[AINews] ImageGen is on the Path to AGI
Статья рассматривает продолжающийся успех GPT-Image-2 и утверждает, что генерация изображений — не побочный квест, а необходимый шаг на пути к AGI: мультимодальная генерация расширяет «G» в «AGI» за пределы текста и кода. В обзоре AI-новостей за 26–27 апреля 2026 года освещаются ключевые события: OpenAI ослабляет эксклюзивность с Azure и выходит на AWS Bedrock, GPT-5.5 показывает неравномерное превосходство в бенчмарках, GitHub Copilot переходит на тарификацию по использованию. Xiaomi выпустила MiMo-V2.5 под лицензией MIT с контекстом в 1M токенов, а Kimi K2.6 возглавил еженедельный лидерборд OpenRouter. Google разделила TPU v8 на чипы для обучения (8t) и инференса (8i), а оптимизация KV-кеша и оценка затрат агентов становятся центральными темами исследований.
[AINews] ImageGen is on the Path to AGI
[AINews] Генерация изображений — на пути к AGI
reflecting on the continued GPT-Image-2 explosion
размышления о продолжающемся взрыве вокруг GPT-Image-2
As every lab sprints toward being some form of Anthropic (aka having a coding and enterprise AI focus, producing ever better PDFs and PPTs and spreadsheets), it is still refreshing to see that GPT-Image-2 is continuing to drive more creative applications, for example this:
Пока каждая лаборатория стремится стать чем-то вроде Anthropic (то есть сфокусироваться на кодинге и корпоративном ИИ, делать всё лучшие PDF, PPT и таблицы), по-прежнему приятно видеть, что GPT-Image-2 продолжает порождать всё больше креативных применений, например вот это:
Considering the extremely high NPS score of the Lego Rocky Space Friend on date nights, you can imagine how good a low-hallucination, research-enabled, fully multimodal reasoning image model can be.
Учитывая крайне высокий NPS у Lego Rocky Space Friend на свиданиях, можно представить, насколько хороша мультимодальная модель с низким уровнем галлюцинаций, поддержкой исследований и полноценным визуальным рассуждением.
Of course it’s good for education:
Разумеется, она хороша для образования:
or pop culture:
или поп-культуры:
or precise, clean infographics:
или точных, чистых инфографик:
And of course the GPT-Image-2 + Codex combo, which is available as a skill in Codex, which you can iteratively use to generate assets WHILE you code:
И конечно же, связка GPT-Image-2 + Codex, доступная как навык в Codex, которую можно итеративно использовать для генерации ассетов ПРЯМО ВО ВРЕМЯ написания кода:
And just like that, Claude Design, the previous Current Thing, isn’t even in the conversation anymore. Quite simply, if you can “close” the loop, you win.
И вот так, одним щелчком, Claude Design, предыдущий «хит сезона», уже выпал из обсуждения. Всё просто: если ты можешь «замкнуть» цикл — ты побеждаешь.
But that isn’t quite the argument we’re making here. What we’re focusing on is the very literal and serious question of whether or not models like Nano Banana or GPT-Image-2 or Grok Imagine are necessary uses of scarce GPU capacity if you are eschewing “side quests” and seriously pursuing AGI and trying to hit the revenue, efficiency, and funding goals necessary to not die along the way.
Но это не совсем тот аргумент, который мы здесь приводим. Мы фокусируемся на вполне буквальном и серьёзном вопросе: являются ли модели вроде Nano Banana, GPT-Image-2 или Grok Imagine оправданным использованием дефицитных GPU-мощностей, если вы отказываетесь от «побочных квестов» и серьёзно движетесь к AGI, стараясь достичь целей по выручке, эффективности и финансированию, необходимых для выживания.
The answer is emergingly clear: yes. Not merely because of the “closing the loop”. But also because you can only do so much with text and code and structured output generation. When you have multimodal voice and visual generation (including transparency!), you truly flex the “G” part of “AGI” - after all, what good is AI if it only narrowly takes all programming jobs?
Ответ становится всё более очевидным: да. Не только из-за «замыкания цикла». Но и потому, что с текстом, кодом и структурированной генерацией можно сделать лишь ограниченное количество вещей. Когда у вас есть мультимодальная генерация голоса и изображений (включая прозрачность!), вы по-настоящему раскрываете букву «G» в «AGI» — в конце концов, какой толк от ИИ, если он лишь узко заменяет программистов?
By the way, horse-riding astronauts used to be hard in imagegen, then it was astronaut-riding-horses, and now, well…
Кстати, астронавты верхом на лошади когда-то были сложной задачей для генерации изображений, потом сложным стал конь верхом на астронавте, а теперь, ну…
AI News for 4/26/2026-4/27/2026. 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-новости за 26–27 апреля 2026 года. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем: AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете включить/отключить частоту email-рассылки!
AI Twitter Recap
Обзор AI-Twitter
OpenAI Distribution Shift, GPT-5.5 Benchmarks, and Codex/Copilot Pricing Signals
Сдвиг в дистрибуции OpenAI, бенчмарки GPT-5.5 и ценовые сигналы Codex/Copilot
OpenAI loosens Azure exclusivity: @sama said OpenAI updated its Microsoft partnership so Microsoft remains the primary cloud, but OpenAI can now make products available across all clouds, with product/model commitments extending to 2032 and revenue share through 2030. The implication was quickly drawn by @scaling01 and @kimmonismus: OpenAI can now distribute via Google TPU / AWS Trainium / Bedrock, and Microsoft’s license to OpenAI IP becomes non-exclusive. @ajassy confirmed OpenAI models are coming to AWS Bedrock in the coming weeks. @simonw noted the new language likely means the old AGI clause is effectively gone.
GPT-5.5 is a broad upgrade, but not uniformly dominant: Community evals from @htihle put GPT-5.5 no-thinking at 67.1% on WeirdML, up from 57.4% for GPT-5.4, but still behind Opus 4.7 no-thinking at 76.4% while using fewer tokens. LMSYS Arena results from @arena placed GPT-5.5 at #9 in Code Arena, #6 Document, #7 Text, #3 Math, #2 Search, #5 Vision, with Expert Arena #5. Arena also clarified current evaluation covers medium/high reasoning, with xHigh still pending (1, 2). Practitioner feedback was positive for hard coding tasks such as GPU kernels from @gdb, but there were also reports of “compressed CoT leakage” / malformed outputs in no-thinking mode from @htihle.
Developer economics are becoming more explicit: GitHub announced Copilot moves to usage-based billing on June 1, a notable shift as agentic workflows consume much more runtime. Parallel to that, @Hangsiin documented Codex usage multipliers: GPT-5.4 fast = 2x, GPT-5.5 fast = 2.5x, with 5.4-mini and GPT-5.3-Codex materially cheaper. @sama argued Codex at $20 remains a strong value. OpenAI also open-sourced Symphony, an orchestration layer connecting issue trackers to Codex agents for “open issue → agent → PR → human review,” via @OpenAIDevs.
OpenAI ослабляет эксклюзивность с Azure: @sama сообщил, что OpenAI обновила партнёрство с Microsoft — Microsoft остаётся основным облаком, но OpenAI теперь может распространять продукты через все облака, обязательства по продуктам/моделям продлены до 2032, а доля от выручки — до 2030. Вывод быстро сделали @scaling01 и @kimmonismus: OpenAI теперь может дистрибутировать через Google TPU / AWS Trainium / Bedrock, а лицензия Microsoft на IP OpenAI становится неэксклюзивной. @ajassy подтвердил, что модели OpenAI появятся в AWS Bedrock в ближайшие недели. @simonw отметил, что новые формулировки, скорее всего, означают, что старая оговорка об AGI фактически упразднена.GPT-5.5 — широкое улучшение, но не повсеместное превосходство: Общественные оценки от @htihle показали GPT-5.5 без размышлений на уровне 67.1% на WeirdML, рост с 57.4% у GPT-5.4, но всё ещё позади Opus 4.7 без размышлений с 76.4% при меньшем расходе токенов. Результаты LMSYS Arena от @arena поставили GPT-5.5 на #9 в Code Arena, #6 Document, #7 Text, #3 Math, #2 Search, #5 Vision, с Expert Arena #5. Arena также уточнила, что текущая оценка покрывает medium/high reasoning, а xHigh ещё не проведён (1, 2). Практики положительно отозвались о сложных задачах кодинга, таких как GPU-ядра, от @gdb, но также были сообщения о «утечке сжатого CoT» и некорректных выводах в режиме без размышлений от @htihle.Экономика для разработчиков становится более явной: GitHub объявил, что Copilot переходит на тарификацию по использованию с 1 июня — заметный сдвиг, поскольку агентные рабочие процессы потребляют значительно больше времени выполнения. Параллельно @Hangsiin задокументировал множители использования Codex: GPT-5.4 fast = 2x, GPT-5.5 fast = 2.5x, при этом 5.4-mini и GPT-5.3-Codex существенно дешевле. @sama утверждал, что Codex за $20 остаётся выгодным предложением. OpenAI также выложила в открытый доступ Symphony — слой оркестрации, соединяющий трекеры задач с агентами Codex по схеме «открытая задача → агент → PR → ревью человеком», через @OpenAIDevs.
Xiaomi MiMo-V2.5, Kimi K2.6, and China’s Agent-Oriented Open-Weights Push
Xiaomi MiMo-V2.5, Kimi K2.6 и агенто-ориентированный push Китая в сторону открытых весов
MiMo-V2.5 is one of the day’s biggest open releases: @XiaomiMiMo open-sourced MiMo‑V2.5-Pro and MiMo‑V2.5 under MIT, both with 1M-token context. The Pro model is framed as a complex agent/coding model and the smaller model as a native omni-modal agent. Community summaries from @eliebakouch add useful technical details: MiMo‑V2.5-Pro is roughly 1T total / 42B active, trained on 27T tokens in FP8, while MiMo‑V2.5 is about 310B total / 15B active, trained on 48T tokens, with aggressive interleaved SWA/global attention and no shared expert. Xiaomi also announced a 100T token grant for builders via @_LuoFuli. Day-0 inference support landed quickly in vLLM and SGLang/vLLM.
Kimi K2.6 continues to lead in mindshare and deployment: @Kimi_Moonshot said Kimi K2.6 is now #1 on OpenRouter’s weekly leaderboard. Secondary reporting described it as a model for coding and long-horizon agents, including scaling to 300 concurrent sub-agents across 4,000 coordinated steps (dl_weekly). Practitioners remain split on speed/quality tradeoffs: @teortaxesTex found Kimi in Hermes much slower than DeepSeek V4 but sometimes capable of fixing bugs V4 could not.
Broader China-model trend: Multiple posts framed Chinese labs as pushing aggressively on open-ish, agent-oriented, long-context systems: Qwen 3.6 Flash, DeepSeek V4/Flash, GLM-5.1 promotions (triple usage extension), and Xiaomi’s MIT release. A recurring theme was that smaller / cheaper variants are often outperforming their larger siblings on practical agent benchmarks.
MiMo-V2.5 — один из крупнейших открытых релизов дня: @XiaomiMiMo выложила в открытый доступ MiMo‑V2.5-Pro и MiMo‑V2.5 под лицензией MIT, обе с контекстом в 1M токенов. Pro-модель позиционируется как модель для сложных агентов/кодинга, а меньшая — как нативный омни-модальный агент. Общественные обзоры от @eliebakouch добавляют технические подробности: MiMo‑V2.5-Pro — примерно 1T всего / 42B активных, обучена на 27T токенах в FP8, тогда как MiMo‑V2.5 — около 310B всего / 15B активных, обучена на 48T токенах, с агрессивным чередованием SWA/глобального внимания и без общего эксперта. Xiaomi также объявила грант на 100T токенов для разработчиков через @_LuoFuli. Поддержка инференса в день релиза быстро появилась в vLLM и SGLang/vLLM.Kimi K2.6 продолжает лидировать по вниманию и развёртыванию: @Kimi_Moonshot сообщили, что Kimi K2.6 теперь #1 в еженедельном лидерборде OpenRouter. Вторичные обзоры описали её как модель для кодинга и агентов с длинным горизонтом, включая масштабирование до 300 параллельных суб-агентов в 4 000 координированных шагах (dl_weekly). Практики разделились по поводу компромиссов между скоростью и качеством: @teortaxesTex обнаружил, что Kimi в Hermes значительно медленнее DeepSeek V4, но иногда способна исправлять баги, с которыми V4 не справляется.Общая тенденция китайских моделей: Множество постов описывали, как китайские лаборатории агрессивно продвигают открытые, агенто-ориентированные системы с длинным контекстом: Qwen 3.6 Flash, DeepSeek V4/Flash, продвижение GLM-5.1 (тройное продление использования) и MIT-релиз Xiaomi. Повторяющаяся тема: меньшие и более дешёвые варианты часто превосходят своих старших собратьев на практических агентных бенчмарках.
Agent Runtimes, Orchestration, and Local-First Tooling
Среды выполнения агентов, оркестрация и локальные инструменты
Sakana’s Conductor is a notable multi-agent result: @SakanaAILabs introduced a 7B Conductor trained with RL to orchestrate a pool of frontier models in natural language rather than solving tasks directly. It dynamically decides which agent to call, what subtask to assign, and which context to expose, and reportedly reached 83.9% on LiveCodeBench and 87.5% on GPQA-Diamond, beating any single worker in its pool. @hardmaru highlighted “AI managing AI” and recursive self-selection as a new axis of test-time scaling.
Local and hybrid agents keep getting better: Several posts showed coding/assistant stacks running locally. @patloeber and @_philschmid documented running Pi agent + Gemma 4 26B A4B locally via LM Studio/Ollama/llama.cpp. @googlegemma demoed a fully local browser agent using Gemma 4 + WebGPU, with native tool calling for browsing history, tab management, and page summarization. @cognition shipped Devin for Terminal, a local shell agent that can later hand off to the cloud.
Agent ergonomics and framework evolution: Hermes had a strong day: @Teknium noted Hermes Agent’s repo surpassed Claude Code, while native vision became the default when supported. The broader ecosystem kept filling in missing pieces: Cline Kanban now supports different agents/models per task card; Future AGI open-sourced an eval/optimization stack for self-improving agents; and @_philschmid argued MCP works best either through explicit @mention loading or subagent-scoped tool assignment, not indiscriminate server attachment.
Conductor от Sakana — заметный мультиагентный результат: @SakanaAILabs представила 7B Conductor, обученный с помощью RL оркестрировать пул фронтирных моделей на естественном языке, а не решать задачи напрямую. Он динамически решает, какого агента вызвать, какую подзадачу назначить и какой контекст раскрыть, и, по сообщениям, достиг 83.9% на LiveCodeBench и 87.5% на GPQA-Diamond, превзойдя любого отдельного воркера в своём пуле. @hardmaru выделил идею «ИИ, управляющий ИИ» и рекурсивный самоотбор как новую ось масштабирования во время инференса.Локальные и гибридные агенты продолжают улучшаться: Несколько постов продемонстрировали стеки для кодинга/ассистентов, работающие локально. @patloeber и @_philschmid описали запуск Pi agent + Gemma 4 26B A4B локально через LM Studio/Ollama/llama.cpp. @googlegemma показали полностью локальный браузерный агент на Gemma 4 + WebGPU с нативным вызовом инструментов для истории, управления вкладками и суммаризации страниц. @cognition выпустили Devin for Terminal — локальный shell-агент, который может затем передать задачу в облако.Эргономика агентов и эволюция фреймворков: У Hermes был удачный день: @Teknium отметил, что репозиторий Hermes Agent обошёл Claude Code, а нативное зрение стало опцией по умолчанию при наличии поддержки. Более широкая экосистема продолжала заполнять пробелы: Cline Kanban теперь поддерживает разные агенты/модели для каждой карточки задач; Future AGI открыла стек оценки/оптимизации для самоулучшающихся агентов; а @_philschmid утверждал, что MCP лучше всего работает через явную загрузку по @mention или назначение инструментов на уровне суб-агентов, а не через неразборчивое подключение серверов.
Inference Infrastructure, Attention/KV Engineering, and Systems Work
Инфраструктура инференса, инженерия внимания/KV и системная работа
Google’s TPU split is a meaningful architecture signal: Several posts dissected Google’s Cloud Next announcement that TPU v8 is split into 8t for training and 8i for inference, with claims of roughly 2.8x faster training and 80% better inference performance/$ than prior generation. @kimmonismus emphasized this is the first time Google split custom silicon by workload and that OpenAI, Anthropic, and Meta are reportedly buying TPU capacity.
DeepSeek V4 support is maturing quickly in infra stacks: @vllm_project said support for DeepSeek V4 base models is coming, requiring an expert_dtype config field to distinguish FP4 instruct vs FP8 base. In the vLLM 0.20.0 release, highlights included DeepSeek V4 support, FA4 as default MLA prefill, TurboQuant 2-bit KV, and a DeepSeek-specific MegaMoE path on Blackwell.
KV cache optimization remains a hot battleground: There was dense discussion around long-context bottlenecks and KV strategies. @cHHillee summarized three main levers for long contexts: local/sliding attention, interleaved local-global attention, and smaller KV per global layer via GQA/MLA/KV tying/quantization. On the implementation side, @vllm_project and Red Hat/AWS published an FP8 KV-cache deep dive where a fix to FA3 two-level accumulation improved 128k needle-in-a-haystack from 13% to 89% while retaining FP8 decode speedups. Community critics also questioned DeepSeek V4’s specific KV tradeoffs relative to offloading-heavy approaches such as HiSparse (discussion).
Разделение TPU Google — значимый архитектурный сигнал: Несколько постов разобрали анонс Google Cloud Next о том, что TPU v8 разделён на 8t для обучения и 8i для инференса, с заявлениями о примерно 2.8x ускорении обучения и 80% лучшей производительности инференса за доллар по сравнению с предыдущим поколением. @kimmonismus подчеркнул, что это первый раз, когда Google разделила собственный кремний по типу нагрузки, и что OpenAI, Anthropic и Meta, по сообщениям, закупают мощности TPU.Поддержка DeepSeek V4 быстро вызревает в инфраструктурных стеках: @vllm_project сообщили, что поддержка базовых моделей DeepSeek V4 скоро появится и потребует конфигурационного поля expert_dtype для различения FP4 instruct и FP8 base. В релизе vLLM 0.20.0 основные новшества включают поддержку DeepSeek V4, FA4 как дефолтный MLA prefill, TurboQuant 2-bit KV и специфичный для DeepSeek путь MegaMoE на Blackwell.Оптимизация KV-кеша остаётся горячим полем битвы: Шла плотная дискуссия о бутылочных горлышках длинного контекста и KV-стратегиях. @cHHillee выделил три основных рычага для длинного контекста: локальное/скользящее внимание, чередование локального и глобального внимания и уменьшение KV на глобальный слой через GQA/MLA/KV tying/квантизацию. На уровне реализации @vllm_project и Red Hat/AWS опубликовали глубокий разбор FP8 KV-кеша, в котором исправление двухуровневого накопления FA3 улучшило needle-in-a-haystack на 128k с 13% до 89%, сохранив ускорение декодирования в FP8. Критики из сообщества также ставили под вопрос конкретные KV-компромиссы DeepSeek V4 относительно подходов с активной выгрузкой, таких как HiSparse (обсуждение).
Benchmarks, Evals, and Open Research Directions
Бенчмарки, оценки и открытые направления исследований
Open-world evaluation is gaining momentum: @sarahookr argued that most agentic benchmarks are overfit to automatically verifiable tasks, while the important frontier is open-world, uncertain, non-fully-verifiable work. Related threads connected this to continual learning, memory stores, and adaptive data systems (1, 2).
Cost-aware agent evaluation is becoming first-class: @dair_ai highlighted a new study on coding-agent spend over SWE-bench Verified: agentic coding can consume ~1000x more tokens than chat/code reasoning, usage can vary 30x across runs on identical tasks, and more spending does not monotonically improve accuracy. This lines up with pricing-model changes from Copilot and growing concern over uncontrolled agent runtime economics.
New benchmarks and domain-specific evals: ParseBench from LlamaIndex adds 2k verified enterprise document pages for parsing agents. AgentIR reframes retrieval for research agents by embedding the reasoning trace alongside the query, with AgentIR-4B hitting 68% on BrowseComp-Plus vs 52% for larger conventional embedding models. There were also several benchmark snapshots for frontier models—e.g. Opus 4.7 leading GSO at 42.2% and WeirdML / ALE-Bench / PencilPuzzleBench chatter—but the stronger signal was methodological: more people are measuring runtime cost, retrieval quality, and open-world behavior, not just final answer accuracy.
Оценка в открытом мире набирает обороты: @sarahookr утверждала, что большинство агентных бенчмарков переобучены на автоматически проверяемые задачи, тогда как важный фронтир — это открытый мир, неопределённость, невозможность полной верификации. Связанные обсуждения касались непрерывного обучения, хранилищ памяти и адаптивных систем данных (1, 2).Оценка агентов с учётом затрат становится первоклассной задачей: @dair_ai выделил новое исследование расходов coding-агентов на SWE-bench Verified: агентный кодинг может потреблять ~1000x больше токенов, чем чат/code-рассуждение, расход может варьироваться в 30 раз на идентичных задачах, и увеличение расходов не ведёт к монотонному росту точности. Это согласуется с изменениями ценовых моделей Copilot и растущей обеспокоенностью неконтролируемой экономикой работы агентов.Новые бенчмарки и доменные оценки: ParseBench от LlamaIndex добавляет 2 тыс. верифицированных страниц корпоративных документов для агентов парсинга. AgentIR переосмысливает поиск для исследовательских агентов, встраивая трассу рассуждений рядом с запросом, при этом AgentIR-4B достигает 68% на BrowseComp-Plus против 52% у более крупных традиционных моделей эмбеддингов. Также появились снимки бенчмарков для фронтирных моделей — например, Opus 4.7 лидирует на GSO с 42.2% и обсуждения WeirdML / ALE-Bench / PencilPuzzleBench — но более сильный сигнал был методологическим: всё больше людей измеряют стоимость выполнения, качество поиска и поведение в открытом мире, а не только итоговую точность ответов.
Top tweets (by engagement)
Топ твитов (по вовлечённости)
OpenAI–Microsoft partnership reset: @sama on cross-cloud availability and continued Microsoft partnership.
OpenAI on AWS: @ajassy confirming OpenAI models are coming to Bedrock.
GitHub Copilot pricing change: @github announcing usage-based billing starting June 1.
Xiaomi MiMo-V2.5 open-source release: @XiaomiMiMo with MIT license and 1M context.
Open-source orchestration for Codex: @OpenAIDevs launching Symphony.
Gemma local browser agent: @googlegemma showing a 100% local browser-resident agent with WebGPU.
Перезагрузка партнёрства OpenAI–Microsoft: @sama о кросс-облачной доступности и продолжении партнёрства с Microsoft.OpenAI на AWS: @ajassy подтвердил, что модели OpenAI появятся в Bedrock.Изменение тарификации GitHub Copilot: @github объявил о тарификации по использованию с 1 июня.Открытый релиз Xiaomi MiMo-V2.5: @XiaomiMiMo с лицензией MIT и контекстом в 1M.Открытая оркестрация для Codex: @OpenAIDevs запустили Symphony.Локальный браузерный агент Gemma: @googlegemma показали 100% локальный агент в браузере на WebGPU.
AI Reddit Recap
Обзор AI-Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM
1. Qwen3.6 Model Performance and Optimization
1. Производительность и оптимизация моделей Qwen3.6
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжайте читать 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 чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву публикаций.