Битва титанов Claude 4.6 и GPT-5.3, скандалы на Олимпиаде, релизы из Китая и теория заговора ИИ

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Меня зовут Вандер, и каждую неделю я обозреваю новости о нейросетях и ИИ.

Неделя выдалась насыщенной: битва титанов Anthropic и OpenAI — компании выпустили Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex почти одновременно. Куча генеративных моделей для картинок и видео из Китая, а на Олимпиаде разразился скандал из-за нейрослопа.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

🧠 Модели и LLM

🎨 Генеративные нейросети

🔧 AI-инструменты и платформы

🧩 AI в обществе и исследованиях

Anthropic выпустила Claude Opus 4.6 — новую флагманскую модель с фокусом на агентные сценарии.

Контекстное окно расширили до 1 миллиона токенов, а точность извлечения данных составила 93% для 256 тыс. токенов и 75% для 1 млн.

Результаты на тестах смешанные: SOTA в бенчмарках HLE и ARC-AGI 2, 81,4% на SWE-bench, а на MCP-Atlas результат в 59,5% оказался ниже, чем у Opus 4.5 с её 62,3%

Вместо старых бюджетов на размышления появилась функция Adaptive Thinking — теперь модель сама определяет сложность задачи и распределяет ресурсы.

Также в Claude Code внедрили функции с параллельными субагентами и режим Delegate mode, где основной агент только управляет задачами.

Самые интересные кейсы с моделью:

🔗 Блогпост 🔗 О функции Compaction 🔗 Доки по Agent Teams и Delegate mode 🔗 Кейс с написанием компилятора C 🔗 Настраиваемые уровни усилий

OpenAI ответила на релиз Anthropic почти сразу, представив GPT-5.3 Codex. Модель тоже заточена под агентов и автономную работу. Уже доступна в приложении Codex, CLI и IDE-расширениях для платных пользователей.

На бенчмарках она сразу стала лидером:

Codex позиционируют как «интерактивного сотрудника»: он может выполнять задачу, параллельно обсуждая подходы и позволяя корректировать себя на лету.

Это первая модель, которая помогала создавать саму себя: участвовала в отладке, управлении развёртыванием и диагностике тестов. GPT-5.3 Codex на 25% быстрее и тратит вдвое меньше токенов, чем прошлая GPT-5.2 Codex в тех же задачах.

🔗 Официальный блог-пост OpenAI

Китайцы без анонсов обновили свою модель в чат-боте. Контекстное окно увеличили с 128 тысяч до 1 миллиона токенов, а база знаний теперь актуальна на май 2025 года.

Официального релиза V4 не было, но сам чат-бот называет себя последней версией перед официальным выходом V4.

Свежая DeepSeek уже сопоставима с Gemini 3 Pro: во внутренних тестах она превосходит GPT и Claude в программировании. Но при полной загрузке контекста модель работает медленнее и может терять детали.

Обновление вышло на фоне предпраздничной гонки китайских ИИ-лабораторий вроде Zhipu, Alibaba и ByteDance в преддверии Лунного Нового года.

Alibaba обновили Qwen Image 2.0. Новая версия объединила в себе модели для генерации и редактирования. При архитектуре всего в 7 миллиардов параметров модель генерирует изображения в разрешении 2048×2048 за несколько секунд.

Главная фишка — поддержка промптов до 1000 токенов. Можно создавать сложные сцены, инфографику, постеры и комиксы. Модель отличается качественной работой с текстом и высокой детализацией.

Qwen Image 2.0 уже доступна бесплатно для теста в Qwen Chat. Веса для локального запуска пока не выложены, но веса Qwen обычно публикуют в течение месяца после релиза.

🔗 Qwen Image 2.0 🔗 Блогпост

ByteDance выкатили Seedream 5.0 — новую версию своего генератора изображений, который встроен в CapCut. Модель уже окрестили новым убийцей Nano Banana Pro, но дешевле.

Модель сама умеет искать в интернете в реальном времени. Она ищет актуальные референсы для генераций, например, фото недавних событий или известных личностей.

Ещё она хорошо понимает физику и корректно рисует вес и движение объектов. Редактировать детали можно, просто обведя их.

Seedream 5.0 поддерживает генерацию в 4K и может использовать до 14 изображений-референсов для сохранения стиля. Сейчас дают 20 бесплатных генераций в день.

🔗 Seedream 5.0 в CapCut 🔗 Анонс в X (Twitter)

ByteDance также обновили свою видеомодель Seedance 2.0. Нейросеть генерирует ролики до 15 секунд в разрешении до 2K на выходе. Принимает на вход текст, аудио, картинки и другие видео.

Те, у кого ранний доступ, отмечают высокое качество генерации, сравнимое с Kling 3.0 и Sora 2. Seedance 2.0 хороша в динамичных сценах, где есть активное движение камеры. Результаты очень кинематографичные. Есть липсинг на 8 языках и разные стили, от реализма до аниме и комиксов.

NSFW вырезано, а модель закрыта. Некоторые жалуются на пластиковые лица, хотя общее качество и скорость заметно выросли на фоне прошлых версий.

🔗 Seedance 2.0 🔗 Официальный сайт

В Perplexity добавили консилиум моделей. Это значит, что на один запрос отвечают сразу три нейросети, например, Claude Opus 4.6, GPT-5.2 и Gemini 3.0. Одна главная модель сравнивает ответы, находит совпадения и различия, а затем формирует финальный ответ.

Похожее уже было у Андрея Карпаты, я рассказывал в прошлых дайджестах. Такой подход сильно раскачивает качество ответов, помогает чаще избегать «слепых зон» и даёт более объективную картину при решении сложных задач.

Функция уже доступна в веб-версии для пользователей самой дорогой подписки Perplexity Max за $200 в месяц.

🔗 Анонс в X (Twitter)

В Figma новая функция — Vectorize, которая превращает любое растровое изображение формата PNG или JPG в полностью редактируемый вектор. То есть логотипы, иконки, нарисованные от руки скетчи или ИИ-картинки можно быстро конвертировать в векторный формат прямо на холсте.

У векторных изображений можно редактировать форму, точки, цвета и масштабировать их без потери качества. Это упрощает оцифровку рисунков, работу с рукописным леттерингом и создание текстур.

Функция уже доступна в Figma Design и Figma Draw для пользователей с тарифами Professional, Organization и Enterprise.

🔗 Анонс в блоге Figma

В X (ex Twitter) набирает популярность теория заговора о скорой ИИ-катастрофе.

Пользователи связали в единую пугающую картину несколько реальных, но не связанных событий на этой неделе:

Каждое из событий действительно произошло, но их объединение в единую теорию выглядит странно. Или нет?

🔗 Тред в с теорией 🔗 Прощальный пост Мринанка Шармы 🔗 Новость об уходах из xAI 🔗 Отчёт Anthropic 🔗 Комментарий Иошуа Бенджио

Зимние Олимпийские игры 2026 года в Милане не прошли без скандалов вокруг нейрослопа.

Больше всего критики вызвала SMM-команда Игр, которая активно использует ИИ-арты в официальных аккаунтах. Пользователи заметили характерные ИИ-артефакты, включая неправильно нарисованные олимпийские кольца.

Плюсом организаторов обвинили в плагиате: идеи для артов, возможно, были заимствованы у известного японского фотографа Танака Тацуи, который создаёт миниатюры из повседневных предметов.

Критика обрушилась и на ИИ-ролик, показанный на церемонии открытия. Видео, в котором актриса Сабрина Импаччиаторе путешествует по истории Олимпиады, назвали «дешёвой поделкой» и «нейромусором». В одном из кадров зрители заметили хоккеиста с двумя клюшками.

На этом фоне почти незамеченным осталось выступление чешских фигуристов Катержины Мразковой и Даниэля Мразека. В ритм-танце они использовали музыку, сгенерированную ИИ, что прямо запрещено регламентом МОК. Однако никаких последствий для спортсменов это не имело.

А вы что думаете? Допустимо ли это на событии такого масштаба, суть которого — мастерство живого человека?

🔗 Выступление чешских фигуристов 🔗 Обвинения в плагиате и критика артов в X (Twitter) 🔗 Критика ИИ-ролика на церемонии открытия 🔗 Регламент МОК (PDF)

Сбер представил Green-VLA — открытое руководство по созданию архитектуры для управления роботами.

VLA (Vision-Language-Action) — это модели, которые одновременно видят окружающий мир, понимают текстовые команды и преобразуют их в конкретные действия для робота.

В статье описано, как обучить такую систему для работы в реальном мире на примере робота «Грин». Для этого инженеры собрали около 3 тысяч часов демонстраций — записей того, как роботы выполняют задачи.

Обучение проходит в несколько этапов: от базового понимания картинки и текста до адаптации под конкретного робота и «дожима» с помощью обучения с подкреплением для повышения надёжности.

Подход уже проверен, робот «Грин» смог проработать более 10 часов без сбоев на конференции AI Journey 2025. Статья с описанием методологии Green-VLA заняла первое место среди публикаций дня на Hugging Face, обогнав работы Moonshot AI, а также китайских и американских университетов.

🔗 Статья на arXiv 🔗 Страница на Hugging Face 🔗 Новость в ТАСС

В середине февраля мы вспоминаем эпоху, когда видеокарты перестали быть просто «железками для графики» и стали полноценными со-процессорами. Переход к программируемым шейдерам в начале 2000-х открыл ящик Пандоры, о котором сами инженеры тогда и не мечтали.

Это напоминает нам, что технологии часто перерастают своих создателей. Символично, что чипы, созданные для того, чтобы мы могли убивать монстров в виртуальных мирах, в итоге стали колыбелью для искусственного интеллекта. Сегодняшний ИИ — это, по сути, побочный эффект нашего желания видеть более реалистичные тени.

На этой неделе громче всего было противостояние Anthropic и OpenAI: компании практически одновременно выпустили новые флагманы Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex. Китайцы как всегда не отставали: DeepSeek тихо обновили, а Alibaba и ByteDance показали сильные релизы в генеративке.

Мы движемся от чат-помощников к автономным исполнителям. ИИ окончательно выходит в физический мир: провоцирует скандалы на Олимпиаде, заменяя дизайнеров, и учится управлять роботами на реальном производстве.

Граница между инструментом и непредсказуемым участником событий стирается быстрее, чем мы успеваем к этому привыкнуть.

С праздником, и до встречи в следующем выпуске!