[AINews] Codex Rises, Claude Meters Programmatic Usage

[AINews] Codex набирает обороты, Claude вводит счётчики для программного использования

тихий день даёт повод подвести длинный тренд по главным coding-агентам

Последние 3 недели после запуска GPT 5.5 — это история двух городов: пока финансисты влюбляются в рост Anthropic и его CFO перед вероятным октябрьским IPO, среди AI-инженеров заметно растут про-Codex настроения. Это, вероятно, сочетание того, что GPT 5.5 — действительно хорошая (в некоторых сценариях уровня Mythos) модель, запуска Codex for Everything Else и третьего фактора, который и стал триггером сегодняшней колонки: более щедрых лимитов.

Коммуникация изменений в ценах Claude в целом сделана неплохо, просто это не то, что хотели услышать пользователи альтернативных harness'ей: теперь каждая подписка Claude получает месячный кредит API-токенов в долларовом эквиваленте плана. То есть вы платите $200 и получаете И подписку Claude со своими лимитами для использования Claude в фирменных harness'ах Anthropic вроде Claude.ai и Claude Code («интерактивное использование»), И $200 API-кредитов для использования Claude везде ещё, включая claude-p, OpenClaw и другие («программное использование»).

Если бы всё работало так с самого начала, это было бы воспринято как очень выгодное предложение:

Однако из-за исторических субсидий/ценовых преимуществ (по оценкам, скидка 70–90% относительно цен API) люди воспринимают это как своего рода «rug pull» — впрочем, приятно иметь официальную политику вместо избирательного таргетирования OpenClaw, OpenCode и неопределённого статуса менее популярных harness'ей.

То, что эти заголовки выходят в один день с enterprise switch-промо OpenAI, — невероятное совпадение:

В конечном счёте мы бы предостерегли от чрезмерных выводов из колебаний в любую сторону — обе лаборатории чувствуют себя очень хорошо, и в большой картине это нормальные ценовые сдвиги от людей, изобретающих будущее кодинга и нащупывающих оптимальное ценообразование, переворачивая многолетнюю индустрию. Anthropic был более либерален в начале, но теперь, когда у Claude Code есть устойчивый бренд и вес как agent harness, Anthropic ставит самые выгодные цены на свои собственные инструменты и метрирует всё остальное, тогда как Codex как претендент ведёт себя более либерально по всем фронтам.

Возможно, железо — это судьба, а возможно, это часть более длинного 6-месячного чередующегося цикла «mandate equinox»:

AI News за 12.05.2026–13.05.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 твиттер-аккаунта и больше никаких 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

Инфраструктура агентов, harness'и и платформы для разработчиков

Cline, LangChain, Notion и Cursor — все углубились в территорию агентских платформ: Cline выложил в open source перестроенный Cline SDK и обновлённый CLI с TUI, агентскими командами, запланированными задачами и коннекторами, позиционируя свой harness как переиспользуемую подложку для кастомных coding-агентов. LangChain на Interrupt выкатил большую партию инфраструктуры для жизненного цикла агентов: LangSmith Engine, SmithDB, Sandboxes, Managed Deep Agents, LLM Gateway, Context Hub и Deep Agents 0.6. Самая технически примечательная часть — SmithDB, специально построенная база для наблюдаемости вложенных, долго работающих трейсов с большими пейлоадами, дающая, по сообщениям, 12–15× ускорение доступа на ключевых нагрузках; команда говорит, что она построена поверх Apache DataFusion и Vortex. Параллельно External Agents API от Notion позволяет сторонним агентам — Claude, Codex, Cursor, Decagon, Warp, Devin — работать прямо внутри Notion как общий, проверяемый слой контекста, а не очередной силос. Cursor расширил облачных агентов полностью настроенными средами разработки, включая клонированные репозитории, зависимости, историю версий, откаты, ограниченный egress и изолированные секреты.Agent UX всё больше про долгоиграющее состояние, стриминг и оркестрацию, а не про чат: несколько запусков сошлись в одном дизайнерском направлении. Duet Agent предлагает harness в виде конечного автомата для задач длиной в недели или месяцы, с координацией родительских/субагентов и памятью вместо компакции. OSS-обновления LangChain добавили стриминг типизированных проекций, хранение чекпойнтов, code interpreter, профили harness'ей и тюнинг под конкретные модели — всё ради более богатых событийных потоков агентов, чем простые токены. Tabracadabra ушёл от автокомплита к контекстно-зависимому ассистенту в любом текстовом поле, а VS Code представил окно Agents и улучшенный обзор задач между проектами. Архитектурное послание этих релизов: продакшен-агентам всё больше нужны долговечное исполнение, инспектируемое промежуточное состояние и tool-native UI-поверхности, а не stateless-циклы prompt/response.

Обучение моделей, архитектура и эффективность данных

Эффективность претрейна и архитектурные эксперименты — самая яркая исследовательская линия: Token Superposition Training от Nous Research меняет раннюю фазу претрейна так, что модель читает/предсказывает смежные «мешки» токенов, прежде чем вернуться к стандартному next-token prediction; авторы сообщают о 2–3× ускорении по wall-clock при тех же FLOPs без изменения архитектуры на инференсе, проверенном от 270M до 3B dense и 10B-A1B MoE. Jonas Geiping и др. утверждают, что нынешнее message-based/чат-обучение чрезмерно ограничивает агентов одним потоком, и выпустили статью о multi-stream LLM, заявляя о меньшей задержке, более чистом разделении ответственности и более читаемом параллельном reasoning'е/использовании инструментов; статья и код по ссылке здесь. δ-mem предлагает внешнюю онлайн-ассоциативную память, прикреплённую к замороженному full-attention бэкбону: при состоянии 8×8 сообщается об улучшении среднего балла в 1,10× и о превосходстве над не-δ-mem базлайнами в 1,15×, с более крупным приростом на бенчмарках с высокой нагрузкой на память.Пост-трейнинг/сжатие и курирование данных тоже дали заметные результаты: Star Elastic от NVIDIA заявляет, что один прогон пост-трейнинга может породить семейство reasoning-моделей разных размеров, при в 360 раз меньшей стоимости, чем претрейн семейства и в 7 раз лучше SOTA-сжатия. Работа Datology по VLM, отмеченная Siddharth Joshi и Pratyush Maini, утверждает, что одно лишь курирование данных способно дать крупный мультимодальный прирост: +11,7 пункта по 20 публичным VLM-бенчмаркам на 2B, обгон InternVL3.5-2B примерно на 10 пунктов при примерно 17× меньшем тренировочном compute, и почти фронтирная 4B-производительность при в 3,3 раза меньшем response FLOPs, чем у Qwen3-VL-4B. Что до открытых данных, Percy Liang сообщил, что следующий прогон Marin уже содержит 18T токенов в смеси и по-прежнему ищет ещё данные для претрейна, mid-training и SFT; сопутствующий просмотрщик токенов здесь.Открытые evals и работа с датасетами созревают параллельно с построением моделей: SWE-ZERO-12M-trajectories от Kevin Li позиционируется как крупнейший открытый датасет агентских трасс: 112B токенов, 12M траекторий, 122K PR, 3K репозиториев, 16 языков. Victor Mustar отметил llama-eval как шаг к более сопоставимым community-eval'ам llama.cpp. Тем временем Steve Rabinovich и Sayash Kapoor доказывают, что заслуживающая доверия оценка агентов требует анализа логов, а не только метрик результата, потому что более сильные агенты вскрывают скрытые баги бенчмарков и пути reward-hacking.

Ценообразование enterprise AI, конкуренция платформ и дистрибуция

Конкуренция Anthropic против OpenAI обострилась вокруг enterprise-дистрибуции и lock-in разработчиков: Данные Ramp, приведённые Andrew Curran, показали Anthropic на 34,4% бизнесов против OpenAI на 32,3% в апреле — первая видимая смена лидера по корпоративному внедрению; The Rundown разогнал те же цифры. Одновременно Anthropic поменял экономику тарифов: ClaudeDevs объявил, что платные планы Claude получат выделенный месячный кредит на программное использование через Agent SDK, claude -p, GitHub Actions и сторонние SDK-приложения. Power-юзеры тут же восприняли это как серьёзное ограничение subsidy-harness'ей; критика прозвучала от Theo, Jeremy Howard, Matt Pocock и Omar Sanseviero. Anthropic частично компенсировал негатив отдельным повышением недельных лимитов Claude Code на 50% до 13 июля, поверх ранее объявленного 2× увеличения 5-часового лимита.OpenAI агрессивно ответил enterprise-стимулами для Codex: OpenAI Devs и Sam Altman предложили два месяца бесплатного Codex корпоративным клиентам, переходящим в ближайшие 30 дней. OpenAI также опубликовал больше технических деталей платформы, включая описание дизайна Windows-песочницы — комбинацию локальных пользователей, правил файрвола, ACL, write-restricted токенов, DPAPI и helper-исполняемых файлов, необходимых для безопасного запуска coding-агентов с доступом к локальной файловой системе/инструментам. Конкурентная динамика теперь меньше похожа на «побеждает лучшая модель» и больше — на субсидия + контроль рабочего процесса + совместимость harness'ей.Корпоративное внедрение всё сильнее связано с гарантиями рантайма/безопасности: Perplexity описала аппаратно изолированную архитектуру песочницы с разделением на уровне VPC, короткоживущими прокси-токенами и сканированием внешнего контента до действий агента, с дополнительными деталями по шифрованию и автоудалению. Aravind Srinivas представил это как фундамент для превращения Perplexity в enterprise-платформу знаний/исследований. Более широкий паттерн: вендоры агентов больше не продают только интеллект — они продают ограниченные среды исполнения.

Автономная наука, кибер-возможности и робототехника

Рекурсивное самоулучшение перешло из идеи в кластер стартапов: крупнейшей мета-темой стал запуск Recursive — компании, основанной для создания ИИ, который автоматизирует науку и безопасно улучшает сам себя. Запускающие посты от Richard Socher, Josh Tobin, Dominik Schmidt, Jenny Zhang и Shengran Hu позволяют предположить команду из людей, работавших над open-endedness, AI Scientist и автоматизацией исследований. В смежной работе AutoScientist от Adaption стремится автоматизировать весь цикл training-research вне frontier-лабораторий, а Sarah Hooker утверждает, что большинство провалов обучения моделей связаны с хрупкостью research-цикла, а не с нехваткой compute.Оценки кибер-возможностей продолжают расти круче: британский AI Security Institute сообщил, что длина кибер-задач, которые могут выполнять фронтирные модели, удваивается каждые несколько месяцев, и недавние модели бьют прежние тренды. Logan Graham из Anthropic/Glasswing сказал, что Claude Mythos Preview — первая модель, решившая оба end-to-end кибер-полигона AISI, включая Cooling Tower, и единственная, прошедшая все задачи в рамках лимита института в 2,5M токенов. XBOW, по сообщениям, нашёл «беспрецедентную точность token-for-token», а партнёрское использование, как утверждается, вскрыло тысячи high/critical уязвимостей за недели. Независимый комментарий от scaling01 утверждает, что более новая версия Mythos прошла кибер-полигон 6/10 раз против 3/10 у preview-базлайна.Робототехника получила конкретную демонстрацию long-horizon развёртывания: Brett Adcock из Figure отстримил гуманоидных роботов, отрабатывающих полную 8-часовую автономную смену на сортировке посылок на Helix-02, с дополнительными деталями: роботы рассуждают по пикселям с камеры, работают на уровне паритета с человеком (~3с/посылка), выполняют инференс on-device, координируются как сетевой парк, автономно меняются при низком заряде батареи и сами диагностируются/уходят в сервис при необходимости здесь. Это одна из самых явных публичных демонстраций оркестрации множества роботов в длительной работе без человека в цикле, а не короткий бенчмарковый клип.

Топ-твиты (по вовлечённости)

Ценообразование и лимиты Claude Code: @ClaudeDevs о повышении недельных лимитов на 50%, @ClaudeDevs о программных кредитах, и последовавший бэклаш разработчиков от @theo сделали ценовую политику самой значимой историей дня для разработчиков.Enterprise-пуш Codex: @sama, предлагающий два бесплатных месяца Codex для переходящих, и enterprise-призыв @OpenAIDevs просигнализировали необычно прямой go-to-market контрудар.8-часовая смена гуманоидов Figure: пост Brett Adcock с лайвстримом привлёк огромное внимание и стал одним из немногих вирусных постов в подборке с явной технической субстанцией.Запуск Cline SDK: релиз SDK от @cline был одним из самых вовлекающих по-настоящему технических запусков, отражая спрос на open coding-agent harness'и.Token Superposition Training: пост @NousResearch про TST выделился как редкий твит про метод претрейна, широко пробивший охват — вероятно, потому что утверждение о ускорении обучения в 2–3× без изменения архитектуры на инференсе конкретно и экономически важно.

AI Reddit Recap

/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap

1. Эффективный on-device инференс LLM

Продолжите 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.