Гламурный GPT

Claude Fable 5: и что это было? Вспоминаем хронологию. 9 июня 2026 Anthropic впервые открыли юзерам модель нового класса Mythos. Линейки, которая до этого была доступна только партнёрам по кибербезопасности и исследователям. Fable 5 не относится к семейству Opus, она стоит на ступень выше и это принципиально важно, потому что это новый виток развития технологии. Почему доступ временно отключали 12 июня 2026 Anthropic приостановила доступ и к Fable 5, и к Mythos 5. Про это я уже писала ранее. Что говорят цифры Fable 5 обходит Opus 4.8 (свою же предыдущую топовую модель) на 11.1 процентных пункта. Для сравнения: разница между Opus 4.8 и Gemini 3.1 Pro — всего 15 пунктов, а между Opus 4.8 и GPT-5.5 — около 10.6 пункта. То есть скачок Fable 5 внутри одной линейки Anthropic оказался почти такого же масштаба, как разрыв между целыми компаниями (Opus 4.8 → GPT-5.5). Обычно так не бывает: новая версия модели обгоняет предыдущую на 1-2 пункта, а не на 11. Проще говоря, это скачок такого масштаба, какой раньше был виден только между моделями разных компаний. Аналитика и знания Модель показала лучший результат среди всех протестированных, с ростом в анализе документов, интерпретации графиков и таблиц. В тесте по физике исследователь Мэттью Пайнс сообщил, что модель за 36 часов достигла результата, на который GPT-5.5 потратила четыре дня. Зрение Модель прошла Pokémon FireRed от начала до конца, используя только сырые скриншоты игры — без карт и вспомогательных инструментов навигации, которые требовались более ранним моделям. Ограничения Модель вышла с системой классификаторов: отдельная система следит за каждой сессией на предмет высокорисковых запросов по кибербезопасности, биологии, химии и дистилляции, и направляет такие запросы на Opus 4.8 вместо Fable 5, уведомляя пользователя об этом. Такая переадресация срабатывает в среднем менее чем в 5% сессий. Мое мнение - Модель думает хорошо и долго. Но надо к этому привыкнуть, но это наверное, не на долго. - Шаблон главной страницы сайта сварганила мне менее чем за 5 минут размышлений. - Запустила ее в базу данных в Курсоре — за один вопрос увидела что модель погрузилась в контекст почти на 80 процентов. CEO Cursor Майкл Труэлл заявил, что Fable 5 — лучшая модель на их внутреннем бенчмарке CursorBench и что она открыла целый класс долгих задач, которые раньше были попросту нерешаемы. *По официальным условиям Anthropic до 7 июля действует ограничение в 50% от обычных недельных лимитов, дальше — по кредитам. @glamgpt

Fable 5 снова с нами! Вот это поворот!

Я тут залипла в Higgsfield чтобы попробовать новую модель Seedance 2.0 и обнаружила то, чего раньше не замечала. Оказывается у платформы есть свой стриминг! Там лежат сериалы полностью созданные ИИ. Первые пилоты вышли в марте 2026 года, а официальный запуск состоялся 10 апреля 2026 года. Мой фаворит — Kök Börü — свежая анимационная легенда о кочевниках. Это выглядит очень круто! @glamgpt

*** Когда Google встал между человеком и информацией — он определял, что пользователь увидит первым. Этого оказалось достаточно, чтобы повлиять на мировую экономику. На этом выросла целая индустрия — SEO. И вот мы там, где все это больше не нужно. Теперь вместо ссылок у нас целое исследование с советом и взвешенными аргументами, почему именно мне (конкретно мне, а не Ване или Юле) стоит выбрать именно этот ноутбук. Поисковик предлагал варианты. Теперь же у нас есть языковая модель. Она сводит тысячи источников в один ответ. Кому принадлежит рекомендация сегодня? Этот вопрос лёг в основу одного из исследований, опубликованных летом 2026 года. Авторы проверяли, насколько одинаково разные модели советуют бренды и сервисы. Выяснилось, что единого мнения у моделей нет, а реальных совпадений между моделями оказалось мало. Это значит, что у каждой крупной модели постепенно складывается собственная картина мира. Память как новая поисковая выдача. Почти одновременно вышло второе исследование — о том, откуда искусственный интеллект вообще узнаёт о брендах. Ответ оказался неожиданным: основную информацию модели берут не с официальных сайтов компаний, а из Википедии! Дальше идут независимые СМИ, отраслевые публикации, аналитика и экспертные обзоры. Короче говоря, модель меньше доверяет тому, что бренд говорит о себе сам, и больше — тому, что о нём говорит внешняя среда. Живой пример — L'Oréal действует по новым правилам. В июне L'Oréal расширила сотрудничество с OpenAI. Большинство СМИ описали это как очередную интеграцию ИИ в маркетинг. Да, модели OpenAI будут использоваться для создания рекламных изображений и видео, а ChatGPT поможет пользователям виртуально примерять косметику. *** Теперь у каждого маркетолога в голове один и тот же вопрос — вместо «как попасть в топ Google?», «как сделать так, чтобы ChatGPT вспомнил о нашем бренде?». @glamgpt

ЖКХ, вы что творите! Google снова в минусе! Обалдеть. Теперь уже Джон Джампер — создатель AlphaFold (система предсказания структур белка) и нобелевский лауреат перешел в Anthropic. Alphabet (управляет Гуглом) тут же потеряла $225 млрд капитализации. Возникает ощущение, что OpenAI и Anthropic перетягивают интеллектуальный центр на себя. И если еще в начале года мы были уверены что Google останется хотя бы в пятерке лидеров, смотрите что творится. Они мощно отваливаются. И судя по динамике, именно OpenAI и Anthropic могут стать аналогом Microsoft и Apple эры ИИ. @glamgpt

Каждый раз, когда мне попадается новость о том, как OpenAI кого-то переманила, не могу остановить себя от размышлений. И вот сегодня Ноам Шейзер из Google перешел в OpenAI. Он один из действительно больших умов современности, один из соавторов статьи Attention Is All You Need 2017 года, с которой, можно сказать, началась новейшая история языковых моделей. Безусловно, все выглядит так, что Google потерял одного из важнейших членов команды, эксперты уже пишут, что это серьезный удар в ситуации, где развернулась нешуточная технологическая гонка. На данный момент, к сожалению, ситуация для Google такова, что они находятся в позиции удерживания ключевых сотрудников, в то время как агрессивным наймом промышляют OpenAI и Anthropic. Но гонка — гонкой, и тем не менее нельзя отрицать тот факт, что большие взрослые умы рано или поздно переходят в руководство. Вероятно, Google в ближайшее время (скорее всего уже) активно обратится к поиску молодых и перспективных, ещё никому не известных, где-нибудь на этапе студенчества гениев. В конце концов, в США есть олимпиады, различные конкурсы и программы грантовых поддержек для студентов. И тут хочешь не хочешь задумываешься об образовании. Буквально на прошлой неделе мне попалась новость, что Китай убрал из программ обучения несколько десятков дисциплин, сделав упор на технологическом развитии и внедрении ИИ. При этом буквально вот-вот Министерство торговли Китая "объявило пакет из 17 мер по ускорению интеграции ИИ в товары и услуги." Среди направлений: «умная» бытовая электроника; развитие рынка гуманоидных роботов; внедрение ИИ в розничную торговлю и сервисы; автоматизация услуг для населения. @glamgpt

Маск прикарманил Cursor SpaceX объявила о покупке компании Anysphere — разработчика Cursor. Легкий шопинг обойдется в 60 млрд долларов. Суть покупки конечно же не ради редактора кода, а ради технологий и команды. Причина проста — усиление ИИ-направления xAI. После интеграции xAI в экосистему SpaceX, компания активно пытается догнать лидеров ИИ — прежде всего OpenAI и Anthropic. Первые плотно вошли в оборонку, вторые сопротивляются, а SpaceX пытается усидеть на всех стульях сразу. Мой любимый Cursor считается одним из самых успешных продуктов в области ассистентов, поэтому покупка дает SpaceX готовую платформу, пользователей-кодеров и экспертизу. Cursor ежедневно используется разработчиками для написания и анализа кода и ясно, что данных там вагон и маленькая тележка. И они чрезвычайно ценны для обучения новых моделей, особенно специализированных именно для программирования. Еще весной 2026 года Cursor и SpaceX начали сотрудничать по обучению моделей. Cursor получил доступ к суперкомпьютерным ресурсам SpaceX, а SpaceX — к технологиям Cursor. Обе компании прямо заявляли, что хотят создать «лучший в мире ИИ для программирования и интеллектуальной работы». Помимо прочего сейчас идет и ярая борьба за рынок разработчиков. Антропики, ОпенЭйАй и Гугл схлестнулись в небывалом конфликте. К тому же, программисты — одна из самых прибыльных аудиторий для ИИ-компаний, поэтому Cursor стал еще и стратегическим активом. Это очень похоже на то, как в свое время Google купила Android. Покупается не столько текущий продукт, сколько будущая инфраструктура целой отрасли. Для Маска хороший ИИ-программист — это инструмент, который может ускорить разработку ракет, спутников, роботов, автомобилей и самого ИИ одновременно. @glamgpt

Модели Mythos и Fable заблокированы для всего мира, кроме США. Мутная история, о том, как правительство США запретило сегодня доступ к последним ИИ моделям Anthropic, сразу после выхода. НО! Панику наводить не буду, хочу разобраться потому что это дико странно и интересно. Но что хочу еще сказать... Немного политического контекста. Anthropic сейчас в открытом конфликте с администрацией Трампа. Компания отказалась снимать ограничения на использование своих моделей для оружия и массового слежения. В ответ Пентагон присвоил Anthropic статус "risk in the supply chain" (риск срыва цепочек поставки). Это реально беспрецендентный случай в правовом поле США. Переводя на русский Антропики в собственной стране стали "нежелательным ПО". То есть пока OpenAI и Google спокойно встраиваются в военные контракты и их ничего не смущает, Anthropic демонстративно идёт аж в Ватикан искать моральный авторитет на стороне! Если при этом взглянуть на инвестиции, любопытного тут тоже много. Всем известные Microsoft и Nvidia (делает "мозги" и инфраструктуру, на которых работает большая часть современного ИИ, плюс они же делают видеокарты для наших компов) вложились в обе компании-лидера (GPT и Claude), то Антропики жирно присели на деньги Катара и Сингапура. Такие дела... @glamgpt

Claude Fable 5 - первая модель нового класса Mythos Обзоров и так полно, поговорим о странном... Anthropic выпустила модель с принудительными ограничителями: запросы, которые система сочтёт рискованными по части взлома или биологии, до самой модели просто не доходят. Про то, как ограничители промахиваются Фильтры пока работают топорно, и пользователи коллекционируют ложные срабатывания. Один учёный, занимающийся медицинской визуализацией, не смог получить помощь с обычной задачей по физике жидкостей — система зацепилась за упоминание ядерного магнитного резонанса и решила, что пахнет чем-то опасным. А мой любимый случай — каскадный эффект памяти. Допустим, модель когда-то запомнила вашу профессию, и профессия эта связана с биологией. Всё, теперь даже детская задачка «сколько R в слове strawberry» может упереться в отказ: контекст «заражён», и фильтр перестраховывается на ровном месте. Про характер В отчёте о безопасности спрятана история, достойная экранизации. Запустили двух агентов на одной машине — и вместо мирного сосуществования получили драку за ресурсы: каждый счёл соседа помехой и принялся выгружать его из системы, чтобы первым добраться до финиша. Ещё одна особенность, о которой стоит знать: модель — дипломат. Там, где предыдущее поколение резало правду-матку, новая склонна искать оправдания чужому коду — мол, наверное, так и задумано. Вежливость похвальная, но на ревью вредная. И да, она выдыхается. Гоняешь её часами без перерыва — и в какой-то момент качество проседает: появляются небрежности, заметно желание поскорее сдать работу и закруглиться. Это не слухи, это данные внутреннего тестирования самой Anthropic. Про имя Название выбрано с двойным дном. Fable восходит к латинскому корню со значением «рассказанное» — а это, по сути, перевод греческого mythos. Получается, публичная модель и закрытый флагман носят одно имя, просто на разных мёртвых языках. *На картинке визуализация самой модели в Миджорни, как если бы она была персонажем Гарри Поттера. @glamgpt

А что это у нас тут такое? Новая модель Клода!

Как настроить коннекторы в Клоде. Если вам попался рилс про очередного дизайнера, который сотворил что-то невероятное в Клоде — сайт или презу, — а вы так и не поняли, как это, или вообще первый раз увидели, — объясняем. Чтобы сделать сложный проект, нужно подключить коннекторы (connectors). Они превращают Claude в ассистента, который умеет работать с вашими сервисами. Важно. Подключив сервис, вы разрешаете Claude получать ваши данные оттуда и выполнять действия внутри сервиса от вашего же имени. Ключевой принцип: Claude наследует ваши права доступа в исходном сервисе. Если вы не можете открыть конкретный файл, канал или запись в самом приложении, то и через коннектор Claude до них не доберётся. Веб-коннекторы доступны всем пользователям в Claude, Cowork, Claude Desktop и Claude Mobile (iOS и Android). Открыть каталог можно двумя способами. Из чата: Нажмите кнопку «+» в левом нижнем углу окна чата (или введите «/», чтобы открыть меню). Наведите курсор на «Connectors». Выберите «Manage connectors». Нажмите «+» рядом с разделом Connectors. Откроется окно со списком коннекторов — их можно листать целиком или смотреть по категориям. Из настроек: Перейдите в Customize → Connectors (claude.ai/customize/connectors). Нажмите «+» рядом с разделом Connectors. Просматривайте коннекторы по категориям или общим списком. Подключение сервиса (личный тариф) Подключить новый сервис можно в Claude, Claude Desktop и в приложениях для iOS и Android. Нажмите на нужный коннектор в каталоге. Нажмите «Connect» (или «Install»), чтобы начать настройку. Пройдите авторизацию — следуйте подсказкам, чтобы выдать Claude доступ к вашему аккаунту. При необходимости настройте дополнительные параметры и права. Это коннекторы, которые делает и поддерживает сама Anthropic: Google Workspace — Google Drive, Gmail, Calendar (поиск файлов, чтение и работа с почтой и календарём). Microsoft 365 — Outlook, SharePoint, OneDrive, Teams. Требует одноразовой настройки администратором Microsoft Entra ID. GitHub — работа с репозиториями, issues, pull request'ами. Slack — поиск по сообщениям и каналам, отправка сообщений. Коммуникации и совместная работа Slack, Microsoft Teams, Notion, а также инструменты для встреч вроде Fellow (запись, транскрипция и summary встреч). Управление проектами и задачами Linear, Jira, Asana — создание и изменение задач, работа с роадмапами и статусами. Разработка (Development Tools) GitHub, GitLab (полноценная DevSecOps-платформа: код, CI/CD, merge request'ы, трекинг, сканирование безопасности), Sourcegraph (поиск по большим многорепозиторным базам кода), Socket (проверка npm/PyPI-пакетов на уязвимости), SmartBear (BugSnag, Swagger, Zephyr и др.). Данные и аналитика (BI) Snowflake, BigQuery, Databricks — запросы к хранилищу прямо из Claude. Hex и Amplitude — бизнес-аналитика и продуктовая аналитика. CRM, продажи и маркетинг HubSpot, Salesforce, Clay (обогащение данных о лидах для sales/RevOps команд). Дизайн Figma, Canva — в том числе как интерактивные коннекторы, которые отрисовывают живой интерфейс прямо в разговоре. Контент и CMS WordPress — первая крупная CMS с официальным коннектором. @glamgpt

YouTube изменил подход к маркировке ИИ-контента. Платформа теперь не полагается только на ответственность автора. Если юзер не указал, что использовал ИИ, но системы обнаруживают "значительное фотореалистичное использование ИИ", метка ставится автоматически. Раньше всё держалось на добровольном подтверждении, еще с 2024 года. Теперь же все полностью отдано во власть алгоритмов. После внедрения такой же функции в Пинтересте отметка "сгенерировано ИИ" стоит практически на всем, включая прочто очень качественные фото. Вот и как такое возможно — что мой глаз лучше чем ИИ определяет где ИИ?🤯 @glamgpt

NVIDIA дропнула собственные навыки для ИИ-агентов Коротко — «навык» т.е. skill, по сути инструкция. Сегодня любой навык для нейронки можно скачать в интернете, практически как плагин для браузера, кучу из них можно найти на том же GitHub. Правда, есть серьезные исследования которые показали, что примерно четверть всех скилов в интернете содержит либо баги, либо уязвимости, которые могут привести к серьезным проблемам с вашим ПО. Внутри может быть что угодно от троянов, до программ для кражи паролей и криптомайнеров. NVIDIA, как и другие передовые компании в области ИИ, предложила свое решение проблемы и выпустила Verified Agent Skills («проверенные навыки агентов»). Фича состоит из четырёх уровней. Сканер SkillSpector. Это бесплатная программа с открытым кодом, её можно скачать и запустить для любого скилла. Программа изучит любую инструкцию, и покажет массу различных уязвимостей— от обычных утечек данных и опасного кода до специфичных ловушек вроде скрытых инструкций, промпт-инъекций. Вторая — карточка навыка (skill card). Это паспорт-этикетка к каждому проверенному навыку — кто автор, какие у навыка зависимости, какая лицензия, какие известные ограничения и пройдена ли проверка. Чтобы оценить навык, не надо вчитываться в код — достаточно взглянуть на карточку. Третья — криптографическая подпись. Навыки подписываются по стандарту OpenSSF Model Signing, и подпись покрывает каждый файл внутри навыка. Это пломба: если кто-то по дороге подменит или допишет хоть строчку, проверка подписи это покажет. Что это за «база» и где она лежит Все проверенные навыки собраны в один публичный каталог на GitHub по адресу github.com/NVIDIA/skills. Сами навыки живут в репозиториях соответствующих продуктов NVIDIA . Сейчас там порядка 110–160 навыков, и почти все они — под собственные инструменты NVIDIA (CUDA-X, NeMo, маршрутизатор cuOpt и так далее) @glamgpt

Ну что, Claude Opus 4.8 вышел. Ничего радикального, просто аккуратное обновление версии 4.7. Моделька умнее, надежнее и за те же деньги. Но есть и изменения. Стала честнее. Новая версия чаще говорит «тут я не уверен» и примерно в четыре раза реже допускает собственные ошибки в коде. Лучше работает самостоятельно. Если поручить ей сложную многошаговую задачу с пунктами «сначала это, потом это, а только потом вот это», она реже сбивается и задаёт уточняющие вопросы. Почти как в Опусе, кстати. Появилась настройка «усилий». Теперь можно выбирать: чтобы модель думала дольше и отвечала лучше. Быстрый режим стал дешевле. Версия, которая работает в 2,5 раза быстрее, теперь обходится в три раза дешевле, чем раньше. @glamgpt.

"У нас был HR. Я его уволил, и проблемы исчезли" новость от которой бомбит... Эти слова произнес Райан Бреслоу, 32-летний CEO финтех-компании Bolt (не путать с агрегатором такси с таким же названием). И вот, LinkedIn полыхает уже неделю. Bolt стартап, который даже был любимчиком венчурного капитала и еще в 2022 году стоил аж 11 миллиардов долларов и делал ту самую кнопку "one-click checkout" (*кнопка, которая позволяет купить товар в интернет-магазине в один клик, без заполнения формы с адресом, картой и т.д.). К 2024-му году оценка предприятия рухнула до 300 миллионов. И это серьезный размах. Со скандалом Бреслоу в 2024-м ушёл с поста CEO. А в 2025-м вернулся. И первым делом перевёл компанию в режим, который сам называет "военным положением". В апреле он отрезал 30% штата, а потом ликвидировал HR-отдел целиком! Со стартапа в 2500 человек Bolt стал командой примерно в 100. Тут как бы вопросики — не могут же почти 90% сотрудников быть эйчарами и какие должности улетели еще. Аргументация Бреслоу примерно такая: HR-команда "создавала проблемы, которых не существовало", у людей было "чувство собственной значимости без реальной работы", и вообще нужны не эйчары, а люди, ориентированные на результат, нужны кодеры и те, кому реально интересен продукт. Вместо отдела HR теперь маленькая команда, которая занимается онбордингом и обучением. Всё остальное, как не трудно догадаться, на ИИ. Bolt — не единичный случай. На этой неделе Wix объявил о крупнейшем сокращении в своей истории — минус 1000 человек. ClickUp уволил 22% и развернул 3000 внутренних ИИ-агентов в соотношении 3:1 к людям. Cloudflare отчитался о росте использования ИИ на 600% и заговорил о "мегасокращениях". Все формулировки звучат одинаково, мол что возвращаемся в стартап-режим. Что у меня тут вызывает негодование. Если несколько лет назад все спорили, заменит ли ИИ людей или нет, сейчас спор угас и все уже смирились что процесс идет. И теперь, все выглядит так, что ИИ просто предлог прикрыть собственную некомпетентность, что это ширма для управленческих кризисов и мирового кризиса в целом. Bolt, вообще-то, падал ещё до рождения ChatGPT! Wix и Block тоже не из-за модели увольняют тысячи человек — у них структурные проблемы с ростом и бизнес-моделью уже несколько лет. Но раньше для массовых увольнений нужно было оправдываться перед инвесторами и сотрудниками. Теперь есть универсальная формула: мы внедряем ИИ и всё, дальше вопросов нет. И еще. Бреслоу убрал именно HR — функцию, которая существует ровно для того, чтобы вести диалог между сотрудниками и руководством. То есть в логике "военного времени" прослойка, защищающая работников, оказывается первой ненужной. Какие сигналы это посылает оставшимся 100 — додумайте сами. @glamgpt

Андрей Карпати перешёл в Anthropic Вы, наверное, уже видели эту новость, но я хочу чуть-чуть нырнуть поглубже. Итак, дано. Андрей Карпати словацко-канадский исследователь ИИ, ему 39, и он один из 11 со-основателей OpenAI. Он возглавит подгруппу, которая будет использовать Claude, чтобы ускорять исследования по предобучению. То есть, грубо говоря, использовать модель, чтобы делать следующую модель. Сам Карпати сообщил об этом постом в соцсетях: «Личное обновление: я присоединился к Anthropic. Думаю, ближайшие несколько лет на переднем крае разработки LLM будут особенно формирующими. Я очень рад войти в команду и вернуться к R&D. Я по-прежнему глубоко увлечён образованием и планирую со временем возобновить работу в этом направлении». Ключевое здесь «вернуться к R&D». Карпати не схантили в классическом смысле, он сам решил перейти туда, куда ему хочется. Дело в том, что больших мыслителей ИИ, которые одновременно умеют что-то делать руками, не так много. Тем более в масштабах самых передовых технологических компаний. Поэтому, конечно, и эйчарам Anthropic стоит поаплодировать: создать среду, в которую такие люди сами хотят прийти, люди такой величины — отдельная работа. Карьерная траектория Карпати, крайне любопытна. Первый раз он ушёл из OpenAI в Tesla в 2017-м, руководил там Autopilot и Full Self-Driving. В 2023-м вернулся в OpenAI. В 2024-м ушёл снова чтобы основывать Eureka Labs, стартап про ИИ-ассистентов в образовании. Иногда его второй уход путают с громкими уходами Ильи Суцкевера и Яна Лейке, но там были реальные разногласия по безопасности и приоритетам компании. Anthropic и OpenAI — это разные акценты и разная риторика. Обе компании занимаются и агентами, и масштабными кластерами, и продуктом. Но OpenAI громче говорит о массовости, скорости и универсальности. Anthropic же о безопасности, интерпретируемости и предсказуемом поведении модели. Не случайно сам Anthropic основали выходцы из OpenAI — Дарио и Дэниела Амодеи с командой, ушедшие как раз из-за расхождений в том, как именно нужно строить ИИ. В каком-то смысле Anthropic, это та версия OpenAI, которой OpenAI перестал быть. Так что в некотором смысле Карпати вернулся к той философии, с которой начинал. @glamgpt

Cursor выпустил Composer 2.5. Cursor — AI-редактор кода и не только — дропнул новую версию своей собственной модели. Главное что пишут уже сейчас, так это что модель лучше справляется с длинными задачами, точнее следует сложным инструкциям и в целом работает быстрее. И на счастье всем нам, на первую неделю новинки Cursor удвоил квоту использования всем пользователям. На чём всё это держится... В базе Composer 2.5 открытый чекпойнт Kimi K2.5 от китайской компании Moonshot. Плюс фичи от Кими это то, что можно модельку «загрузить» и начать её использовать или продолжить тренировать дальше. Cursor взял этот готовый портфель как старт и продолжил тренировать поверх него своими методами Это сильно дешевле и быстрее, чем учить модель с нуля. Cursor честно признаёт, что примерно 85% всех вычислений ушло не на базовую модель, а на собственный пост-тренинг и обучение с подкреплением поверх неё. Ключевой аргумент Cursor конечно же стоимость. Composer 2.5 стоит $0.50 за миллион входных токенов и $2.50 за миллион выходных. Для сравнения, средняя задача в Cursor обходится примерно в $0.50, тогда как Claude Opus 4.7 за похожий результат берёт около $7, а GPT-5.5 около $2.20. @glamgpt

Всем нам иногда хочется простого человеческого... Просто картинок от ChatGPT со всякими забавными приблудами, ну просто потому что нельзя уже столько букв читать. Берем промпт: На основе личного опыта общения с тобой на протяжении всего времени, какой героиней я была бы в мире Сейлор Мун? Сделай плакат с прописанными чертами, индивидуальными характеристиками. Арт должен быть в стиле Сейлор Мун. Удивительно на сколько разные результаты получаются если копипастнуть промпт в какой-то один конкретный чат с рабочими задачами. Если вы любитель Марвел или там DC, или Черепашек-ниндзя, то так и пишите свою вселенную. @glamgpt

OpenAI закрывает возможность самостоятельно дообучать свои модели. Вот так вот. 🤔 Речь идёт о файнтюнинге. Собственно, это процесс дополнительного обучения модели на собственных примерах. Удобно для тех случаев, когда нужно писать длинные промпты и инструкции в каждом запросе. Именно это делало файнтюн привлекательным для массы разных стартапов. В медицине, праве, финансах, клиентской поддержке. Кастомная модель была частью продуктового трека. Её было сложнее скопировать, чем набор промптов. Уже сейчас новые организации больше не могут запускать собственные задания по дообучению. Полное отключение произойдёт в январе следующего года. Но все дообученные модели продолжат работать, правда, это не навечно, ровно до того момента, когда компания выведет из использования базовые версии GPT. Тут тоже сроки не ясны. Об этом компания уже уведомила разработчиков. Это, конечно же, затронет тысячи стартапов и компаний, которые выстроили свои работы исключительно на базе кастомных версий GPT. Официальное объяснение звучит так себе. Компания хочет упростить выбор моделей и повысить надёжность платформы. Но за этим стоит более прагматичная логика и, конечно же, перераспределение средств внутри компании. Поддержка файнтюна, как ни курти технически дорогостоящая задача. Каждая такая кастомная версия требует отдельного хранения весов, мониторинга версий и совместимости при обновлениях базовой модели. При этом современные модели стали настолько хорошо следовать инструкциям, что для большинства задач файнтюн уже не даёт существенного преимущества перед грамотным промптингом. Есть и стратегическое измерение. Файнтюнинг давал разработчикам определённую независимость. Имея обученный датасет и отработанный пайплайн, команда могла сравнительно легко переехать к другому провайдеру. Отмена файнтюнинга приведёт ещё и к тому что пользователь будет куда глубже привязан к экосистеме OpenAI и соответственно регистрации внутри неё. У компаний, чьи продукты строились на файнтюн-моделях, есть несколько путей. RAG — поиск по базе знаний в момент запроса. Хорошо работает для актуальных данных и документов. И тут самое время напомнить про Сursor. Дальше. Детальный промпт-инжиниринг с примерами в контексте проще в поддержке, хотя требует больше токенов. Для тех, кому файнтюнинг действительно необходим, остаются альтернативные провайдеры: Mistral, Llama через Together.ai или Fireworks — дообучение открытых моделей никуда не уходит. OpenAI не в первый раз закрывает инструмент дообучения — в 2024 году компания уже прекратила поддержку файнтюна для старых моделей babbage-002 и davinci-002. Нынешнее решение масштабнее: оно затрагивает саму платформу, а не отдельные движки. @glamgpt

Это было ожидаемо... ...OpenAI идет путем удовлетворения интересов бизнеса. Десять миллиардов долларов Сэм Альтман и Ко (крупные инвестиционные фонды) вложили в совместную компанию, которая будет заниматься только ИИ-агентами. Вроде как OpenAI по-прежнему будет развивать ChatGPT, а это уже сайд-история. И тут все. Банки, страховые компании, логистика, промышленность, ритейл — все хотят использовать ИИ, но большинство пока не понимает, как именно это делать. И именно на этом OpenAI собирается строить новый огромный бизнес и заработать очень много бабла. Причем как и Антропик. А это ведь и есть самый главный сдвиг всей индустрии. Если еще в конце прошлого года основной проблемой было создать мощную модель, то теперь проблема в другом — как интегрировать её в реальную экономику. То есть технология прижилась, и пошел активный процесс реализации всех этих БигКорп планов. Нужны инженеры, настройка внутренних систем, автоматизация документов, адаптация под конкретные процессы компаний. Вот так вот. Начинали ребята как исследователи и чуть ли не с Доты, а теперь всё — продались «БигТеху». @glamgpt