргает инструменты, лезет в данные, гоняет код и доводит задачу до конца. Мои агенты съедают 800 долларов в месяц. Я плачУ и плАчу — ровно по Шнурову. Плачу, потому что альтернатива дороже: за тот же объём работы пришлось бы держать пару-тройку любителей смузи, а медиана айтишного оффера в Москве сейчас 230 тысяч . И после них я бы всё равно всё переделывал сам. А плачу — потому что каждый счёт всё-таки хочется оплакать. Вот она, настоящая арифметика 2026 года. Не в бенчмарках. В счетах за API против фонда оплаты труда. Так что нет, ИИ не разочаровал. Разочаровала скорость, с которой мы разбираем свой велосипед. Экспонента живёт не в размере модели, а в количестве переделанных под неё процессов. Там мы в самом начале кривой — и именно поэтому дальше будет резко. Сколько в месяц едят ваши агенты и на скольких смузи это тянет?

Модель отбора направлений: сначала наживка, потом костёр Есть соблазн, который убивает больше запусков, чем плохой продукт. Он звучит так: «мы точно знаем, что нужно рынку, давайте сразу сделаем нормально». Дальше пишется лендинг, собирается семантика, настраивается таргет, рисуются креативы под всё это. Через полтора месяца выясняется, что направление людям не интересно. Полтора месяца и бюджет — в мусор. Мы у себя работаем иначе. Расскажу модель, она простая. Три уровня и ворота между ними Представьте рыбалку. Сначала вы не разводите костёр и не бросаете лаврушку в воду. Сначала вы выясняете, на какую наживку вообще клюёт. Уровень 1. Наживка. Только контент, только органика. Никаких лендингов, никакого SEO, никакого платного трафика. Снимаете ролики по разным направлениям и смотрите, на что реагируют. Стоимость — почти ноль. Скорость — дни. Уровень 2. Костёр. Направление прошло проверку. Теперь вокруг него строится обвязка: лендинг, поисковое ядро, глубокая аналитика, отдельный сценарий онбординга. Это недели работы, и они оправданы только подтверждённым сигналом. Уровень 3. Лаврушка. Таргетинг и программатик на креативах, которые уже доказали конверсию бесплатно. Деньги заходят последними и на известную ставку. Главное — цифры на воротах Без численного критерия модель превращается в благие намерения. Вы будете дотягивать мёртвое направление, потому что «ещё чуть-чуть и пойдёт». Наши ворота: Наживка → костёр: доля репостов выше 1.5% и досмотр первых трёх секунд выше 45% минимум на трёх роликах. Срок проверки — две недели. Костёр → лаврушка: стабильная стоимость установки и возврат на седьмой день выше 15%. Срок — три-четыре недели. Выход из наживки: ни один из восьми роликов не дал репостов выше 0.8%. Направление закрывается. Последний критерий важнее первых двух. Вся экономия модели — в быстром отсеве, а не в удачном выборе. Почему именно репосты Не лайки и не просмотры. Лайк — это вежливость, просмотр — случайность алгоритма. Репост означает, что человек готов поставить свою репутацию за ваш контент перед своими знакомыми. У нас так и получилось: из нескольких направлений одного продукта внезапно выстрелило то, которое мы считали второстепенным. Просто его начали пересылать друг другу. Мы не угадали заранее — мы это увидели в данных. Оговорка, которую важно понимать Репост — это верх воронки, а не низ. Он говорит «формат зацепил», но ничего не говорит про готовность платить. Поэтому на первых воротах стоит виральность, а на вторых — возврат и деньги. Направление, которое отлично шерят и никто не покупает, — это не бизнес, а развлечение для аудитории. Что это даёт на практике Цена ошибки падает с полутора месяцев до двух недель. Проверять можно параллельно четыре-пять направлений вместо одного. Решение принимает не самый громкий человек на встрече, а таблица с цифрами. И главное: когда вы наконец разводите костёр, вы точно знаете, что рыба тут есть. Если у вас есть своя модель отбора гипотез — напишите в комментариях, интересно сравнить пороги.

Привет, друзья! Вышла китайская Seedance 2.5, и скачок по сравнению с версией 2.0 оказался куда серьёзнее, чем ожидалось Реализм, актёрская игра персонажей и качество движений — на совершенно новом уровне. Одна генерация теперь длится 30 секунд — вдвое больше, чем у 2.0, и в этот хронометраж умещается несколько связанных между собой кадров. Многоэтапное продление позволяет растянуть ролик до нескольких минут, при этом персонажи и темп повествования остаются стабильными. Система референсов — то, что превращает модель в настоящий продакшн-инструмент. За один проход можно загрузить до 50 ассетов: 30 изображений, 10 видеоклипов и 10 аудиодорожек. Поддерживаются нетекстурированные 3D-модели, clay-рендеры от ByteDance, композиция сцены, блокинг, траектории камеры и физически корректное освещение. Можно загружать и футажи с гринскрином — фон заменяется, а движение одежды и взаимодействие со светом остаются реалистичными. Редактирование работает по таймкодам: отдельный фрагмент меняется без перегенерации всего клипа. 30 секунд — это громкий заголовок, но именно гринскрин и поддержка 3D-моделей изменят подход студий к работе. #seedance #видео

вот чем приходится заниматься)

В Telegram добавили продвинутый редактор текста. Теперь можно отправлять посты и сообщения с markdown-форматированием. Доступны заголовки, таблицы, списки, фреймы для кода, формул и цитат. Еще появились функции в духе Discord — групповые чаты разрешили объединять в «Сообщества». Туда можно добавлять открытые и скрытые чаты и каналы. Апдейт уже вышел на Android и iOS.

И у меня так же вчера утром. Я думал это что то я на вацбкодил. И даже не успел разобраться - но вот оно как…

Уже собирался спать, как ближе к двум часам ночи на мой телефон полетели десятки пушей, уведомлений и тегов в социальных сетях. Полез смотреть, а там все жалуются, что не могут перейти по ссылкам в этот телеграм-канал. Оказалось, что короткий домен t.me заблокировали. А на нем почти все ссылки в телеграм держатся. История мутная и никто пока не взял на себя ответственность за глобальную блокировку. Паша в твиттере взывает к Черногории (это их доменная зона), пользователи косо смотрят в сторону ГоДадди - этот доменный регистратор славится своей любовью что-то отключить. Так что пока не разобрались, можете использовать длинную версию домена для ссылок формата - https://telegram.me/prompt_design

А вот этого я не ожидал даже. Я могу с вами общаться через эту кнопку.☝️

Ваш бот должна полюбить ваша девушка. Три дня и три ночи я боролся со своими роботами — CC и Кодексом. Спойлер: самого бота они собрали минут за десять. Остальные три дня мы выясняли, чей вкус главнее. Наш диалог — в свёрнутой цитате. Разверните, подсмотрите — вам можно.

Ночь первая. CC: Код проверен. Тупиков ноль. Тесты зелёные. Продукты не полируют вечно — они тухнут. Продаём! Я (в час ночи, внутри бота): Это WhatsApp 2010 года. Не хватает только открытки от бабушки с добрым утром. CC: Но технически всё работает. Я: Але. Девушка-смольный. CC (завис): …Институт благородных девиц? Я: Хуже. 1917-й: Ленин крутит ручку телефона-динамомашины, а через полгорода сотня телефонисток с проводами в зубах вручную соединяет абонентов. Твоё меню — та же телефонистка между вопросом и ответом. В 2026 году. Ночь вторая. CC (фанфары): Переделал! Разговаривает своими словами! Сто тридцать пять тестов, все зелёные! Я: Лучше. Но жену я бы в этот магазин не привёл. И маме не дал бы — не разберётся. CC: Но сто тридцать пять тестов… Я: Тупик — это не баг в коде. Тупик — это живой человек, который упёрся в кнопку и молча ушёл. Я не крашу зелёнкой небо — я говорю: сам бы не пользовался. Кодекс (врывается, как сантехник в переговоры менеджера с клиентом): Так. Трубы поменял, тесты прогнал, деплой стоит. Вы определились уже — телегу строим или самолёт? Мы (хором): Выйди. Ночь третья. Я: Донна. Из «Костюмов». CC: Секретарь Харви? Которая… Я: …знает, что ему нужно, раньше него самого. Вот планка. CC: Отлично, берём интервью у Донны! Я: У Харви. О Донне. Интервью берут у того, кто нанимает, — а не у того, кого наняли. Кодекс (из терминала, не поднимая головы): Скажете, когда договоритесь. Трубы под Донну я уже прикинул.

Пока мы спорили, случился факт, который поставил точку: один подписчик молча заблокировал бота. А мы это даже не сразу распознали — в наших зелёных метриках он выглядел как «пользователь без активности». Вот и вся цена «тупик — не баг». Метод, которым мы вытаскивали планку, называется JTBD — Jobs to Be Done: человек «нанимает» продукт на работу, и проектировать надо работу, а не функции. И вот граница метода, которую я теперь рассказываю на лекциях: интервью берут у нанимателя, не у нанятого. Поэтому мы синтетически расспрашивали Харви — как он пользуется Донной, что перестал делать сам, когда начал ей доверять. Сама Донна рассказала бы о себе совсем не то. Почувствуйте разницу: обычный бот ждёт вопроса — как учитель, зашедший к первоклашкам, который молча ждёт, кто поднимет руку. А с ИИ мы все сейчас немного первоклашки — половина не знает, что спросить. Итог: задача на десять минут стоила трёх суток борьбы — и кнопку я пока так и не полюбил. Но теперь мы хотя бы дерёмся в одну сторону. Покупать в боте пока нечего — за витрину мне стыдно, как за разбитое стекло, за которым должны лежать классные вещи. Но дверь не запираю: зайдите и спросите его, что вам нужно от ИИ. Каждый вопрос читаю сам — это лучше любой анкеты: по вашим вопросам решаем, какие полки собирать первыми. Через день-два расскажу, чем всё кончилось. Она сидела и смотрела на него — и голосом Скарлетт Йоханссон…

Короче, после тестов Fable и Sol 5.6 Ultra, у меня побеждает OpenAI – но не из-за качества модели (хотя обе хорошие): – Codex раз 5 уже сбросил лимиты с выкатки модели 5.6, это тупо выгоднее чем у Anthropic; еще у Codex временно убрали окно в 5 часов на трату квоты – можно тратить недельную квоту сразу за сутки – Бонусом, у меня накопилось 4 сброса квоты которые конкретно мои – то есть если OpenAI правда за 200$ дают $14K юзаджа (как мы тут читали), то я могу 4 раза восстановить себе сам квоту (это дают за красивые глаза если вы долго юзает Codex) – Fable прекрасная модель, но маленькие лимиты просто невыносимы – как только ты включаешь ей Ultrathink, режим который спавнит саб-агентов, ты сразу начинаешь с дикой скоростью тратить какую-то часть своей квоты которую почему-то только частично дают потратить на Fable – Fable просто ***** переключаться сам на Opus или блокировать сессии: не дай бог вам упомянуть в проекте «нейро», потренировать мелкую LLM с ним, и тп – для его превосходительства Fable это слишком все опасно, поэтому держите Opus; больше всего раздражает количество ложных срабатывания их модератора промптов – или то что сработает он спустя час после начала работы, когда ты уже будешь спать, и работу передадут в Opus автоматом; – Я уж молчу, что Fable «временно» в подписке за 200$ в месяц – я уверен, что из-за OpenAI они теперь не смогут убрать Fable из нее, иначе в чем смысл платить им 200$ за модели прошлого поколения Конкуренция правда творит чудеса, OpenAI начал лихо обгонять Claude по качеству предложения – на сегодня рекомендую перейти на ChatGPT Pro (20x) подписку и не давать деньги Anthropic ☕️

«Где-то в канале это было...» — знакомо? Не листай ленту. Спроси Супер-кнопку обычными словами — пришлёт точные ссылки за секунды. Новый адрес: @startobus_bot

На этой неделе мы запустили Супер-кнопку — и это не только поиск по каналу. Ещё удивим. А ещё — впервые за 8 лет сменили символ канала. Раньше им был просто мозг 🧠: мы считали, что главное — быть умнее всех, и знак должен писаться даже в тексте. Теперь мы про большее, чем «умнее».

Стартобус — это движение, а не музей знаний. Силуэт читается как шлем экзоскелета: ИИ не заменяет голову — он её защищает и ускоряет. Надел — и ты быстрее. Борозды-извилины — это линии скорости: мысль, набравшая ход. Розовый — потому что живое. Наши технологии человеческие: тёплые и простые, без железного холода.

На следующей неделе будет ещё много интересного…