[AINews] Agents for Everything Else: Codex for Knowledge Work, Claude for Creative Work

[AINews] Агенты для всего остального: Codex для интеллектуальной работы, Claude для творческой

тихий день позволяет поразмышлять о том, как кодинг-агенты «прорывают периметр»

Мы упоминали в подкасте Unsupervised Learning тезис о том, что «кодинг-агенты прорывают периметр», и сегодня этот доклад опубликован вживую.

Некоторые запуски точечны, другие накапливаются со временем. И у Claude, и у Codex были очень насыщенные недели, причём Claude в целом выигрывает войну по охватам, как это уже происходит какое-то время.

Codex

Главным апдейтом Codex сегодня стал «Codex for Work» — по сути лендинг, позиционирующий Codex как инструмент для интеллектуальной работы (а не только для кодинга), что продолжает линию прошлой недели по превращению Codex в потенциальный «SuperApp» от OpenAI. Но это не просто обновление лендинга: в свежем Codex теперь CUA на 42% быстрее, отзывчивый браузер, /chronicle, /goal («наша версия Ralph loop»), а онбординг теперь предлагает подключиться к набору Microsoft/Google/Salesforce, и у агента появился любопытный Cowork-подобный UI для планирования и встроенный редактор файлов для документов MS Office.

По сути, как говорит Tibo, «Codex теперь доступен и для не-программистов», Greg добавляет: «Codex для всех, для любой задачи, выполняемой на компьютере», а Sam пишет: «попробуйте его для некодинговой работы за компьютером». Картина ясна.

«Динамический UI» — интересный выбор: команда явно отказалась от Cowork-подобного переключателя в духе Claude, предпочтя, чтобы агент сам управлял пользовательским опытом.

Claude

На фоне растущего числа уязвимостей в безопасности и мета-сюжета вокруг Mythos, Anthropic запустила Claude Security — инструмент для код-ревью.

Но, пожалуй, более крупной новостью недели стала поддержка творческих инструментов — Blender, Autodesk, Adobe Creative Cloud, Ableton, Splice, Canva Affinity и других.

AI News за 29.04.2026–30.04.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 твиттера и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться или отписаться от рассылок разной частоты!

Обзор AI Twitter

GPT-5.5 от OpenAI, расширение Codex и оценки киберспособностей

GPT-5.5 теперь убедительно входит в высшую лигу по длинногоризонтным кибер-задачам: UK AI Security Institute сообщил, что GPT-5.5 стала второй моделью, прошедшей одну из их многошаговых симуляций кибератак от начала до конца, и несколько последующих постов отметили примерный паритет с Claude Mythos Preview на этом тесте: @scaling01 привёл средний показатель прохождения 71.4% для GPT-5.5 против 68.6% у Mythos, а @cryps1s отметил, что GPT-5.5 решила цепочку TLO в 2/10 попытках против 3/10 у Mythos. @polynoamial подчеркнул, что производительность продолжала расти даже за пределами 100M токенов бюджета инференса, что говорит об отсутствии очевидного насыщения. Это существенно меняет прежний нарратив о том, что у Anthropic есть уникальное лидерство в наступательной кибер-автоматизации. OpenAI приурочила к этому моменту и продуктовый релиз по безопасности: Advanced Account Security для ChatGPT с устойчивым к фишингу входом и укреплённым восстановлением доступа.Codex выходит за пределы кодинга в общую работу на компьютере: OpenAI выпустила существенное обновление Codex, явно позиционируемое как «для всех, для любой задачи на компьютере», с главным анонсом, подсвечивающим онбординг по ролям, подключение приложений и сценарии работы с документами, слайдами, таблицами, ресёрчем и планированием. @ajambrosino кратко описал обновление как динамический UI под конкретные задачи, на 20% более быструю работу с компьютером/браузером, улучшенную обработку слайдов/таблиц и менее громоздкие передачи задач, а @AriX отметил, что Computer Use работает на 42% быстрее после обновления. Sam Altman поддержал запуск словами «большой апгрейд codex сегодня! попробуйте для некодинговой работы за компьютером». Более широкий тренд: OpenAI продуктизирует UX «computer-use агента», а не только возможности модели.Дельты в бенчмарках были инкрементальными, но экономически значимыми: Artificial Analysis отметили GPT-5.5 Pro как новую слегка опережающую SOTA на CritPt по сравнению с GPT-5.4 Pro, но любопытно не само значение — прибавка была достигнута при ~60% меньшей стоимости и расходе токенов на этом frontier-научном тесте. Это согласуется с общим тоном дискуссий о том, что семейство GPT-5.5 — это не столько драматический скачок интеллекта, сколько более высокая надёжность и эффективность в дорогих сценариях.

Движение open-weight моделей: Qwen3.6, Tencent Hy3-preview, Grok 4.3 и Ling 2.6 1T

Qwen3.6 27B выглядит как самый важный open-weight релиз дня: Artificial Analysis поставили Qwen3.6 27B на первое место среди open-weights моделей до 150B параметров с Intelligence Index 46, опередив Gemma 4 31B и предыдущие версии Qwen. Ключевые детали: лицензия Apache 2.0, контекст 262K, нативный мультимодальный ввод и веса BF16, помещающиеся в один H100. Сопутствующий 35B A3B MoE набрал 43, что делает его самой сильной открытой моделью в районе 3B активных параметров. Минус — дорогой инференс по выходному токену: AA оценивают, что Qwen3.6 27B использовала ~144M выходных токенов на пакете тестов и обходится примерно в 21× дороже Gemma 4 31B в этом сравнении. Тем не менее по соотношению возможности/размер это заметный шаг.Hy3-preview от Tencent конкурентоспособна, но не лидер класса: Artificial Analysis описали Hy3-preview как MoE 295B общего / 21B активных с контекстом 256K и community-лицензией с ограниченным коммерческим использованием. Она получила 42 по Intelligence Index AA, уступая недавним открытым конкурентам — Qwen3.6 27B, DeepSeek V4 Flash и GLM-5.1. Самый интересный момент — CritPt, где она сравнялась с GLM-5.1 на 4.6%, что говорит о научных способностях выше среднего относительно её общего положения.Grok 4.3 от xAI заметно подтянулся на agentic-бенчмарках и подешевел: Artificial Analysis измерили Grok 4.3 на 53 балла по Intelligence Index — это на четыре пункта выше, чем у Grok 4.20 v2, с большим скачком на GDPval-AA до 1500 Elo. AA также сообщили о примерно 40% более низкой цене на вход и 60% более низкой цене на выход по сравнению с предыдущей версией. Релиз всё ещё значительно отстаёт от GPT-5.5 на GDPval-AA, но выглядит как реальное улучшение в системной части и пост-тренинге, а не как мелкая ревизия.Ling 2.6 1T от Ant Group ориентирован на стоимостную эффективность, а не на frontier-статус: Artificial Analysis позиционируют Ling 2.6 1T как модель на 1T параметров без reasoning с оценкой 34, неплохими числами по GPQA/HLE и заметно низкой стоимостью прогона бенчмарка — около $95. Оговорка — надёжность: AA сообщают о 92% уровне галлюцинаций на AA-Omniscience.

Мультимодальные/визуальные работы DeepSeek, GUI-агенты и спекуляции о масштабах обучения

Мультимодальное направление DeepSeek, по всей видимости, тесно завязано на computer-use агентах: @nrehiew_ отметил, что DeepSeek тренирует зрение в V4-Flash так, что модель напрямую выдаёт bounding boxes и координаты точек во время рассуждения, интерпретируя это как дизайн под computer-use, а не под обычный VLM. Второй пост утверждает, что задачи «визуальных примитивов» из статьи напрямую соответствуют работе с браузером/компьютером, а не широкому мультимодальному пониманию (ссылка). Эта рамка совпадает с параллельными наблюдениями @teortaxesTex о том, что DeepSeek, возможно, интегрирует визуальные веса обратно в основную линию V4, а не выпускает отдельный «V4-Flash-Vision».Исчезновение репозитория стало отдельной историей: после релиза несколько наблюдателей заметили, что репозиторий DeepSeek «Thinking with Visual Primitives» исчез — об этом писали @teortaxesTex и @arjunkocher. Внятного объяснения в этих твитах не прозвучало, но удаление привлекло больше внимания, потому что работа предлагала конкретный рецепт для визуального рассуждения и GUI-грундинга.Разговоры о масштабе указывают на очень большие объёмы токенов для frontier-предобучения: @teortaxesTex утверждает, что >100T токенов больше не считается необычным для frontier-моделей, и оценивает гипотетический DeepSeek V4 на 100T токенов как «V4 + ещё 2 эпохи», а @nrehiew_ прикинул на коленке ~150T токенов и ~9e25 FLOPs предобучения для модели с ~100B активных параметров, что соответствует прогону, осуществимому примерно за 14 дней на кластере уровня OpenAI с 100K GB200 при консервативном MFU. Это спекуляции, но полезные как калибровка того, что сегодня значит «frontier-масштаб» на практике.

Инфраструктура агентов, harness-инжиниринг и системы коллаборации агентов

Налицо явный сдвиг от хвастовства характеристиками моделей к инжинирингу harness-обвязки: Cursor опубликовали серьёзную заметку о том, как они тестируют и тюнят свой agent harness, с фокусом на рантайм, evals, восстановление после деградаций и кастомизацию под конкретные модели, а не на общие заявления по бенчмаркам. @Vtrivedy10 прямо связал материал Cursor с дизайн-паттернами, которые сходятся у разных разработчиков агентов: индивидуальные промпты/инструменты под каждую модель, смешанные offline+online evals, dogfooding и восприятие контекстного окна как основной вычислительной границы.LangChain продолжает упаковывать развёртывание и multi-tenant инфраструктуру для агентов: @hwchase17 представил DeepAgents deploy — конфиг-ориентированный поток облачного развёртывания через deepagents.toml, с секциями для агента, песочницы, авторизации и фронтенда. Связанные посты сотрудников LangChain описали паттерны agent-сервера для изоляции данных, делегированных учётных данных и RBAC в многопользовательских развёртываниях (пример). Это всё более тот скучный, но важный слой, который превращает демки в корпоративный софт.Коллаборативные multi-agent рабочие пространства становятся всё более конкретными: @cmpatino_ представил Agent Collabs, использующий бакеты Hugging Face и Spaces в качестве общего бэкенда для роёв разнородных агентов, обменивающихся сообщениями, артефактами и прогрессом. Примечательна не сама идея «агентов, сотрудничающих между собой», а лёгкие примитивы координации, позволяющие более слабым агентам делать полезную работу по валидации, пока более ресурсные агенты ведут дорогие эксперименты.

Безопасность, цепочка поставок и защита аккаунтов

Компрометация open-source пакетов остаётся острым операционным риском: Socket сообщили, что популярный PyPI-пакет lightning был скомпрометирован в версиях 2.6.2 и 2.6.3 — вредоносный код выполнялся при импорте, скачивал Bun и запускал 11 МБ обфусцированной JavaScript-нагрузки, нацеленной на кражу учётных данных. @theo связал этот инцидент с другими компрометациями пакетов (intercom-client в npm) и Linux zero day, утверждая, что темп атак на цепочку поставок ПО нарастает.Сканеры безопасности становятся полноценными AI-продуктами: Anthropic выкатили Claude Security, описанный @kimmonismus и позднее @_catwu как сканер уязвимостей репозиториев, который валидирует находки и предлагает исправления, работая на Opus 4.7. Cursor выпустили параллельный продукт — Cursor Security Review, включающий постоянный ревью PR и плановые сканирования кодовой базы. Это один из самых наглядных примеров того, как поставщики моделей напрямую заходят в устоявшиеся категории devsecops.

Топ твитов (по вовлечённости)

OpenAI Codex расширяется в общую интеллектуальную работу: анонс Codex от OpenAI и фоллоу-ап Sam Altman стали крупнейшими продуктовыми постами дня, обозначая стратегический сдвиг от «кодинг-агента» к «computer-use агенту».Результат GPT-5.5 на кибер-тесте оказался важен: ветка UK AISI вошла в число самых обсуждаемых технических постов и переформатировала сравнение с Mythos от Anthropic.Qwen выпустили инструменты интерпретируемости, а не только модели: Qwen-Scope — открытый набор sparse autoencoders для моделей Qwen — выделился как редкий релиз, ориентированный на управление фичами, отладку, синтез данных и оценку, а не на сырые веса.Anthropic опубликовали масштабное исследование по guidance/сикофантии: их анализ 1M разговоров с Claude напрямую связал поведенческое исследование с изменениями в обучении для Opus 4.7 и Mythos Preview — важный знак того, что циклы пост-тренинга становятся всё более продуктизированными и data-driven.

Обзор AI Reddit

/r/LocalLlama + /r/localLLM Обзор

1. Запуск AMD Ryzen 395 Box и Halo Box

Продолжайте читать с 7-дневным бесплатным пробным периодом

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