[AINews] All Model Labs are now Agent Labs

[AINews] Все лаборатории моделей теперь стали лабораториями агентов

спокойный день позволяет нам связать воедино несколько цитат о том, как все лаборатории моделей становятся лабораториями агентов

В преддверии вероятной подачи документов на IPO OpenAI на следующей неделе, Грег делает очередное в серии заявлений о том, что лаборатории моделей всё активнее строят агентов как продукт:

Эта цитата — резкий разворот позиции, которой ~единодушно придерживались все, кто работал в Team Big Model, включая его предшественника на посту руководителя OpenAI Labs:

Это происходит на фоне закрытия команды по моделям в AI21, которая теперь переориентируется на агентов:

И даже легендарная DeepSeek впервые создаёт «Harness-команду»:

Сторонники подхода «системы важнее моделей» воспримут это как подтверждение того, что они говорили всё это время… но есть нюанс: модели, совместно обучаемые с обвязками, открывают дорогу к ещё большему закрытию доступа к моделям — если можно эффективно дообучить модель так, чтобы она полноценно работала только с вашим проприетарным агентом, вы сможете направлять большинство пользователей к своему агенту в ущерб конкурентному сосуществованию модели/API.

Но это тема для гораздо более масштабной дискуссии…

Новости ИИ за 4–5 мая 2026 года. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и ни одного Discord-сервера. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете включить/отключить частоту email-рассылки!

Обзор AI-Твиттера

Агентные продукты, обвязки и сдвиг за пределы «просто модели»

Продуктовая поверхность смещается вверх по стеку: сквозной темой стало то, что качество модели само по себе больше не является конкурентным преимуществом; побеждающий продукт — это всё чаще модель + обвязка + рабочий процесс + UI + память + экономика. @gdb сказал прямо: «модель сама по себе больше не является продуктом», а @dzhng утверждал, что продуктам высшего уровня нужен симбиоз модели, обвязки и продукта. Тот же паттерн проявляется на практике: @signulll описал фоновый ИИ и агентный ИИ как новый стык вычислительных интерфейсов, а @teortaxesTex отметил, что исследования обвязок по-прежнему рискуют свестись к «воспроизведению Claude Code» вместо изучения более широких интерфейсов.Дифференциация продуктов на основе кодинг-агентов становится конкретной: OpenAI выпустила очередное крупное обновление Codex через «codex thursday no. 6» с appshots, улучшениями /goal, удалённым управлением компьютером в заблокированном режиме, режимом аннотаций, обменом плагинами и аналитикой. @gdb отдельно выделил Appshots, а пользователи отмечали значимые сдвиги в рабочих процессах: @gdb сказал, что трудно вспомнить, как он программировал до Codex, а @reach_vb заявил, что не открывал IDE уже больше месяца. Но шероховатости продукта остаются: @theo похвалил удалённую функцию T3 Code как опережающую альтернативы, а затем в следующем посте противопоставил её глючным удалённым workflow в Codex. На стороне Claude @ClaudeDevs расширил auto mode на план Pro и добавил поддержку Sonnet 4.6; @_mohansolo также пришлось разъяснять и исправлять поддержку IDE в Antigravity 2.0 после негативной реакции пользователей.

Производительность моделей, кривые стоимости и конкуренция на фронтире

Ценовой ход DeepSeek стал главным рыночным сигналом: @deepseek_ai сделала скидку 75% на DeepSeek-V4-Pro постоянной, вызвав бурную реакцию, поскольку это существенно меняет фронтир стоимости/производительности. @ArtificialAnlys подсчитал цены первой стороны: $0,435/M вход, $0,87/M выход, $0,0036/M кешированный вход, оценив смешанную стоимость в ~$0,18/M и поместив V4 Pro на границу Парето по соотношению интеллекта и стоимости запуска. По их оценкам, прогон Intelligence Index на V4 Pro обходится ~в 3 раза дешевле Gemini 3.1 Pro Preview, ~в 12 раз дешевле GPT-5.5 и ~в 19 раз дешевле Claude Opus 4.7. Реакция сообщества сосредоточилась на стремлении DeepSeek к «интеллекту, слишком дешёвому, чтобы считать», как выразился @scaling01. @Yuchenj_UW и @kimmonismus подчеркнули масштаб снижения цен.Gemini Flash улучшился, но отзывы о практическом использовании неоднозначны: @OfficialLoganK сообщил, что Gemini 3.5 Flash показал серьёзный прогресс по сравнению с 3.1 Pro на GDPval, заявив, что Flash теперь «конкурирует на фронтире», а @Designarena поставил его на 16-е место общего зачёта в Design Arena — скачок на 16 позиций по сравнению с Gemini 3 Flash Preview. Однако ряд разработчиков поставил под сомнение практическую пользу на фоне бенчмарковых успехов: @Alezander907 увидел лишь незначительное улучшение браузерного агента при более высокой цене, @giffmana утверждал, что это не «прогресс Flash», если бренд по-прежнему подразумевает дешевизну, а @jeremyphoward заявил, что модель ощущается оптимизированной для максимизации бенчмарков, а не для сотрудничества с людьми. Это согласуется с более широким скепсисом по поводу оценок от @HamelHusain, который утверждал, что текущий инструментарий недооценивает качественную оценку с участием человека (HITL).Qwen и китайские фронтирные модели продолжают сжимать гонку: официальные тизеры @Alibaba_Qwen и подробный сторонний обзор от @ZhihuFrontier представили Qwen3.7-Max как существенный шаг вперёд, особенно в следовании инструкциям, надёжности контекста и стабильности, при сохраняющихся проблемах с многословностью и высоким потреблением токенов. В другом месте @scaling01 заявил, что последние прогоны ALE-Bench показывают, что китайские модели — Kimi-K2.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1 — превосходят ряд западных релизов в данной среде. @ArtificialAnlys также сообщил, что Cursor Composer 2.5 оказался в 3–18 раз дешевле Opus 4.7 и в 5–32 раза дешевле GPT-5.5 на бенчмарках кодинг-агентов, с заметно меньшим расходом токенов.

Протоколы, инфраструктура и инструменты для агентных сред выполнения

Новый релиз-кандидат MCP — существенное упрощение протокола: @dsp_ анонсировал релиз-кандидат MCP 2026-07-28, ключевое изменение в котором — протокол теперь stateless: без рукопожатия, без идентификатора сессии, любой запрос может попасть на любой экземпляр сервера. RC также вводит первоклассные расширения, такие как MCP Apps и Tasks, а также усиление авторизации и более чёткую политику устаревания. Для инфраструктурных команд stateless — это большой операционный сдвиг: проще масштабирование, проще балансировка нагрузки, меньше проблем с привязкой сессий.Песочницы и управляемое исполнение становятся первоклассными примитивами: @_philschmid продемонстрировал Gemini Managed Agents + Interactions API для предоставления агенту безопасной хостируемой Linux-песочницы с памятью и исполнением кода. @CoreWeave запустил CoreWeave Sandboxes в публичном превью для RL, использования инструментов агентами и оценки моделей, а @cnakazawa выпустил Cloudsail для создания отдельных Cloudflare-песочниц на каждую задачу с доступом к shell, Codex и GitHub без раскрытия токенов. На уровне оркестрации @skypilot_org утверждал, что RL не работает на Slurm, поскольку современный RL — это мультисервисная система с гетерогенным оборудованием и требованиями к восстановлению.Открытые обвязки и слои памяти множатся: @NVIDIAAI открыла исходный код навыков агентов AI-Q для переносимых пайплайнов глубокого исследования, подключаемых к произвольным обвязкам. @Teknium добавил поддержку Bitwarden для управления ключами в Hermes, а позже восстановил контекст 256K для Grok Build v0.1 в Hermes здесь. @shannholmberg описал слой разделяемой памяти «gBrain» для агентов Hermes с типизированными папками и приоритетом чтения для специализированных агентов. @aakashadesara обновил CTOP с поддержкой Devin и CLI для просмотра, поиска и завершения агентных сессий.

Исследования: RL, дистилляция, архитектуры и оценка

RL-дообучение и дизайн наград переосмысляются: @RyanBoldi представил Vector Policy Optimization (VPO), утверждая, что коллапс скалярной награды во время RL может подорвать масштабирование на этапе инференса. VPO вместо этого оптимизирует векторные награды, улучшая производительность поиска даже по исходной скалярной цели. @lateinteraction представил это как способ обучать LLM для более разнообразных сред и целей, а @FeiziSoheil связал это с более широким движением к структурированной обратной связи вместо единственного числа-награды. Отдельно @jsuarez анонсировал решение давней RL-проблемы, связанной с экстремальной разреженностью, с первоначальными прогонами, показавшими SOTA в одной внутренней среде.Компиляция/дистилляция агентов оформляется как серьёзная экономическая идея: @dair_ai выделил статью, показывающую, что полный агентный рабочий процесс — многошаговые вызовы, использование инструментов, блокноты, структура решений — можно дистиллировать в веса и запускать при ~100-кратном снижении стоимости инференса с сохранением качества, близкого к фронтирному. Это один из самых убедительных технических аргументов в пользу компиляции дорогих агентных циклов в более дешёвые развёртываемые модели.Работа над архитектурами остаётся активной за пределами обычных трансформеров: @ChunyuanDeng представил LT2 — зацикленный трансформер с линейным временем, объединяющий разрежённое и линейное внимание для практичности зацикливания, а также дистиллированный Ouro-hybrid-1.4B. @ZyphraAI поделилась работой по расширению Equilibrium Propagation за пределы энергетических моделей к биологически реалистичным нейронам. По теме MoE @Jianlin_S предложил Moving Quantile Balancing для балансировки нагрузки на уровне последовательности без штрафа в функции потерь. Тем временем @allen_ai запустил ArtifactLinker, предсказывающий, на каких бенчмарках модель вероятно покажет SOTA до их запуска — полезный мета-инструмент оценки на фоне растущего разнообразия бенчмарков.Дискурс о математических и рассуждательных способностях вновь сместился: @cozyblaze265065 сообщил о 99,46% в эксперименте с многозначным умножением на gpt-5.5 со средним уровнем рассуждений и без инструментов, а @teortaxesTex отметил, что современные LLM теперь способны выполнять умножение 100-значных чисел без инструментов. Это не полная теория рассуждений, но ещё больше ослабляет старые тезисы об «авторегрессия не способна на арифметику».

Мультимодальные системы: видео, речь, модели мира и генерация изображений

Стек Google I/O двинулся к постоянным агентам и симуляторам мира: @Google представил Gemini Spark — круглосуточного персонального ИИ-агента для повторяющихся задач, навыков и рабочих процессов. @GoogleDeepMind также запустил Project Genie + Street View, позволяющий пользователям превращать реальные локации США в интерактивные миры; последующие посты подтверждают развёртывание для подписчиков Google AI Ultra через Google Labs. Мультимодальное направление было усилено анонсом @Google о Gemini Omni для разговорного создания/редактирования видео и пользовательских аватаров, а @emollick подчеркнул значимость полностью мультимодальной системы, способной нативно редактировать видео.Runway и инструменты для изображений/видео продолжают повышать редактируемость: @runwayml выпустил Aleph 2.0 с поддержкой мультикадровых последовательностей до 30 секунд в 1080p с точечными правками, сохраняющими остальную часть сцены. @CuriousRefuge отметил SeeDance 2 Stitcher для бесшовного продления ИИ-сгенерированных кинематографических клипов с помощью продолжений на основе Omni.Синтез речи и генерация изображений показали заметные скачки: @ArtificialAnlys признал Cartesia Sonic-3.5 новой моделью TTS №1 в их Speech Arena, отметив Elo 1218, поддержку 42 языков и высокую естественность/следование транскрипту. Cartesia заявляет о 82 мс до первого аудио в продакшене здесь. В области генерации изображений @wildmindai отметил Z-Image 6B от Tencent — пиксельный генератор без VAE, с разрешением 1K и фреймворком трансфера для конвертации моделей Flux/SD; сопутствующие работы экосистемы включают демо Pixal3D от @victormustar и поддержку обучения Z-Image L2P 1k в AI Toolkit от @ostrisai.

Безопасность, кибер и давление регуляторов

Кибербезопасность быстро становится полигоном для продвинутых агентов: @AnthropicAI сообщил, что Project Glasswing и партнёры обнаружили более десяти тысяч уязвимостей высокой и критической степени в ключевом ПО за месяц и прямо предупредил, что индустрии придётся адаптироваться к объёму уязвимостей, которые способны находить модели вроде Claude Mythos Preview. Продуктизация безопасности следует за этим: @perplexity_ai открыла исходный код Bumblebee — сканера только для чтения под macOS/Linux для обнаружения рискованных пакетов, расширений и конфигов ИИ-инструментов; @AravSrinivas заявил, что корпоративное развёртывание потребует агентных песочниц плюс непрерывного инжиниринга безопасности.Изменения иммиграционной политики США вызвали резкую критику со стороны лидеров ИИ: несколько высокоохватных постов утверждали, что предложенное правило, обязывающее претендентов на грин-карту подавать заявки из-за рубежа, нанесёт прямой удар по пайплайну ИИ-талантов. См. @Nick_Davidov, @AndrewYNg, @theo, @garrytan и @togelius. Общий аргумент: правило наказывает легальных высококвалифицированных иммигрантов, подрывает стартапы и исследования и вредит конкурентоспособности США в ИИ.

Топ-твиты (по вовлечённости)

@deepseek_ai о постоянной скидке на V4-Pro — самый чёткий рыночный сигнал в этой подборке относительно экономики инференса LLM.@gdb о том, что «модель сама по себе больше не является продуктом» — лаконичная формулировка текущего тезиса об агентных/обвязочных продуктах.@AnthropicAI о 10 000+ критических уязвимостей, найденных Glasswing — один из сильнейших примеров перехода ИИ-киберспособностей в продакшен.@dsp_ о релиз-кандидате MCP 2026-07-28 — важное обновление протокола: stateless MCP плюс первоклассные расширения.@GoogleDeepMind о Project Genie + Street View — заметный шаг к потребительским моделям мира.@cursor_ai об открытии Cursor SDK для кастомных агентов — актуально для команд, строящих поверх инфраструктуры кодинг-агентов.

Обзор AI-реддита

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

Продолжайте читать с 7-дневным бесплатным пробным периодом

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву публикаций.