[AINews] Google I/O 2026: Gemini 3.5 Flash, Omni (NanoBanana for Video), Spark (background agents), and Antigravity 2.0

[AINews] Google I/O 2026: Gemini 3.5 Flash, Omni (NanoBanana for Video), Spark (background agents), and Antigravity 2.0

[AINews] Google I/O 2026: Gemini 3.5 Flash, Omni (NanoBanana для видео), Spark (фоновые агенты) и Antigravity 2.0

Google has been busy!

Google не сидел сложа руки!

The full keynote livestream was 2 hours, but as usual, The Verge has the best supercut down to 30 mins, which is very worthwhile to get a narrative sense:

Полная прямая трансляция кейноута длилась 2 часа, но, как обычно, у The Verge есть лучшая нарезка на 30 минут, которую стоит посмотреть, чтобы получить общее впечатление:

The mainline Gemini 3.5 Flash is GA today (very nice compared to some staged rollouts) and is sold as a decent step up even compared to 3.1 Pro, with 3.5 Pro coming next month. Perhaps more impressive were the Gemini Live (Voice) and Omni (Video) and Google Pics/Flow (Images/VFX/music) modalities, where Google demonstrated industry leading capabilities and latency, all presumably made possible by industry leading hardware and models.

Основной Gemini 3.5 Flash сегодня выходит в GA (что приятно по сравнению с поэтапными релизами) и подаётся как заметный шаг вперёд даже относительно 3.1 Pro; 3.5 Pro выйдет в следующем месяце. Пожалуй, ещё более впечатляющими оказались модальности Gemini Live (голос), Omni (видео) и Google Pics/Flow (картинки/VFX/музыка), где Google продемонстрировал лидирующие в индустрии возможности и задержки — всё это, по-видимому, благодаря лучшему в индустрии железу и моделям.

Per longstanding tradition at every bigtech keynote these days, Google also showed off some smart glasses tech, which seems a little more likely to be seen on the street than many prior iterations from both Google and their peers.

По устоявшейся традиции всех современных кейноутов бигтеха, Google также показал технологию умных очков, которые, кажется, имеют чуть больше шансов появиться на улицах, чем многие предыдущие итерации от Google и его коллег.

AI News for 5/18/2026-5/19/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and no further Discords. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!

AI News за 18.05.2026–19.05.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и больше никаких Discord. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем: AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты email-рассылок!

AI Twitter Recap

AI Twitter Recap

Google used I/O to reposition Gemini as both a consumer AI surface and a developer/agent platform, with three core technical announcements: Gemini 3.5 Flash for fast agentic/coding workloads, Gemini Omni for multimodal generation/editing starting with video, and a broader Antigravity agent stack spanning desktop/CLI/SDK/API. Official posts emphasized scale — Google says it now processes over 3.2 quadrillion tokens/month, up 7x YoY from 480T/month, while the Gemini app has 900M+ monthly users and is available in 230+ countries and 70+ languages (Google, Google, GeminiApp). The most technically substantive release was Gemini 3.5 Flash, framed by Google as its strongest agentic/coding model yet, GA immediately, with 1M-token context, 65k max output, 4 thinking levels (“minimal/low/medium/high”), and “thought preservation” across turns (GoogleDeepMind, Google, _philschmid). Google paired that with Gemini Omni, a new family combining Gemini reasoning with generative media, initially via Omni Flash, capable of taking text/image/video/audio inputs and producing video edits/generation in Gemini, Flow, Shorts, and later APIs (GoogleDeepMind, Google, GeminiApp). Around those models, Google launched or expanded Antigravity 2.0 desktop, CLI, SDK, Managed Agents in the Gemini API, Search-native generative UI/coding, Gemini Spark background agents on cloud VMs, and a long list of Gemini-app/Workspace/commerce/media integrations (Google, Google, Google).

Google использовал I/O для переориентации Gemini одновременно как потребительского AI-интерфейса и как платформы для разработчиков/агентов, с тремя ключевыми техническими анонсами: Gemini 3.5 Flash для быстрых агентских/кодинг-нагрузок, Gemini Omni для мультимодальной генерации/редактирования начиная с видео, и более широкий стек агентов Antigravity, охватывающий десктоп/CLI/SDK/API. Официальные посты подчёркивали масштаб — по словам Google, теперь обрабатывается более 3,2 квадриллионов токенов/месяц, рост в 7 раз год к году с 480T/месяц, при этом у приложения Gemini 900M+ ежемесячных пользователей и оно доступно в 230+ странах и на 70+ языках (Google, Google, GeminiApp). Самым технически содержательным релизом стал Gemini 3.5 Flash, представленный Google как самая сильная агентская/кодинг-модель компании на сегодня, GA немедленно, с контекстом в 1M токенов, максимальным выводом 65k, 4 уровнями мышления («minimal/low/medium/high») и «сохранением мыслей» между ходами (GoogleDeepMind, Google, _philschmid). Google дополнил это Gemini Omni — новым семейством, объединяющим рассуждения Gemini с генеративными медиа, изначально через Omni Flash, способный принимать текст/изображение/видео/аудио и выдавать видео-правки/генерацию в Gemini, Flow, Shorts и позже через API (GoogleDeepMind, Google, GeminiApp). Вокруг этих моделей Google запустил или расширил десктоп Antigravity 2.0, CLI, SDK, Managed Agents в Gemini API, нативную для Search генеративную UI/кодинг-функциональность, фоновых агентов Gemini Spark на облачных VM и длинный список интеграций с Gemini-app/Workspace/commerce/media (Google, Google, Google).

Facts vs. opinions

Факты против мнений

Facts / directly claimed by official or third-party benchmark sources

Факты / прямо заявленные официальными или сторонними бенчмарк-источниками

Google сообщает, что теперь обрабатывается 3,2 квадриллиона токенов/месяц, против 480 триллионов годом ранее (Google). Google сообщает, что у Gemini 900M+ ежемесячных пользователей (Google). Google сообщает, что Gemini 3.5 Flash доступен в GA сегодня в приложении Gemini, Search AI Mode, Gemini API, AI Studio, Antigravity, Android Studio и корпоративных интерфейсах (Google, GeminiApp). Google сообщает, что у Gemini 3.5 Flash контекст 1M, макс. вывод 65k, 4 уровня мышления и «сохранение мыслей» между ходами ( _philschmid). Google сообщает, что 3.5 Flash обходит Gemini 3.1 Pro на Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas (GoogleDeepMind, Google). Google сообщает, что 3.5 Flash работает в 4 раза быстрее сопоставимых frontier-моделей и до 12 раз быстрее в Antigravity (Google, JeffDean). Независимый бенчмаркер Artificial Analysis сообщает, что Gemini 3.5 Flash набирает 55 в их Intelligence Index, +9 относительно Gemini 3 Flash, на >280 ток/с, с MMMU-Pro 84%, GDPval-AA Elo 1656, и ценой $1.50 / $9.00 за 1M входных/выходных токенов; они также сообщают, что модель в 5,5 раза дороже в эксплуатации, чем Gemini 3 Flash на их наборе, и на 75% дороже Gemini 3.1 Pro (ArtificialAnlys). Arena сообщает, что Gemini 3.5 Flash достиг #9 в общем зачёте Text Arena и #9 в Code Arena: Frontend, набрав 1507 — прирост +70 над Gemini 3 Flash, и стал лучшим результатом в своей ценовой категории (arena). Google сообщает, что Gemini Omni Flash доступен в Gemini/Flow сегодня для платных пользователей, в Shorts/Create с этой недели бесплатно, и через API в ближайшие недели (Google). Google сообщает, что Spark работает на выделенных виртуальных машинах Google Cloud, позволяя выполнять долгие задачи при закрытых устройствах пользователя (Google). Google утверждает, что демо Antigravity + Gemini 3.5 Flash построило работающую ОС за 12 часов, используя 93 параллельных суб-агента, 15k+ запросов к модели, 2,6B токенов и менее $1K API-кредитов (Google). Google сообщает, что Search будет использовать Antigravity + 3.5 Flash для генерации кастомных визуальных инструментов/симуляций на лету (Google).

Opinions / interpretations / skepticism

Мнения / интерпретации / скептицизм

Позитивные мнения: «Google вернулся», «безумные эвалы для Flash-модели», «world model на пути к AGI», «сносит крышу» про Search + Antigravity и т.д. (kimmonismus, Kseniase_, demishassabis). Нейтральная осторожность: некоторые авторы намеренно избегали хайпа из-за самозаявленных бенчмарков и отметили вопросы по цене/производительности (scaling01, simonw). Негативные/скептические мнения сосредоточились на: росте цены относительно прежних Flash-моделей (enricoros). Сравнения, где GPT-5.5-medium может быть умнее/дешевле/быстрее в end-to-end сценариях (scaling01, scaling01). Оговорки по бенчмаркам — слабый TerminalBench-Hard, средние MRCR / ARC-AGI-2 или неоднозначное превосходство над Kimi/GLM в отдельных срезах (scaling01, teortaxesTex, scaling01). Путаница в нейминге/UX между Gemini CLI и Antigravity CLI, и более широкая критика дизайна интерфейсов (zachtratar, kchonyc, teortaxesTex).

Gemini 3.5 Flash: the main technical release

Gemini 3.5 Flash: главный технический релиз

Official positioning

Официальное позиционирование

Google/DeepMind repeatedly described Gemini 3.5 Flash as the company’s strongest model yet for agents and coding, not its absolute flagship intelligence model. It’s meant to sit on the high-speed, high-utility part of the Pareto frontier, powering both Google products and developer workloads (GoogleDeepMind, Google, SundarPichai).

Google/DeepMind многократно описывали Gemini 3.5 Flash как самую сильную модель компании для агентов и кодинга, но не как их флагман по интеллекту в абсолюте. Она задумана как часть высокоскоростного, высокоутилитарного участка Парето-фронта, питающая и продукты Google, и нагрузки разработчиков (GoogleDeepMind, Google, SundarPichai).

Technical details and metrics

Технические детали и метрики

From Google and affiliated posts:

Из постов Google и аффилированных аккаунтов:

GA доступна сейчас (Google) Контекстное окно 1M токенов Макс. вывод 65k токенов Уровни мышления: minimal, low, medium (новый дефолт), high Сохранение мыслей между многоходовыми диалогами Текстовый вывод Входные модальности: текст, изображение, видео, речь по данным Artificial Analysis ( _philschmid, ArtificialAnlys) Цены: $1.50 / 1M вход, $9.00 / 1M выход, скидка 90% на кэшированный вход (scaling01, ArtificialAnlys)

Official benchmark claims:

Официальные заявления по бенчмаркам:

Terminal-Bench 2.1: 76,2% GDPval-AA: 1656 Elo MCP Atlas: 83,6% Мультимодальный результат, упомянутый Google: MMMU-Pro 83,6% в одном посте инженера; Artificial Analysis сообщает 84% — наивысший результат на их сетапе (koraykv, ArtificialAnlys)

Speed claims:

Заявления по скорости:

Маркетинговое утверждение Google: в 4 раза быстрее сопоставимых frontier-моделей (Google) В Antigravity, по словам Google, до 12 раз быстрее (JeffDean, scaling01) Artificial Analysis наблюдает >280 ток/с на выходе. В обсуждениях упоминалось ~867 ток/с при специально оптимизированном обслуживании в Antigravity (scaling01, scaling01)

Third-party evaluation:

Сторонняя оценка:

Artificial Analysis говорит, что 3.5 Flash — лидер на Парето-фронте интеллекта против скорости, но экономика заметно хуже, чем у прежнего Flash: Intelligence Index 55, +9 над Gemini 3 Flash. Уровень галлюцинаций снизился до 61%, падение на 31 пункт относительно Gemini 3 Flash на их omniscience-сетапе. GDPval-AA 1656 Elo. В 5,5 раза дороже в эксплуатации, чем Gemini 3 Flash на их наборе бенчмарков. На 75% дороже Gemini 3.1 Pro на том же наборе (ArtificialAnlys)

Arena:

Arena:

#9 в Text Arena #9 в Code Arena: Frontend Скор 1507, +70 над Gemini-3 Flash. Лучше Gemini 3.1 Pro по всем категориям их эвала по фронтенд-кодингу (arena, arena)

Implications

Что это значит

The notable shift is that Google appears to be using a “Flash” label for a model that, in prior cycles, would have been described more like a high-end product model optimized for deployment rather than simply a cheap lightweight tier. Several posters called this out directly, arguing Flash is becoming more expensive and possibly absorbing former Pro territory (enricoros, simonw).

Заметный сдвиг в том, что Google, похоже, использует ярлык «Flash» для модели, которая в прежних циклах описывалась бы скорее как топовая продуктовая модель, оптимизированная для деплоя, а не просто как дешёвый облегчённый уровень. Несколько авторов прямо отмечали это, утверждая, что Flash становится дороже и, возможно, поглощает прежнюю территорию Pro (enricoros, simonw).

The strongest technical signal is not “best absolute benchmark model,” but:

Самый сильный технический сигнал — это не «лучшая модель в абсолюте по бенчмаркам», а:

материальные агентские улучшения экстремальная скорость обслуживания глубокая интеграция в продуктовые поверхности инструментарий вокруг суб-агентов и долгоиграющего выполнения

That makes 3.5 Flash strategically important even if some competitors still win on raw price-adjusted intelligence in certain third-party comparisons.

Это делает 3.5 Flash стратегически важной даже если некоторые конкуренты по-прежнему выигрывают по интеллекту с учётом цены в отдельных сторонних сравнениях.

Gemini Omni: multimodal generation/editing as “create anything from any input”

Gemini Omni: мультимодальная генерация/редактирование как «создавай что угодно из любого ввода»

What Google announced

Что анонсировал Google

Google introduced Gemini Omni as a new family merging Gemini reasoning/world knowledge with Google’s generative media stack, starting with video creation and editing. Official messaging described it as “create anything from any input,” but current rollout is narrower:

Google представил Gemini Omni как новое семейство, объединяющее рассуждения и мировые знания Gemini с генеративным медиа-стеком Google, начиная с создания и редактирования видео. Официальный месседж описывал это как «создавай что угодно из любого ввода», но текущий запуск более узкий:

Входы: текст, изображения, аудио, видео. Изначальный акцент на выходе: видео. Доступность в продуктах: приложение Gemini, Flow, YouTube Shorts/Create, позже API. Текущая поставляемая модель: Gemini Omni Flash (GoogleDeepMind, Google, Google)

Google/DeepMind claims:

Заявления Google/DeepMind:

Лучшее понимание мира. Более устойчивая физика. Многоходовое редактирование с сохранением консистентности сцены/персонажа. Способность «переосмыслить» видеоматериал пользователя с помощью разговорных правок (Google, Google)

Rollout specifics:

Детали раскатки:

Платные пользователи Gemini по всему миру в app/Flow «сегодня». YouTube Shorts/Create раскатывается «начиная с этой недели» бесплатно. API для разработчиков/enterprise — в ближайшие недели (Google, GeminiApp)

Perspectives

Точки зрения

Поддерживающие: пользователи и сотрудники Google описывали Omni как большой скачок качества, особенно для видеоредактирования и консистентности (joshwoodward, fofrAI, osanseviero). Стратегическая интерпретация: ряд авторов рассматривают Omni как свидетельство того, что Google инвестирует в world models и воплощённые/физические prior'ы, а не только конкурирует в тексте/коде (demishassabis, jparkerholder, kimmonismus). Скептицизм: некоторые UI-примеры и выходы вызвали критику за то, что выглядят как «интерфейс видеоигры B-уровня» или слишком прилизанно/шаблонно (teortaxesTex, shlomifruchter).

Context

Контекст

Omni matters less as “yet another video model” and more as Google’s attempt to unify:

Omni важен не столько как «очередная модель для видео», сколько как попытка Google объединить:

мультимодальное понимание, редактирование медиа, заземление в мире, агентские интерфейсы, и в конечном счёте генерацию любого ввода в любой выход.

This aligns with DeepMind’s long-running world-model agenda and Google’s product distribution advantage.

Это согласуется с давним направлением DeepMind на world models и продуктовым преимуществом Google в дистрибуции.

Antigravity: Google’s agent OS, not just a coding assistant

Antigravity: агентская ОС Google, а не просто помощник по коду

A major underappreciated I/O theme was that Google is no longer presenting agents as a thin wrapper around a chat model. Antigravity is becoming the execution substrate.

Важной недооценённой темой I/O стало то, что Google больше не представляет агентов как тонкую обёртку вокруг чат-модели. Antigravity становится субстратом исполнения.

What launched / expanded

Что запущено / расширено

Десктоп-приложение Antigravity 2.0: agent-first десктоп с базовыми диалогами, артефактами, оркестрацией мульти-агентов (Google, Google). Antigravity CLI (Google, Google). Antigravity SDK (Google). Managed Agents в Gemini API: один API-вызов даёт агента плюс хостируемый Linux-песочница; поддерживает Bash/Python/Node, файлы, браузинг, кастомные навыки, описанные в markdown, монтирование репозиториев/GCS (Google, GoogleAIStudio, _philschmid). Интеграции с AI Studio, Android, Firebase, Workspace, веб (Google, Google). Экспорт в один клик из AI Studio в Antigravity (Google). Нативная генерация Android-приложений в AI Studio / поддержка Android в Antigravity (Google, AndroidDev)

Technical signaling

Технические сигналы

Google’s own demos centered on parallel sub-agents, hosted execution, high-frequency iterative loops, and artifact-oriented workflows. Jeff Dean explicitly described 3.5 Flash as a strong engine for “deploy sub-agents that collaborate, run high-frequency iterative loops, and solve real-world problems at scale” (JeffDean).

Собственные демо Google сосредоточились на параллельных суб-агентах, хостируемом исполнении, высокочастотных итеративных циклах и workflow вокруг артефактов. Джефф Дин прямо описал 3.5 Flash как сильный движок для того, чтобы «разворачивать суб-агентов, которые сотрудничают, запускать высокочастотные итеративные циклы и решать реальные задачи в масштабе» (JeffDean).

The marquee proof point:

Маркетинговое доказательство:

ОС построена за 12 часов. 93 параллельных суб-агента. 15k+ запросов. 2,6B токенов. Менее $1K кредитов (Google)

Even if this is mostly a stage-managed benchmark/demo, it reveals the architecture Google wants developers to adopt: many fast agents over one slow monolithic run.

Даже если это в основном постановочный бенчмарк/демо, это раскрывает архитектуру, которую Google хочет навязать разработчикам: много быстрых агентов вместо одного медленного монолитного прогона.

Reactions

Реакции

Положительные: это ответ Google на воркфлоу в стиле Codex/Claude Code/OpenClaw/Hermes, с более сильной инфраструктурной историей (iScienceLuvr, theo). Критические: брендинг и расползание продуктов остаются запутанными; некоторые пользователи не понимают, использовать ли Gemini CLI или Antigravity CLI, и дизайнерские решения Google вызвали жалобы (kchonyc, zachtratar, teortaxesTex).

Search, Gemini app, and consumer agents

Search, приложение Gemini и потребительские агенты

Search

Search

Google announced a redesigned AI-powered Search box, multimodal query support, and the most ambitious consumer-facing move: Search generating custom visual tools and simulations on the fly using Antigravity + Gemini 3.5 Flash (Google, Google).

Google анонсировал переработанную AI-строку поиска, поддержку мультимодальных запросов и самый амбициозный шаг, обращённый к потребителям: Search генерирует кастомные визуальные инструменты и симуляции на лету с помощью Antigravity + Gemini 3.5 Flash (Google, Google).

It also previewed information agents in Search:

Также превью информационных агентов в Search:

задачи постоянного мониторинга, веб/новости/соцсети/сигналы в реальном времени, синтезированные обновления со ссылками и действиями, раскатка для Pro/Ultra этим летом (Google, Google)

This is a notable strategic shift: Search moves from retrieval/ranking to background agentic monitoring + generated applets.

Это заметный стратегический сдвиг: Search переходит от поиска/ранжирования к фоновому агентскому мониторингу + сгенерированным апплетам.

Gemini app

Приложение Gemini

Consumer Gemini updates included:

Потребительские обновления Gemini включали:

новый язык дизайна «Neural Expressive» (Google); встроенный/мгновенный голос Gemini Live (Google); Daily Brief — персонализированный дайджест из инбокса/календаря/задач (Google, GeminiApp); Gemini Spark как круглосуточный персональный AI-агент на облачных VM, согласовывающий с пользователями крупные действия (Google, GeminiApp); приложение для macOS + будущие десктопные workflow со Spark/голосом (Google, GeminiApp)

Pricing / subscriptions

Цены / подписки

Google introduced a new pricing ladder:

Google ввёл новую ценовую лестницу:

новый тариф $100/месяц; топовый Ultra снижен с $250 до $200/месяц (Google, GeminiApp)

This reads as a more aggressive bid for premium power users, especially coders and creators.

Это выглядит как более агрессивная заявка на премиум-пользователей, особенно кодеров и креаторов.

Trust, provenance, and standards

Доверие, происхождение и стандарты

Google pushed SynthID across Search, Gemini, Chrome, and hardware/media surfaces, and announced partnerships with OpenAI, NVIDIA, Kakao, and ElevenLabs to bring SynthID to their generated content (Google, Google).

Google продвигал SynthID в Search, Gemini, Chrome и в железных/медийных интерфейсах, а также объявил о партнёрствах с OpenAI, NVIDIA, Kakao и ElevenLabs для внедрения SynthID в их сгенерированный контент (Google, Google).

That is one of the more consequential standards moves from I/O:

Это один из самых значимых стандартизационных шагов на I/O:

он даёт Google шанс на владение частью слоя проверки происхождения генеративных медиа; примечательно, что OpenAI отдельно анонсировал поддержку проверки изображений, сгенерированных OpenAI, через SynthID watermark + C2PA credentials (OpenAI).

This was less flashy than Omni/3.5 Flash, but likely more durable if provenance becomes mandatory infrastructure.

Это было менее эффектно, чем Omni/3.5 Flash, но, вероятно, более долговечно, если проверка происхождения станет обязательной инфраструктурой.

Google’s science and world-model angle

Научный и world-model угол Google

Several I/O items reinforced that Google does not want to compete only on coding/chat:

Несколько пунктов I/O подтвердили, что Google не хочет конкурировать только в кодинге/чате:

Gemini for Science: Literature Insights, Hypothesis Generation, Computational Discovery (GoogleDeepMind, Google); ссылки на публикации в Nature вокруг ERA / Co-Scientist (GoogleResearch, GoogleResearch); Project Genie + Street View grounding, использующий ~20 лет снимков карт для создания интерактивных симуляций реальных мест (Google, poolio, bilawalsidhu)

This broader context explains why some observers interpreted Omni as “world-model progress” rather than just a content tool (demishassabis, jparkerholder).

Этот более широкий контекст объясняет, почему некоторые наблюдатели интерпретировали Omni как «прогресс в world model», а не просто инструмент для контента (demishassabis, jparkerholder).

Different opinions

Разные мнения

Bullish / supportive

Бычьи / поддерживающие

Gemini 3.5 Flash рассматривают как большой скачок для модели уровня скорости, особенно в агентском кодинге (kimmonismus, SundarPichai). Search + Antigravity видятся потенциально трансформативными, потому что Google может разворачивать сгенерированный UI/инструменты в огромном масштабе (Kseniase_, TheTuringPost). Omni хвалят за качество редактирования и за намёки на более глубокую дорожную карту world model (joshwoodward, kimmonismus).

Skeptical / opposing

Скептические / оппонирующие

Опасения, что Google опирается на самозаявленные бенчмарки, и независимые сравнения по-прежнему оставляют пространство конкурентам (scaling01). Опасения, что «Flash» больше не достаточно дёшев, чтобы оправдать своё имя; цена резко выросла относительно прежних поколений Flash (enricoros, simonw). Некоторые считали, что GPT-5.5-medium по-прежнему доминирует по совокупности умный/дешёвый/латентность (scaling01). Некоторые срезы бенчмарков указывают на неравномерность — например, плохой TerminalBench-Hard или средние метрики рассуждения при сильных агентских показателях (scaling01, teortaxesTex).

Neutral / analytical

Нейтральные / аналитические

Artificial Analysis дал самое сбалансированное мнение: отличная позиция на Парето-фронте скорости-интеллекта, существенные агентские улучшения, но материально худшая стоимость, чем у прежнего Flash, и даже выше, чем у 3.1 Pro на их end-to-end наборе (ArtificialAnlys). Данные Arena также подтверждают вывод «реальное улучшение, а не только маркетинг», особенно для задач фронтенда/кода, без претензий на доминирование в категории (arena).

Why this matters

Почему это важно

У Google теперь есть связная история деплоя. Прежние циклы Gemini часто казались бенчмарко-центричными и продуктово-фрагментированными. На I/O Google связал модель, инфраструктуру, инструменты, API, потребительские интерфейсы и enterprise-раскатку. Центр тяжести смещается от UX чат-бота к исполнению агентов. Важными примитивами были не только IQ модели: это были суб-агенты, хостируемые песочницы, долгоиграющие задачи, сгенерированные артефакты и интеграция с Search/Workspace/Android. Gemini 3.5 Flash намекает, что «достаточно быстро, чтобы оркестрировать много агентов» может иметь большее значение, чем максимальный балл бенчмарка. Для кодинга и использования инструментов пропускная способность и латентность всё чаще определяют продукт. Omni раскрывает тезис дифференциации Google. Google делает ставку на мультимодальные/заземлённые в мире системы, а не на чисто текстовую конкуренцию. Доверие/происхождение становится платформенной инфраструктурой. Партнёрства SynthID с OpenAI/NVIDIA/ElevenLabs/Kakao намекают на некоторую конвергенцию вокруг слоёв content-auth provenance. Самый нерешённый вопрос — экономика. Технически сильно или нет, 3.5 Flash получил существенный пушбэк по росту цены. Если «Flash» больше не дешёвый рабочий уровень, Google может выиграть в развёртывании возможностей, но потерять часть мейндшейра разработчиков в предсказуемости и простоте цен.

Talent, Labs, and Ecosystem Moves

Кадры, лаборатории и движения экосистемы

Karpathy переходит в Anthropic: Самым обсуждаемым AI-твитом дня было объявление Андрея Карпатого о том, что он присоединился к Anthropic, чтобы «вернуться к R&D». Твит доминировал в обсуждениях, а в последующих спекуляциях @scaling01, ссылаясь на Axios, утверждал, что он будет работать над RSI/autoresearch и запустит новый проект с фокусом на pretraining. Хотя детали не подтверждены Anthropic, ход широко интерпретировали как крупный кадровый выигрыш для Anthropic. Продукты OpenAI по гарантиям мощностей: OpenAI анонсировала Guaranteed Capacity — коммерческое предложение, позволяющее клиентам обеспечить долгосрочный доступ к compute для критичных нагрузок. Sam Altman представил это как ответ на мир, который останется ограниченным по мощности, поскольку модели становятся всё полезнее, предлагая скидки на токены за обязательства на 1–3 года. Интеграции с GitHub и кодинг-инструментами: GitHub сообщил, что Gemini 3.5 Flash раскатывается в Copilot, отмечая сильное использование инструментов, быстрое время отклика и эффективность кэша для итеративного агентского кодинга. Cursor запустил интеграцию с Jira, позволяя облачным агентам брать рабочие элементы и создавать готовые к слиянию PR. Code/VS Code также объявил о доступности Gemini 3.5 Flash.

Training Algorithms, Benchmarks, and Agent Evaluation

Алгоритмы обучения, бенчмарки и оценка агентов

Дискуссия о RL/post-training смещается в сторону более плотного credit assignment: @nrehiew_ утверждал, что следующий масштабируемый прорыв в обучении может строиться на GRPO, но с более плотным, низкосмещённым credit assignment, упомянув такие направления, как ECHO, Composer2, self-distillation и OPD. @lateinteraction возразил с подходом «педагогического RL»: тренировать само-учителя, который сэмплирует корректные и легко следуемые rollout'ы. Могут ли кодинг-агенты заниматься исследованиями? Пока нет: Intology AI выпустил NanoGPT-Bench, автономный бенчмарк на основе соревнования NanoGPT Speedrun, проверяющий, могут ли кодинг-агенты вносить вклад в реальный прогресс AI R&D. Их главный результат: Codex, Claude Code и Autoresearch восстанавливают лишь 9,3% человеческого прогресса, в основном через подбор гиперпараметров, а не через алгоритмические инновации. Каркасы агентов и память становятся более формализованными: @omarsar0 выделил 100+ страничный обзор по code-as-agent-harness, утверждая, что будущие системы должны быть исполняемыми, наблюдаемыми, stateful и управляемыми. François Chollet сделал смежное замечание, что реальные задачи редко марковские, поэтому агенты без сжатия траектории с высокой точностью драматически менее полезны. Качество верификаторов становится узким местом: Треды от @Shahules786 подчёркивают, что масштабирование агентских бенчмарков теперь зависит не столько от добавления задач, сколько от улучшения качества верификаторов, упоминая SWE-bench Verified, OSWorld-Verified, ComputerRL и BenchGuard.

Science, Biology Models, and Domain-Specific Systems

Наука, биологические модели и доменно-специфические системы

Hugging Face выпускает Carbon DNA модели: Одним из самых технически интересных открытых релизов стал Carbon — семейство генеративных DNA foundation models. Команда сообщает, что Carbon-3B сопоставим с Evo2-7B, при этом работая в 250–275 раз быстрее на инференсе, чего достаточно для обработки всего человеческого генома на одной GPU менее чем за два дня. Ключевые изменения рецепта: детерминированная 6-mer токенизация, факторизованный лосс (FNS), заменяющий обычную cross-entropy на поздних этапах обучения, и тщательно отобранные поэтапные смеси функциональных DNA + mRNA данных по словам @LoubnaBenAllal1. Релиз включает модели, код обучения, эвалы, данные и демо. Google продвигает AI для науки как продуктовую категорию: Google представил Gemini for Science — набор прототипов для исследователей: Literature Insights (синтез статей через NotebookLM), Hypothesis Generation (Co-Scientist-подобный мульти-агентный «турнир идей») и Computational Discovery (построенный с AlphaEvolve и ERA для генерации и оценки тысяч вариантов кода параллельно). Google Research также отметил, что ERA теперь опубликован в Nature (Google Research). Специализированный pretraining набирает поддержку: @pratyushmaini указал на свидетельства того, что раннее воздействие / специализированный pretraining улучшает устойчивость к забыванию, утверждая, что предприятия, серьёзно относящиеся к доменным кейсам, должны рассмотреть обучение кастомных моделей с нуля, а не только post-training.

Safety, Governance, and Monitoring of Internal Agents

Безопасность, governance и мониторинг внутренних агентов

Первый Frontier Risk Report от METR: METR опубликовал крупный новый отчёт на основе необычно глубокого доступа к Anthropic, Google, Meta и OpenAI, включая CoT моделей и непубличную информацию о возможностях, alignment и контроле. Отчёт фокусируется на том, могут ли лаборатории потерять контроль над своими внутренне развёрнутыми агентами, и включает обширные приложения и стенограммы (METR). Мониторинг внутренних агентов теперь активная практика: @idavidrein описал, как он провёл месяц, встроенный в Anthropic, стресс-тестируя системы, призванные обнаруживать, могут ли внутренние AI-агенты «выйти из-под контроля». Ключевая оговорка, которую он отметил: упражнение позволяло Anthropic по своему усмотрению редактировать чувствительную информацию, поэтому он представляет это как упражнение, а не формальный аудит. Новая организация стандартов безопасности: Steven Adler анонсировал Guidelight — новую организацию стандартов AI safety, основанную совместно с Page Hedley, выпустив свои первые два стандарта. Хотя тред в датасете частичный, шаг примечателен как ещё один знак профессионализации области вокруг операционных стандартов, а не только эвалов моделей.

Top tweets (by engagement)

Топ-твиты (по engagement)

Karpathy переходит в Anthropic: @karpathy. Google представляет серию моделей Gemini 3.5: @Google. Google DeepMind запускает Gemini Omni: @GoogleDeepMind. Gemini 3.5 Flash GA для агентов и кодинга: @Google. OpenAI Guaranteed Capacity: @OpenAI. Круглосуточный персональный агент Google, Gemini Spark: @Google

AI Reddit Recap

AI Reddit Recap

/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap

/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap

Keep reading with a 7-day free trial

Продолжайте чтение с 7-дневной бесплатной пробной версией

Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить читать этот пост и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.