[AINews] ImageGen is on the Path to AGI

[AINews] Генерация изображений — на пути к AGI

размышления о продолжающемся взрыве вокруг GPT-Image-2

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:

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.

Разумеется, она хороша для образования:

или поп-культуры:

или точных, чистых инфографик:

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:

И вот так, одним щелчком, Claude Design, предыдущий «хит сезона», уже выпал из обсуждения. Всё просто: если ты можешь «замкнуть» цикл — ты побеждаешь.

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.

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?

Кстати, астронавты верхом на лошади когда-то были сложной задачей для генерации изображений, потом сложным стал конь верхом на астронавте, а теперь, ну…

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!

Обзор AI-Twitter

Сдвиг в дистрибуции OpenAI, бенчмарки GPT-5.5 и ценовые сигналы Codex/Copilot

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 и агенто-ориентированный push Китая в сторону открытых весов

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.

Среды выполнения агентов, оркестрация и локальные инструменты

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.

Инфраструктура инференса, инженерия внимания/KV и системная работа

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).

Бенчмарки, оценки и открытые направления исследований

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.

Топ твитов (по вовлечённости)

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.

Обзор AI-Reddit

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Производительность и оптимизация моделей Qwen3.6

Продолжайте читать с 7-дневной бесплатной пробной версией

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