[AINews] Cognition raises $1B in $26B Series D

[AINews] Cognition привлекла $1B в раунде Series D при оценке $26B

кодинг — рынок с неограниченным TAM

В прошлый раз мы писали о Cognition в сентябрьском Series C на $10B , когда Smol.ai также присоединилась к Cognition, а AINews в итоге переехал сюда, в Latent Space. Спустя 8 месяцев компания стоит в 2,5 раза дороже и официально является крупнейшей оставшейся независимой агентной лабораторией в AI — тезис, который мы сформулировали в прошлом году. С официальным раскрытием ARR (сейчас прогнозируется >$1B ARR к концу года) можно проследить рост, который странным образом похож на графики WTF Happened in 2025 (это не совпадение):

В бизнесе enterprise SaaS ARR — это запаздывающий индикатор использования, как и логотипы некоторых из самых требовательных и разборчивых клиентов в корпоративной и стартап-экосистеме (включая Exa и Modal, о которых мы рассказывали на прошлой неделе)

Завтра выпустим больше материалов в подкасте Cognition.

AI News за 26.05.2026–27.05.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и никаких новых Discord. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, AINews теперь раздел Latent Space. Вы можете включать/отключать частоту email-рассылок!

AI Twitter Recap

Эффективность инференса, архитектуры обслуживания и кривые стоимости

Оптимизация инференса всё чаще становится архитектурной, а не только уровня ядер: EAGLE 3.1 повышает устойчивость спекулятивного декодирования за счёт стабилизации обратной связи скрытых состояний и снижения смещения внимания на более глубоких шагах декодирования, с явным акцентом на длину принимаемого контекста и реальную надёжность обслуживания; команда также подчеркнула сотрудничество с vLLM и TorchSpec. На уровне ядер/системы Perplexity открыла исходники переписанного Unigram tokenizer, который снижает использование CPU в 5–6× и достигает 63 мкс при 514 токенах с нулевыми heap-аллокациями, тогда как Qwen3.5 на TokenSpeed, по сообщениям, достигает 580 токенов/с на агентных нагрузках за счёт совместной оптимизации с участием Alibaba, LightSeek, NVIDIA, Mooncake и контрибьюторов FlashAttention-4. Вспомогательные библиотеки также улучшились: MaxSim v2 добавляет обратное распространение и сообщает о 10,33× ускорении на H200 и 11,94× на A100 относительно наивного PyTorch.Снижение цен оправдывается структурными изменениями в KV-кэше и attention: Несколько постов сошлись на одной теме: недавние снижения цен API от китайских лабораторий выглядят устойчивыми, поскольку отражают более низкую стоимость обслуживания на токен, а не временную субсидию. @kimmonismus резюмировал, как DeepSeek V4-Pro использует гибридное внимание с Compressed Sparse Attention и Heavily Compressed Attention, чтобы довести KV-кэш на 1M токенов до ~10% от V3.2, а FLOPs инференса одного токена — до 27%, при этом продолжая маршрутизировать 49B активных параметров из 1,6T общих. MiMo от Xiaomi аналогично снижает трафик кэша с помощью SWA и иерархического управления кэшем. Это напрямую подтвердил @_LuoFuli, сказавший, что самое глубокое снижение цены на попадание во входной кэш у MiMo достигается за счёт 5× ёмкости кэшированных токенов, примерно 80% более низкой стоимости кэширования и архитектурного соотношения разреженности Full:SWA 1:7. Общий вывод: экономика инференса с длинным контекстом теперь движется дизайном внимания + иерархией кэша + маршрутизацией, а не только более дешёвым железом.

Агенты, harness-системы, память и непрерывное обучение

Стек смещается от «качества модели» к «соответствию модель-harness-память»: Значительный кластер твитов был посвящён практической инженерии агентов. LangChain выпустил Deep Agents v0.6 с Delta Channels, сокращающим хранилище чекпоинтов для кодинг-сессии из 200 ходов с 5,3 ГБ до 129 МБ, а также запустил использование компьютера в Fleet и Context Hub для версионируемого контекста и навыков агента. LangSmith Engine позиционируется как автоматизация цикла оценка → диагностика → исправление, причём многие практики подчёркивали его ценность для превращения обратной связи трассировок в переиспользуемые онлайн/офлайн-оценщики. Параллельно @Vtrivedy10 чётче всех сформулировал мысль дня: соответствие задачи и harness важно не меньше качества модели, и заточенные вертикальные системы превосходят универсальные harness за счёт сужения инструментов, промптов и контекста под задачу.Непрерывное обучение возрождается как продуктовая категория, а не только тема исследований: Главным анонсом здесь стал запуск Trajectory: платформа использует сигналы использования продукта и трассировки агентов для непрерывного post-training крупных агентных моделей, с $15M финансирования и партнёрами по дизайну, среди которых Clay, Harvey, Decagon, Mercor и Rogo. Baseten сообщила, что поддерживает такие развёртывания с помощью FP8/NVFP4-квантизации и автомасштабируемой инфры H100, включая упомянутое ночное развёртывание модели на 397B параметров. Та же тенденция проявилась в открытых инструментах: открытый агент с упором на память, построенный на LangChain/LangGraph, был отмечен многими разработчиками за явное разделение retrieval/storage/reasoning/learning, а минимальный обучающий harness RLM показывает, что небольшие команды теперь могут RL-донастраивать длинноконтекстных агентов за день на 8×A100. Сквозная мысль: «обучение после развёртывания» переходит из мечты в инфру.

Бенчмарки, законы масштабирования и методы обучения

Новые бенчмарки всё чаще про долгие, неаккуратные, реальные рабочие процессы: DeepSWE выделили как SWE/агентный бенчмарк с 113 задачами в 91 репозитории на 5 языках, использующий минималистичный bash-only harness и более короткие промпты, которые тем не менее требуют в 5,5× больше кода и затрагивают в среднем 7 файлов по сравнению с SWE-Bench Pro. В сфере корпоративных операций Artificial Analysis и IBM запустили ITBench-AA, SRE-бенчмарк по реагированию на инциденты в Kubernetes, где все фронтирные модели набрали менее 50%; Claude Opus 4.7 лидирует с 47%, GPT-5.5 следует с 46%, а GLM-5.1 Reasoning лидирует среди open weights с 40%. Ещё один полезный ракурс надёжности — AgingBench, который рассматривает деградацию развёрнутого агента как проблему срока жизни, вызванную сжатием, интерференцией и обновлениями памяти.Исследования эффективности обучения остаются активными и в теории, и в системах: DiffusionBlocks от Sakana AI стал одним из самых технически интересных релизов: метод переинтерпретирует прямые проходы как шаги диффузионного шумоподавления, позволяя обучать глубокие сети по одному блоку за раз, резко снижая память при сохранении сквозной производительности на ViT, DiT, masked diffusion, авторегрессивных трансформерах и recurrent-depth трансформерах. Со стороны RL-систем Snowflake представила ZoRRo, заявляя об ускорении длинноконтекстного RL до 3,5× и увеличении контекстных окон в 3,2× за счёт устранения избыточных вычислений роллаутов, наряду со специализированной моделью Arctic-Text2SQL-R2 для корпоративного SQL. Со стороны теории препринт Тибериу Мусата утверждает, что минимальная норма весов нейросети совпадает с минимальной длиной программы с точностью до логарифмического фактора для сетей фиксированной точности, а Unified Neural Scaling Law предлагает многомерную функциональную форму, призванную точнее предыдущих экстраполировать поведение нейросетевого масштабирования.

Релизы моделей и модальностей: биология, зрение, OCR и встроенный AI

День моделирования белков выдался выдающимся: ESMFold2 был анонсирован как открытый научный движок для предсказания и дизайна структуры белков, с сильными заявленными результатами по взаимодействиям белков и антителам, плюс сопутствующий атлас из 6,8B белков и 1,1B предсказанных структур. Релиз подчёркивает как практические результаты дизайна — минибелковые связыватели и одноцепочечные антитела для пяти терапевтических мишеней — так и находки механистической интерпретируемости об эмерджентных представлениях белков. Релиз поддержал @proteinrosh, а контекст добавил @cgeorgiaw, отметив, что атлас превосходит AlphaFold DB по масштабу.Появилась волна меньших, но практичных мультимодальных/открытых релизов: Google DeepMind опубликовала white paper по Gemini Embedding 2, описанному как нативная мультимодальная embedding-модель, поддерживающая единые представления для текста, изображений, аудио и видео. LocateAnything от NVIDIA сочетает Qwen2.5-3B + Moon-ViT для высокоскоростного grounding, с заявленным ускорением в 10× для плотного детектирования объектов. Hugging Face интегрировала RF-DETR от Roboflow, позиционируя её как realtime detection/segmentation, превосходящую системы в стиле YOLO. Для документных пайплайнов Surya OCR 2 выходит как модель на 650M с 83,3% на OLMOCR bench, 87% на внутреннем 91-языковом бенчмарке и 5 страниц/с на RTX 5090; LiteParse v2 переписывает парсинг на Rust для ускорения до 100× и edge/browser-развёртывания через WASM. On-device AI тоже получил отдельный кивок — новая плата Google Coral для локальных демо речи, зрения и управления.

Платформы для разработчиков, корпоративные контроли и продуктизация кодинг-агентов

Кодинг-агенты консолидируются в полноценные продуктовые стеки с корпоративными контролями: OpenAI продолжила ужесточать продуктовую поверхность Codex: GPT-5.2 и GPT-5.3-Codex выводятся из Codex в пользу GPT-5.5, а корпоративные функции теперь включают приватную MCP-подключаемость по исходящему HTTPS, Workload Identity Federation и расширенные Admin API-контроли для алертов по тратам, allowlist'ов, политик хранения и управления хостинговыми инструментами. OpenAI также опубликовала конкретный кейс по самосовершенствующимся налоговым агентам на Codex, в центре которого — прокидывание исправлений ревьюеров обратно в evals и фиксы.Конкуренция в кодинг-агентах теперь явно идёт за надёжность, широту workflow и enterprise-внедрение: Claude Code поделился апдейтом по надёжности/производительности и более удобной фиксацией багов, а GitHub продолжает двигаться в сторону «агентизированной IDE» с Copilot Dev Days и позиционированием MCP. Самым крупным коммерческим датапойнтом стала Cognition: >$1B привлечено при оценке $26B, корпоративное использование выросло >10× с начала года и $492M run-rate revenue, в паре с растущим списком клиентов и сильными отзывами от пользователей вроде Exa. Тем временем меньшие инфра/продуктовые движения говорят о расширении экосистемы: Cua Driver для Windows приносит фоновое использование компьютера в Windows-агенты; агентная платформа Cloudflare неоднократно отмечалась за экономику «дробных вычислений»; а поддержка worktree в Grok Build нацелена на мультиагентные кодовые рои масштаба репозитория.

Топовые твиты (по вовлечённости)

Масштабирование Cognition: Cognition объявила о >$1B привлечения, оценке $26B и $492M run-rate revenue — один из самых ясных сигналов, что кодинг-агенты превращаются в крупные корпоративные бизнесы.Усиление надёжности Claude Code: ClaudeDevs от Anthropic опубликовал апдейт с высокой вовлечённостью по отзывчивости, надёжности и улучшенному сбору обратной связи — свидетельство того, что качество продукта и доверие теперь центральные поля битвы.DiffusionBlocks от Sakana AI: @hardmaru привлёк большое внимание к поблочному обучению, которое может сравняться по производительности со сквозным, резко снижая требования к памяти.Релиз ESMFold2: @alexrives анонсировал один из самых содержательных научных релизов дня: открытое моделирование белков масштаба атласа с прикладными последствиями для терапевтического дизайна.Корпоративные контроли OpenAI + MCP: @OpenAIDevs о приватном MCP и связанных админ/security-обновлениях отражает, где фронтирные API конкурируют за внедрение в крупных организациях.

AI Reddit Recap

/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap

1. Low-Bit локальный AI на потребительском железе

PrismML только что выпустила Binary and Ternary Bonsai Image 4B: 1-битные/троичные text-to-image диффузионные трансформеры, которые могут работать на 100% локально в браузере через WebGPU. (Активность: 759): PrismML выпустила Binary and Ternary Bonsai Image 4B, описанные как 1-битные/троичные варианты text-to-image диффузионных трансформеров с чекпойнтами ~3GB, лицензией Apache-2.0 и WebGPU-демо в браузере (коллекция HF, демо). Пост сравнивает их с FLUX.2 Klein 4B на ~16GB; топовый технический комментарий утверждает, что Bonsai Image — в первую очередь квантованная/пост-тренированная производная от FLUX.2 Klein 4B с недостаточным указанием авторства вне whitepaper. Главный спор — атрибуция/брендинг: один комментатор утверждает, что PrismML ребрендирует квантованные/файнтюнинговые базовые модели как «Bonsai», минимизируя кредит оригинальным лабораториям, сравнивая это с выпуском квантованной Qwen как новой модели. Другой комментатор спрашивает, может ли это работать на CPU с 16GB RAM, но технического ответа в предоставленных комментариях нет.Комментатор утверждает, что «Bonsai-Image» от PrismML — это не новая обученная базовая модель, а бинарная/троичная квантизация FLUX.2 Klein 4B с дополнительным post-training для восстановления качества. Они утверждают, что страницы HF-демо/модели проекта и GitHub не дают чёткой атрибуции оригинальной модели/команде FLUX, а оригинальная модель упоминается, как сообщается, только в whitepaper.Техническое замечание по юзабилити говорит, что браузерная/WebGPU модель требует примерно ~2 ГБ для загрузки, что важно для полностью локального инференса несмотря на заявления о 1-битном/троичном сжатии. Другой пользователь спрашивает, может ли она работать на CPU с 16 ГБ RAM, но конкретного бенчмарка или ответа о совместимости в треде нет.Устал от OOM-ошибок на моей 4GB GPU. Написал кастомный bare-metal движок на Rust и достиг 66.8 TPS с 4B моделью (BitNet 1.58b на RTX 3050). (Активность: 390): OP заявляет, что кастомный движок инференса LLM на Rust/C++ под названием Cluaiz запускает prism-ml/Bonsai-4B-gguf с квантизацией 1.58-bit на RTX 3050 4GB, достигая 66.8 токенов/с, и сообщает о ~30–33 TPS для вариантов Gemma/Qwen 4B без OOM за счёт динамического управления KV-кэшем. Воспроизводимого репозитория или артефактов бенчмарков в посте пока не предоставлено; комментаторы указали на видимые ссылки проекта (GitHub, сайт) и поставили под сомнение размытые утверждения вроде «прямо в кремний» доступа, отметив, что это может попросту означать ahead-of-time нативную компиляцию, а не какой-то необычный механизм уровня GPU/драйвера. Прикреплённое видео Reddit не удалось проверить независимо из-за ограничений HTTP 403 на Reddit. Топовые комментарии были резко скептичны, характеризуя текст и язык репозитория как псевдо-технический/AI-сгенерированный и утверждая, что заявленные достижения сводятся к базовой нативной компиляции плюс демо на одной машине. Комментаторы также оспорили формулировки про лицензирование/авторское право в Apache 2.0 и попросили конкретных деталей реализации за заявленным низкоуровневым доступом к железу.Комментаторы оспорили технические заявления в репозитории по ссылке (github.com/cluaiz/cluaiz, cluaiz.com), утверждая, что описания вроде «прямой доступ к кремнию», «bare-metal движок» и «copyrighted Apache licensed software» выглядят маркетингом или LLM-сгенерированным псевдо-техническим языком, а не конкретными деталями реализации. Один комментатор спросил, означает ли «прямой доступ к кремнию» всего лишь ahead-of-time нативную компиляцию на Rust, а не какое-то реальное низкоуровневое программирование GPU вне обычных CUDA/драйверных API.Несколько комментаторов утверждали, что заявленный результат следует сравнивать с уже существующими инструментами, особенно llama.cpp, которая уже поддерживает low-memory инференс и квантованные модели на потребительских GPU. Критика заключалась в том, что проблемы OOM на 4GB RTX 3050 часто решаются правильной настройкой llama.cpp, а не написанием нового движка, поэтому заявленные 66.8 TPS на 4B модели BitNet 1.58b требуют воспроизводимых бенчмарков и деталей конфигурации, чтобы быть значимыми.

2. Релизы локальных моделей Qwen 3.5/3.6 и кодинг-тесты

Qwen3.5 35B A3B uncensored heretic Native MTP Preserved уже доступна — с полными сохранёнными 785 MTP, в форматах Safetensors, GGUF, NVFP4, NVFP4 GGUF и GPTQ-Int4 (Активность: 602): llmfan46 выпустила Qwen3.5-35B-A3B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved, дeцензурированную производную Qwen/Qwen3.5-35B-A3B, сделанную с помощью Heretic v1.3.0 / правок в стиле Magnitude-Preserving Orthogonal Ablation, нацеленных на attn.o_proj, attn.out_proj и mlp.down_proj, при этом сохраняя все 785 нативных MTP-тензоров. Карточка модели сообщает о снижении отказов с 92/100 до 14/100, KL-дивергенции 0.0487 относительно базы и падении MMLU всего с 84.12% до 83.72% на 7,021 вопросах; релизы включают Safetensors, GGUF, NVFP4, NVFP4 GGUF и GPTQ-Int4 варианты. Автор утверждает, что Qwen3.5 и Qwen3.6 используют одну архитектуру qwen35, но настроены для разных режимов — Qwen3.5 для общего ассистирования, Qwen3.6 для агентных/кодинг-задач — и отмечает, что поведение KL/качества при abliteration существенно различается между семействами. Комментаторы оценили необычное наличие сборки NVFP4 GGUF, причём один отметил, что не смог найти сопоставимых релизов даже у Unsloth. Другой тестер согласился с позиционированием автора, описав Qwen3.6 как нечто более близкое к «3.5 coder+», а не к простому всестороннему преемнику Qwen3.5.Один комментатор подчеркнул практическую ценность сборки NVFP4 GGUF, отметив, что этот формат сложно найти где-либо ещё: «Серьёзно, не могу найти никого другого, кто этим занимается, даже Unsloth». Это технически важно, поскольку доступность NVFP4 GGUF может играть роль для пользователей, нацеленных на новые NVIDIA-ориентированные workflow низкой точности с использованием GGUF-рантаймов.Тестер сравнил Qwen3.5 и Qwen3.6, утверждая, что 3.6 ощущается скорее как «3.5 coder+», чем как прямой общий апгрейд. Они предположили, что короткое время между релизами делает широкий скачок в способностях маловероятным, подразумевая, что 3.6 может быть более специализированной под кодинг, а не простым преемником 3.5.Окей, 27B сделала меня верующим (Активность: 541): OP сообщает, что модель 27B семейства Qwen, используемая через Opencode, сгенерировала почти полную HTML5 Breakout-подобную игру с одного раза из трёх референсных файлов, описывающих API консоли, управление геймпадом и TypeScript-шейдер. Результат был сразу играбельным, с рабочим управлением, звуком, метаданными, интеграцией save/stat/heartbeat API, и потребовал лишь одного доп. запроса для кастомизации плюс одного исправления глитча; комментатор рекомендует включить MTP/спекулятивное декодирование с 2–3 draft-токенами для скорости. Другой активный пользователь говорит, что модель лучше всего работает ниже 64K контекста, заметно деградирует после 64K и «по-настоящему сваливается» после 128K, рекомендуя периодическую суммаризацию в файл и сброс сессии для длинных агентных кодинг-задач. Комментаторы характеризуют плотную 27B как необычно сильную для локального кодинга — близко к классу Sonnet для one-shot веб-приложений — при том что один пользователь нашёл 35B A3B менее способной, несмотря на её преимущества по размеру/маршрутизации. Главная оговорка — что долгие агентные прогоны могут вызывать циклы или «тупение», поэтому пользователям стоит агрессивно управлять контекстом.Комментатор рекомендовал включить MTP/спекулятивное декодирование для лучшей пропускной способности, предлагая значение MTP 2 или 3 как практичный компромисс скорости/качества. Это оптимизация уровня развёртывания, а не утверждение о качестве модели, полезное для пользователей, запускающих модель 27B локально.Один пользователь сообщил, что эффективное качество рассуждений модели 27B заметно падает при длинных контекстах: лучше всего ниже 64K токенов, деградирует после 64K и «по-настоящему сваливается после 128K». Их обходной путь для долгих агентных задач — периодически суммаризировать состояние в файл, перезапускать harness/сессию и подгружать саммари, чтобы восстановить качество модели и избежать циклов.Оператор бенчмарка сказал, что Qwen 27B оказался настолько выбивающимся из ряда, что они перепроверили методологию, поставив её примерно на уровень GPT-5.2 или Sonnet 4.5 в своих рейтингах, отмечая, что она хуже справляется при больших размерах контекста, вероятно из-за ограничений по числу параметров. Они дали ссылку на свои данные на gertlabs.com/rankings.

Продолжайте чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом

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