[AINews] GPT 5.5 and OpenAI Codex Superapp

[AINews] GPT 5.5 и суперприложение OpenAI Codex

Spud жив!

Через неделю после Opus 4.7 настал черёд OpenAI нанести ответный удар очень похожими графиками улучшения Парето-фронтира для GPT 5.5 (как предпочитает Noam Brown — сырые одномерные измерения интеллекта уступают место двумерным графикам «интеллект на доллар»). В сравнении 4.7 и 5.5 приходится читать между строк, чтобы заметить то, что НЕ было упомянуто (кодинг), но по общему интеллекту AA коронует её как лучшую независимо проверенную модель в мире, И…

… по интеллекту на доллар («GPT-5.5 (medium) набирает столько же, сколько Claude Opus 4.7 (max), по нашему Intelligence Index при четверти стоимости (~$1200 против $4800) — хотя Gemini 3.1 Pro Preview набирает столько же при стоимости ~$900.»

Есть кое-какие подробности об обучающем железе и позитивные RSI-вайбы и крутые альтернативные бенчмарки.

Но если бы вы восприняли сегодняшний день как обычный точечный апдейт модели (некоторые предпочли бы назвать это 5.9), вы бы ошиблись — это ещё и объединённый с большим днём запуска Codex:

Со встроенным управлением браузером и другими функциями из этого мега-обновления, а также вобрав в себя ныне закрытый Prism (R.I.P.), OpenAI, судя по всему, сделала критически важный и задним числом очевидный выбор — превратить Codex в основу своей стратегии суперприложения.

AI News за 22.04.2026–23.04.2026. 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/отписаться по частоте писем!

Обзор AI-Твиттера

Запуск GPT-5.5 от OpenAI: более сильный агентный кодинг, более широкое использование компьютера и упор на токен-эффективность

GPT-5.5 — главный релиз дня: OpenAI выпустила GPT-5.5, позиционируемую как «новый класс интеллекта для настоящей работы», с развёртыванием в ChatGPT и Codex и отложенным доступом по API в ожидании дополнительных мер безопасности. Бенчмарк-посты OpenAI и сообщества сошлись на профиле лучшего долгосрочного исполнения, более уверенного компьютерного поведения и существенно улучшенной токен-эффективности, а не на сплошном превосходстве по всем бенчмаркам. Среди заявленных цифр — 82.7% Terminal-Bench 2.0, 58.6% SWE-Bench Pro, 84.9% GDPval, 78.7% OSWorld-Verified, 81.8% CyberGym, 84.4% BrowseComp и 51.7% FrontierMath Tier 1–3 по данным @reach_vb, при этом Artificial Analysis утверждает, что GPT-5.5 теперь лидирует или делит первое место по нескольким ключевым оценкам и находится на новом фронтире цена/качество, несмотря на более высокую цену за токен @ArtificialAnlys, @scaling01. OpenAI также подчеркнула, что в ChatGPT приросты инференса на уровне стека сделали GPT-5.5 Pro более практичной для требовательных задач @OpenAI.Цена, контекст, инфраструктура и поведение на практике: цена API заявлена на уровне $5/$30 за 1M входных/выходных токенов для GPT-5.5 и $30/$180 для Pro @scaling01, причём Sam Altman отметил контекстное окно в 1M в API и меньший расход токенов на задачу, чем у 5.4. Многие ранние пользователи описали модель как более «человечную», менее формальную и лучше подходящую для постоянных агентных рабочих процессов, чем прежние GPT, особенно внутри Codex @MatthewBerman, @danshipper, @omarsar0. OpenAI заявила, что модель была совместно спроектирована для систем NVIDIA GB200/300 и что сама модель помогла улучшить собственный стек инференса @scaling01, тогда как @sama всё чаще описывает компанию как компанию AI-инференса. Повторяющаяся тема от пользователей: GPT-5.5 нередко ощущается как ступенчатый скачок автономности, но может быть склонна к исследованию и требовать более жёстких инструкций, чтобы не сбиваться с курса @theo.Codex становится полноценным агентным рабочим пространством: параллельно OpenAI выкатила существенные апгрейды Codex: управление браузером, Sheets/Slides, Docs/PDF, диктовку на уровне ОС и режим авто-ревью @ajambrosino. OpenAI говорит, что Codex теперь может взаимодействовать с веб-приложениями, проходить по флоу кликами, делать скриншоты и итеративно работать до завершения задачи @OpenAIDevs, а авто-ревью использует вторичного агента-«стража», чтобы сократить число подтверждений в длинных прогонах @OpenAIDevs, @gdb. Отчёты пользователей говорят, что это расширяет Codex из инструмента для кодинга в более широкого агента компьютерной работы, охватывающего QA, таблицы, презентации, сборку приложений, исследовательские циклы и ночные экспериментальные прогоны @gdb, @tszzl, @aidan_mclau.

DeepSeek-V4 Preview: открытая модель на 1.6T под лицензией MIT, контекст 1M и агрессивная цена

DeepSeek ответила на GPT-5.5 за считанные часы: DeepSeek выпустила DeepSeek-V4 Preview, открыв исходники V4-Pro и V4-Flash под лицензией MIT. Заявленные характеристики необычно агрессивны: V4-Pro: 1.6T всего параметров / 49B активных, V4-Flash: 284B / 13B активных, обе с контекстом 1M токенов и поддержкой режимов с рассуждением/без рассуждения @deepseek_ai, @Yuchenj_UW. Сообщество быстро окрестило её новым флагманом среди открытых моделей, конкурентоспособным с топовыми закрытыми моделями прошлого поколения и крупным скачком по сравнению с DeepSeek V3.x @arena, @scaling01, @kimmonismus.Ключевое из техотчёта: эффективность длинного контекста, гибридное внимание и Muon: запуск был примечателен не только весами, но и выпущенным в тот же день техотчётом @scaling01. Сводки сообщества указывают на два новых сжатых/гибридных механизма внимания, mHC, обучение на основе Muon, обучение с учётом FP4-квантизации и предобучение примерно на 32T токенов @scaling01, @iScienceLuvr, @eliebakouch. Самое сильное техническое обсуждение сосредоточилось на том, чтобы сделать контекст 1M практичным, с заявленными ~4-кратным улучшением вычислительной эффективности и сокращением KV-кэша на порядок относительно прежних стеков в стиле DeepSeek @Hangsiin. Быстрый отклик инфраструктуры тоже был примечателен: vLLM объявил о поддержке с нулевого дня и подробно описал, как реализовал новый стек внимания; SGLang выпустил оптимизации с нулевого дня и поддержку RL-пайплайна.Цена может быть так же важна, как и модель: заявленные DeepSeek цены исключительно агрессивны: V4-Flash по $0.14/$0.28 и V4-Pro по $1.74/$3.48 за 1M входных/выходных токенов @scaling01, @teortaxesTex. Несколько комментаторов выделили Flash как потенциально более прорывной SKU, если качество обслуживания удержится, учитывая сочетание очень низкой цены, контекста 1M и открытых весов @Hangsiin, @arena. Основная оговорка от DeepSeek: пропускная способность V4-Pro сейчас ограничена дефицитом высокопроизводительных вычислений, и компания прямо указывает на будущую доступность Ascend 950 ради снижения цен @teortaxesTex.

Агентная инфраструктура и инструментарий: память, оркестрация, браузеры и корпоративная «сантехника»

Агенты становятся системной проблемой, а не только проблемой моделей: несколько постов подчёркивали, что продакшен-работа с агентами всё больше связана с харнессами, оценками (evals), памятью и оркестрацией. Полезным примером стал разбор stateless-памяти решений для корпоративных агентов, которая заменяет изменяемое состояние на каждого агента неизменяемыми журналами решений/event sourcing ради горизонтальной масштабируемости, аудируемости и отказоустойчивости @omarsar0. В похожем ключе @Vtrivedy10 утверждал, что данные трасс → evals/окружения → инженерия харнесса/SFT-RL — это ключевой маховик для улучшения продакшен-агентов, и позже использовал регрессию Claude Code от Anthropic как кейс, показывающий, почему важны открытые харнессы и открытые evals @Vtrivedy10.Новый инструментарий вокруг поверхностей управления: Cua открыла исходники Cua Driver, драйвера для macOS, позволяющего агентам управлять произвольными приложениями в фоне с поддержкой мультиплеера/множества курсоров. Cognition опубликовала пост о том, что нужно для построения облачной агентной инфраструктуры, назвав практический стек: изоляция VM, сохранение сессий, провижининг окружений, оркестрация и интеграции. LangChain продолжила расширять LangSmith Fleet редактированием файлов, генерацией веб-страниц/презентаций и навыками по слэш-командам @LangChain, а многие пользователи отметили рендерер/просмотрщик презентаций Fleet как неожиданно полезный агентно-нативный формат артефактов @BraceSproul.Оркестрация мультиагентов перемещается в продукты: Sakana AI запустила бету Fugu, мультиагентного оркестрационного API, который динамически выбирает и координирует фронтир-модели, с заявками на SOTA по SWE-Pro, GPQA-D и ALE-Bench и даже рекурсивным масштабированием на этапе вывода через самовызов @SakanaAILabs, @hardmaru. Hermes Agent выпустил v0.11.0 с крупным релизом от контрибьюторов, расширенным списком провайдеров, поддержкой генерации изображений и фактически мгновенной поддержкой GPT-5.5 @Teknium. Направление едино: агенты становятся слоями оркестрации над разнородными инструментами и моделями, а не одномодельными циклами.

Зрение, видео и мультимодальные системы: Vision Banana, Sapiens2, HDR-видео и omni-модели

Vision Banana от Google DeepMind переосмысляет компьютерное зрение как генерацию: одним из технически наиболее интересных исследовательских запусков стал Vision Banana, единая модель зрения, которая трактует задачи 2D/3D-зрения как генерацию изображений и, как сообщается, превосходит специализированные SOTA-системы по множеству задач зрения. Реакция CV-исследователей была в том, что это сигнализирует о более широком сдвиге в том, как впредь могут подходить к сегментации, оценке глубины, нормалей и смежным задачам @sainingxie. На открытой стороне Meta также выпустила Sapiens2 — набор высокоразрешающих vision-трансформеров, обученных на 1B изображений людей для задач человекоцентричного восприятия @HuggingPapers.Обновления видео-стека движутся от чистого разрешения к продакшен-форматам: развёртывание «нативного 4K» от Kling распространилось на несколько платформ, но технически более новым запуском может быть LTX HDR beta, который утверждает, что реальным узким местом для AI-видео в продакшене был динамический диапазон, а не только разрешение, переходя от 8-битного SDR к материалу, способному пережить цветокоррекцию и композитинг @ltx_model. Это более существенное улучшение, чем привычный маркетинг «4K» сам по себе. Отдельно World Labs запустила World Jam вокруг Marble 1.1 + Spark LoD для интерактивного 3D-творчества @theworldlabs.Более широкий мультимодальный тренд: единые модели с явным кросс-модальным рассуждением: только что представленный Context Unrolling in Omni Models предлагает единую модель, обученную сразу на тексте, изображениях, видео, 3D-геометрии и скрытых представлениях, явно «разворачивая» рассуждение между модальностями перед выдачей результатов @arankomatsuzaki. Вместе с Vision Banana это указывает на повторяющийся мотив: свести разрозненные задачи восприятия/генерации в меньшее число общих мультимодальных бэкбонов, а затем дать рассуждению на этапе вывода соединять модальности.

Обучение, масштабирование и методы исследований: глобально распределённое предобучение, self-play и внутреннее устройство длинного контекста

Decoupled DiLoCo от Google берётся за устойчивое глобальное предобучение: Google DeepMind и Google Research представили Decoupled DiLoCo, который разъединяет распределённое обучение с малой коммуникацией, чтобы обеспечить обучение в датацентрах по всему миру, работу на разнородном железе и устойчивость к отказам оборудования без остановки задачи. Это значимый системный результат, потому что он бьёт по реальному узкому месту фронтир-обучения: сохранять гигантские обучающие прогоны живыми и эффективными на сбойной, географически распределённой инфраструктуре, а не предполагать чистые однородные кластеры.Алгоритмическое масштабирование за пределами грубого сэмплирования: статья по self-play, отмеченная @LukeBailey181, изучает, почему длительный self-play выходит на плато у LLM, и предлагает алгоритм, позволяющий модели на 7B решать столько же задач, сколько pass@4 модели в 100 раз большего размера. Другой повторяющейся темой была эффективность токенов/вычислений как настоящая метрика фронтира; несколько постов утверждали, что одночисловые сравнения интеллекта всё более устаревают в мире, где уровень усилий и бюджет инференса существенно меняют возможности @polynoamial. В связи с этим тред о Neural Garbage Collection описывал обучение моделей самостоятельно управлять своим KV-кэшем через RL, а не через фиксированные эвристики — потенциально важное направление для агентов с длинным горизонтом @cwolferesearch.Сигналы внедрения инфраструктуры: Together AI сообщила о росте с 30B до 300T токенов/месяц год к году @vipulved — крупномасштабный индикатор расширения спроса на инференс. Тем временем Epoch AI пересмотрела вниз оценки действующей мощности Stargate Abilene до ~0.3 ГВт на текущий момент и сдвинула рубеж полных 1.2 ГВт на Q4 2026, подчёркивая сохраняющуюся неопределённость в отслеживании развёртывания фронтир-вычислений @EpochAIResearch.

Топ твитов (по вовлечённости)

Запуск OpenAI GPT-5.5: постом с наибольшей вовлечённостью среди технических стал анонс GPT-5.5 от OpenAI, за ним — пост-запуск @sama и подача GPT-5.5 от OpenAI DevRel как самой умной фронтир-модели на сегодня @OpenAIDevs.Пост-мортем регрессии Claude Code: признание Anthropic, что качество Claude Code просело из-за трёх проблем и было исправлено в v2.1.116+, стало одним из самых обсуждаемых инженерно-продуктовых постов дня и вызвало серьёзную дискуссию о чувствительности харнесса и регрессионном тестировании.Релиз DeepSeek-V4 Preview: официальный запуск V4 Preview от DeepSeek быстро стал другим крупным высокововлечённым техническим событием, особенно учитывая сочетание лицензии MIT, контекста 1M и агрессивной цены.Vision Banana: анонс Vision Banana от Google DeepMind стал выдающимся постом чисто исследовательского зрения.ML-Intern и автономные исследовательские процессы: близкий к Hugging Face ml-intern, прошедший тест в стиле стажировки за 15 минут, и последующие сообщения об очень высоком потреблении токенов указывают на сильный интерес к автономным харнессам для кодинга/исследований как к самостоятельным продуктам, а не просто демкам.

Обзор AI-Reddit

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

Продолжайте читать 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.