[AINews] Replit Agent 4: The Knowledge Work Agent

[AINews] Replit Agent 4: агент для интеллектуального труда

Replit Agent 4 даёт повод осмыслить пару разрозненных релизов.

Replit только что утроил свою оценку до $9 млрд за последние 6 месяцев. Амджада Масада можно обвинять во многом, но нельзя отрицать невероятное чутьё его команды на то, что является «текущей метой» в технологиях:

Возможно, если вы далеки от Replit (например, никогда не видели их мастер-план 2015 года или их документальный фильм), вы посмотрите это 8-минутное видео и решите, что это рядовой запуск AI-платформы, каких много. Но этот Replit не узнать после платформы в духе «кодинг с прикрученным сбоку AI», какой Replit был всего 2 года назад, с целым набором уже откровенно устаревших общепринятых истин того времени:

Теперь, когда разработка ПО более-менее решена, куда двигаться кодинг-платформе? Что ж, для Replit это означает подъём вверх по стеку, чтобы стать полностью интегрированным пакетом для продуктивности — с canvas, приложениями, сайтами, слайдами, видео и прочим.

Это умный пивот, который вписывается в одну из самых доминирующих тем 2026 года: теперь, когда кодинг-агенты решили задачу кодинга, те же создатели кодинг-агентов расширяют их охват на всё больше и больше задач интеллектуального труда, включая Pi → OpenClaw, Claude Code → Cowork, каждую модельную лабораторию, работающую над интеграциями с Excel и PowerPoint, и Notion, создающий Custom Agents для всех прочих интеграций интеллектуального труда в мире.

Наш текущий список трендов AI 2026 года

Мы понемногу накапливали список значимых AI-трендов 2026 года, и он постепенно вырисовывался по ходу нашего освещения событий этого года:

Разрыв в кодинге/рассуждениях в декабре 2025Кодинг-агенты → агенты интеллектуального труда (сегодняшний материал)Смерть IDE → «тёмные» софт-фабрики — без ревью кодаАвтоматизация AI-исследований (она же RSI, иногда «AI-учёный»)Мировые модели (AMI, Adversarial)Дефицит памяти и стек на кастомных ASIC (включая Taalas)Великое переслияние AI против SaaS«AI для науки» наконец заработалМасштабирование без шлака

AI News за 10.03.2026–11.03.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 твиттера и никаких Discord-серверов сверх этого. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты писем!

Обзор AI-твиттера

Релиз NVIDIA Nemotron 3 Super и движение за эффективность открытых моделей

Nemotron 3 Super стал самым явным техническим релизом дня: открытая модель на 120B параметров / ~12B активных с контекстом 1M, гибридной архитектурой Mamba-Transformer / SSM Latent MoE и явной поддержкой агентских нагрузок. NVIDIA позиционировала её как необычно открытую — веса, данные, рецепт, детали инфраструктуры — и ориентированную на производительность для развёртывания эпохи Blackwell, с заявлениями о до 2,2x более быстром инференсе, чем у GPT-OSS-120B в FP4 и значительном приросте пропускной способности по сравнению с прошлыми релизами Nemotron (анонс от @ctnzr, техническая перспектива от @kuchaev, репортаж Wired о более широких инвестициях NVIDIA в открытые модели).Реакции третьих сторон сошлись на одной теме: сильная способность на активный параметр и необычно высокая скорость обслуживания. @ArtificialAnlys оценил её на 36 по AA Intelligence Index, впереди gpt-oss-120b (33), но позади Qwen3.5-122B-A10B (42), отметив при этом ~10% более высокую пропускную способность на GPU, чем у GPT-OSS-120B, и скорости обслуживания в день запуска до 484 tok/s. Поддержка со стороны сообщества и инфраструктуры подоспела сразу — vLLM, llama.cpp, Ollama, Together, Baseten, W&B Inference, LangChain и Unsloth GGUF.Самое интересное техническое обсуждение касалось того, почему она быстрая. @ctnzr выделил нативное предсказание нескольких токенов (MTP) как ключевую оптимизацию инференса: предварительные догадки сразу о нескольких токенах верифицируются на последующих проходах, задействуя иначе простаивающие вычисления GPU при малых размерах батча. @bnjmn_marie также количественно оценил серьёзное преимущество KV-кэша по сравнению с Qwen3.5-122B: примерно 8 192 байт/токен в BF16 для члена внимания KV у Nemotron против 24 576 байт/токен у Qwen3.5-122B, что делает обслуживание длинного контекста значительно легче.

Инфраструктура агентов, оркестрация и тезис «большей IDE»

Самым сильным продуктовым трендом стал сдвиг от «чата с моделью» к персистентным средам выполнения агентов и слоям оркестрации. @karpathy утверждал, что формулировка «эпоха IDE окончена» ошибочна; наоборот, «нам понадобится IDE побольше», где единицей работы становится агент, а не файл, и позже развил это в идею читаемых, форкаемых агентских организаций с наблюдаемостью и управлением в реальном времени (продолжение, тред о читаемости организаций).Несколько запусков укладываются в эту рамку. Perplexity анонсировала Personal Computer — постоянно работающий локально-облачный гибрид, который запускается на Mac mini, работает с локальными файлами/приложениями/сессиями и управляется удалённо (запуск, лист ожидания). Также расширили Computer for Enterprise, описав оркестрацию 20 специализированных моделей и 400+ приложений (корпоративный запуск, обновление API-платформы). Отдельно Replit Agent 4 предложил более совместный, canvas-подобный рабочий процесс с параллельными агентами для приложений, сайтов и слайдов (запуск), тогда как Base44 Superagents сделал акцент на интеграциях «всё включено» с Gmail, Slack, Stripe, CRM и прочим для нетехнических пользователей (запуск).Инженерное обсуждение всё больше идёт вокруг harness (обвязки), а не только модели. @Vtrivedy10 описал быстро меняющееся пространство проектирования, где улучшенные модели разблокировали продуктовые сценарии, ранее слишком хрупкие, с самоулучшающейся петлёй оценки/метрики → автономные правки harness → подъём по холму. LangChain добавил автономное сжатие контекста в Deep Agents, чтобы модели могли уплотнять контекст на границах задач, а не по жёстким порогам токенов (анонс), тогда как @OpenAIDevs опубликовали технический разбор компьютерного доступа для агентов, охватывающий циклы выполнения, контекст файловой системы, доступ к сети и ограничители.

Anthropic, рабочие процессы вокруг Claude и ранняя тревога по поводу RSI

Крупным мета-сюжетом стало институциональное оформление Anthropic темы мощного AI. Компания запустила The Anthropic Institute под руководством Джека Кларка в новой роли главы по общественной пользе (Head of Public Benefit), с мандатом, охватывающим ML-инженерию, экономику и социальные науки, чтобы формировать публичный разговор вокруг продвинутого AI (запуск, заметка о руководстве, Джек Кларк о смене роли).В то же время несколько твитов усилили опасения, что Anthropic, возможно, наблюдает раннюю динамику рекурсивной самооптимизации внутри компании. Самые содержательные отсылки пришли косвенно через обсуждение статьи TIME: @kimmonismus резюмировал утверждения, что 70–90% кода, используемого при разработке будущих моделей, теперь пишет Claude, темп выпуска моделей сжался с месяцев до недель, а некоторые исследователи считают, что полностью автоматизированные AI-исследования могут быть всего в году от нас. @Hangsiin выделил особенно поразительную строчку: Claude в 427 раз быстрее людей-наблюдателей на некоторых внутренних задачах, причём вложенные паттерны параллельного использования уже распространены.У этого нарратива был немедленный практический контрапункт: операционная зависимость от Claude Code. Сбой входа/авторизации вызвал заметную боль разработчиков — @Yuchenj_UW пошутил, что продуктивность Кремниевой долины упала на 90%, @dejavucoder сообщил о невозможности войти, а @HamelHusain описал переход на доступ по токенам. Сбой даже побудил @karpathy отметить, что его лаборатории авто-исследований были стёрты во время сбоя OAuth, представив будущие перебои в обслуживании фронтир-моделей как потенциальные «провалы интеллекта» (intelligence brownouts).

Исследования по оценке агентов, поиску, постобучению и самоулучшению

Несколько работ сфокусировались на том, что выглядит как следующее узкое место: измерение и улучшение агентских систем, а не просто качество базовой модели. @karinanguyen_ выпустила PostTrainBench v1.0 — бенчмарк, проверяющий, могут ли фронтир-агенты проводить постобучение языковых моделей в упрощённой постановке, явно нацеленный на отслеживание прогресса к автоматизации AI R&D / рекурсивному самоулучшению. Одна примечательная абляция из треда: для GPT-5.1 Codex Max средний уровень reasoning-усилий обошёл высокий, потому что лишние токены вызывали уплотнение контекста и ухудшали результат (детали абляции).Со стороны обучения агентов @omarsar0 выделил EvoSkill, где триада «исполнитель/предлагатель/строитель навыков» обнаруживает и оттачивает переиспользуемые навыки на основе неудач; на OfficeQA это, как сообщается, улучшило Claude Code + Opus 4.5 с 60,6% до 67,9% точного совпадения. @dair_ai поделился AgentIR — ретривером, учитывающим рассуждения, который совместно встраивает трассу рассуждений агента вместе с его запросом; они сообщают о 68% точности на BrowseComp-Plus против 52% у более крупных обычных embedding-моделей и 37% у BM25.Также вновь подчёркивалась надёжность агентов как проблема безопасности даже без злоумышленников. @random_walker утверждал, что многие сбои AI-агентов возникают из-за ненадёжности, а не из-за явных атак, указывая на ответ Принстона NIST о необходимости определять, измерять и смягчать этот режим отказа. В сочетании с растущим вниманием к мастерству оценки — например, @gabriberton назвал создание оценок самым полезным навыком в эпоху кодинг-агентов — центр тяжести продолжает смещаться к измерению, harness'ам и петлям обратной связи в продакшене.

Мультимодальные модели, эмбеддинги и физический/визуальный AI

Что касается мультимодальности, Gemini Embedding 2 от Google вызвал скорее практический анализ цен, чем разговоры о бенчмарках. @osanseviero резюмировал релиз: эмбеддинги для текста, изображений, видео, аудио, PDF, плюс Matryoshka-эмбеддинги для хранения в меньшей размерности. @neural_avb дал самую полезную заметку по развёртыванию: цена на текст выглядит высокой относительно конкурентов, что говорит о том, что модель лучше приберечь для мультимодального поиска; затраты на эмбеддинг видео могут взрываться, если клиенты агрессивно не снизят FPS перед загрузкой.Мультимодальная архитектура Qwen3.5 также получила подробный разбор от сообщества от @ZhihuFrontier: стек гибридного внимания, смешивающий линейное внимание Gated DeltaNet и Gated full attention, с вариантом 397B A17B MoE и 27B dense, нативным контекстом 262k, расширяемым до 1M, и MTP в обучении. Этот тред полезен главным образом как компактный обзор того, куда движется инновация во внимании: гибридное линейное/полное внимание, GQA, DSA и MoE-маршрутизация теперь являются ключевыми осями дизайна.В сфере визуального/физического AI запустили Reka Edge — ориентированный на продакшен VLM для физического AI, заявляющий в 3 раза меньше входных токенов и на 65% более высокую пропускную способность, чем ведущие 8B-модели, в задачах понимания изображений/видео, детекции объектов и использования инструментов (запуск). Google также поделилась двумя развёртываниями в здравоохранении: AI-системой, выявившей 25% интервальных раков молочной железы, пропущенных стандартным скринингом (Google), и реальным исследованием AMIE для диалогового клинического рассуждения, которое признали безопасным, осуществимым и хорошо принятым пациентами (Google Research).

Топ твитов (по вовлечённости)

«Personal Computer» от Perplexity: постоянно работающий локально/облачный агент на Mac mini с удалённым управлением и доступом к локальным приложениям/файлам (запуск).Anthropic Institute / новая роль Джека Кларка: Anthropic формализует усилия по общественной пользе и публичному дискурсу вокруг мощного AI (Anthropic, @jackclarkSF).Replit Agent 4: совместный мультиагентный canvas для выпуска приложений/сайтов/слайдов (анонс).NVIDIA Nemotron 3 Super: открытая модель 120B/12B-активных, гибридная, с контекстом 1M и поддержкой экосистемы с нулевого дня (@ctnzr).Сбой Claude Code как инфраструктурный риск: сбой авторизации фронтир-модели заметно нарушил реальные инженерные процессы (@karpathy, @Yuchenj_UW).

Обзор AI-Reddit

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Релизы и бенчмарки моделей Qwen

M5 Max только что приехал — бенчмарки на подходе (Активность: 2188): В посте обсуждается прибытие и бенчмаркинг ноутбука M5 Max 128GB 14” с упором на тестирование различных ML-моделей с помощью инструмента mlx_lm. Среди протестированных моделей — Qwen3.5-122B-A10B-4bit, Qwen3-Coder-Next-8bit, Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Distilled-MLX-6bit и gpt-oss-120b-MXFP4-Q8. Бенчмарки раскрывают такие метрики производительности, как токены в секунду и пиковое потребление памяти для разных размеров промпта. Автор поначалу столкнулся с проблемами с BatchGenerator, но решил их, использовав свежее окружение Python и stream_generate. Результаты показывают разнящуюся производительность по моделям, с пиковым потреблением памяти от 25,319 ГБ до 92,605 ГБ и скоростями генерации от 14,225 до 87,873 токенов в секунду. Комментаторы с нетерпением ждут результатов бенчмарков, один из них выражает интерес к производительности моделей Qwen 3.5 27b MLX. Другой комментатор с юмором отмечает ожидание бенчмарков.Бенчмарки для M5 Max 128GB 14” с использованием mlx_lm.generate показывают разнящуюся производительность по разным моделям и конфигурациям. Например, модель Qwen3.5-122B-A10B-4bit достигает пропускной способности промпта 1 239,7 t/s при контексте 16K с пиковым потреблением памяти 73,8 ГБ. Напротив, модель Qwen3-Coder-Next-8bit достигает 1 887,2 t/s при контексте 32K, но при более высоком потреблении памяти 89,7 ГБ.Модель Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Distilled-MLX-6bit демонстрирует значительное падение пропускной способности генерации — всего 14,9 t/s при контексте 32K и пиковом потреблении памяти 30,0 ГБ. Это указывает на компромисс между сложностью модели и производительностью, поскольку более дистиллированные модели могут требовать меньше памяти, но и давать меньшую пропускную способность.Модель gpt-oss-120b-MXFP4-Q8 демонстрирует впечатляющую производительность с пропускной способностью промпта 2 710,5 t/s при контексте 16K и относительно низким пиковым потреблением памяти 64,9 ГБ. Это говорит о том, что модель оптимизирована под высокую пропускную способность при сохранении эффективного использования памяти, что делает её подходящей для приложений, требующих быстрой обработки.Qwen3.5-35B-A3B Uncensored (Aggressive) — релиз GGUF (Активность: 1019): Релиз Qwen3.5-35B-A3B Aggressive на Hugging Face примечателен своей нецензурированностью, сохраняя возможности оригинальной модели без отказов (0/465 отказов). Эта модель имеет 35B параметров с ~3B активных, используя смесь экспертов (MoE) с 256 экспертами и 8+1 активными на токен. Она поддерживает мультимодальные входы (текст, изображение, видео) и использует механизмы гибридного внимания (Gated DeltaNet + softmax в соотношении 3:1). Модель включает различные форматы квантизации, такие как BF16, Q8_0 и Q6_K, и оптимизирована для поддержки зрения с mmproj. Рекомендуемые параметры сэмплинга включают temp=1.0, top_k=20 и presence_penalty=1.5. Пользователям советуют использовать флаг --jinja с llama.cpp для оптимальной производительности. Сообщество ценит релиз, пользователи выражают благодарность за усилия разработчика и предвкушение попробовать модель, как только станут доступны все компоненты, например Q4_K_M.Velocita84 поднимает критически важный момент о необходимости оценки дивергенции Кульбака-Лейблера (KLD), чтобы подкрепить заявления об «отсутствии потери возможностей» у модели Qwen3.5-35B-A3B. Эта метрика существенна для количественной оценки разницы между распределениями вероятностей оригинальной и модифицированной моделей, гарантируя, что агрессивное снятие цензуры не ухудшает производительность.Iory1998 обращает внимание на опасения по поводу потенциального ухудшения качества, особенно при работе с длинным контекстом. Это распространённая проблема больших языковых моделей, где модификации, такие как агрессивное снятие цензуры, могут влиять на способность модели сохранять связность и точность на протяжённых текстовых входах. Комментатор задаётся вопросом, как модифицированная модель сравнивается с оригинальной в этих аспектах.No-Statistician-374 упоминает ожидание версии модели Q4_K_M, что свидетельствует об интересе сообщества к разным форматам квантизации. Это говорит о том, что пользователи стремятся исследовать различные конфигурации для оптимизации производительности и использования ресурсов, отражая фокус технического сообщества на балансе между размером модели и вычислительной эффективностью.

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.