Вот что я тебе сегодня приготовил и зачем тебе тратить 7 минут чтобы это прочитать

🤖 Google выкрутил Gemini 3 Deep Think до уровня олимпиадника
🧱 MiniMax выкатил M2.5 с фронтирным кодингом очень дешево
🐉 Alibaba через Qwen3.5 даёт почти фронтирный open-weight
📉 Anthropic опускает почти Opus-калибр до ценника Sonnet 4.6

И ещё +10 новостей — быстрых, как ИИ:
запуск xAI Grok 4.20 с мультиагентным режимом, многолетний чип-дил Meta и Nvidia, миллиард для World Labs Fei-Fei Li, миллиардный раунд Ineffable Intelligence Дэвида Силвера, acqui-hire Nerve командой OpenAI, отказ Perplexity от рекламы, покупка Koyeb компанией Mistral, запуск WordPress AI Assistant, релиз Tiny Aya от Cohere Labs, вирусный трейлер документалки The AI Doc.

⚠️ ДИСКЛЕЙМЕР

ПРОЧТЕНИЕ ЭТОГО ДАЙДЖЕСТА РЕЗКО ПОВЫШАЕТ УРОВЕНЬ FOMO, ИДЕАЛЬНО ДОПОЛНЯЕТ УТРЕННИЙ КОФЕ И КАТЕГОРИЧЕСКИ ПРОТИВОПОКАЗАНО ПЕРЕД МЕДИТАЦИЕЙ И СНОМ — ВОЗМОЖНЫ ПРИСТУПЫ ВНЕЗАПНЫХ ИНСАЙТОВ И НЕУДЕРЖИМОЕ ЖЕЛАНИЕ СРОЧНО ЗАПИЛИТЬ СВОЙ СТАРТАП.

ПОГНАЛИ!

Представь: ты запускаешь пачку ИИ-агентов, которые круглосуточно лазят по коду, фиксят баги, пишут фичи, пишут доку и ещё успевают разбирать CRM. Раньше за такой цирк с конями ты платил как за второй офис в Дубае. Теперь китайцы из MiniMax выкатывают M2.5 - и ценник это боль для конкурентов, а качество остаётся на уровне Opus и GPT-5.

MiniMax - китайская AI-лаборатория из Шанхая, которая делает ставку на то "чтобы бизнесу жилоcь дешевле". M2.5 - их свежий флагман под реальные задачи: код, офисная рутина, длинные агентные сценарии. По ощущениям, это "рабочая лошадь" вашего бизнеса.

Фактура:

Кто: MiniMax - китайский AI-игрок из Шанхая, один из "тигров" локального рынка, который уже торгуется на бирже и конкурирует с Zhipu и ByteDance. Делают линейку моделей M2 / M2.1 / M2.5 с упором на код и офисные таски.

Что запустили: модель M2.5 и быстрый вариант M2.5-Lightning - большие языковые модели с акцентом на кодинг и агентные сценарии. На бенчмарках для "агентного кода" M2.5 идёт на уровне Opus 4.6 и GPT-5.2:

Деньги:

Где используется: MiniMax говорит, что M2.5 уже закрывает до 30% ежедневных задач компании - от R&D и продакта до продаж, HR и финансов - и генерит до 80% новых коммитов в коде. Это не "поэкспериментировали", а встроили в работу.

Как отдают наружу:

И что?

M2.5 - это ход по экономике: "фронтирный кодинг и агентные сценарии по цене кофе". Как только у тебя кодер-агент с уровнем Opus начинает стоить в 10–20 раз дешевле, у бизнеса меняется стратегия:

++ можно держать агентов включёнными 24/7 на мониторинге логов, автопатчах, миграциях, регрессе, вместо "раз в день запустить скрипт";

++ появляется смысл строить продукты, где агент сам бегает по таскам часами - саппорт, реврайт кода, сложные ETL, CRM-рутина, - без страха словить чек за токены на пол бюджета.
По сути, китайские лаборатории заставляют весь рынок пересчитывать юнит-экономику: теперь вопрос не "ставить ли ИИ-агента", а "сколько таких стай можно позволить".

Нам 3.14здец:

Старым моделям в продакшене уровня GPT-4.1 / Opus для рутинного кодинга и авто-агентов - 9/10 - потому что за тот же результат по коду и таскам бизнесу предлагают цену в 10–20 раз ниже, и CFO будет резать всё лишнее.

Что делать:

BIPIAI CONF уже на следующей неделе

3 дня, онлайн, международные спикеры-практики. Формат каждый день: 3 часа

1.5 часа воркшоп (показываем систему) + 1.5 часа круглый стол (живой разбор без презентаций).

Программа по дням:

3 марта — AGENTS: где агенты дают ROI, кого и что они реально заменяют, что нужно, чтобы внедрить уже завтра.

4 марта — VIBE CODING: прототипы за ночь, новая экономика разработки, что будет с рынком инженеров и SaaS.

5 марта — SECURITY & RISKS: мошенники, утечки, инфраструктура, рынок труда, пузыри и сценарии потери контроля над AI.

Участие бесплатное. Вход по email, запись доступна зарегистрированным.

Регистрация: по ссылке

Представь: у тебя в кармане сидит не студент-ботан, а целый сборник олимпиадников, кодеров и научных чуваков в одном флаконе. Google выкатывает апгрейд режима Gemini 3 Deep Think - и это уже не просто "чуть умнее на тестах", а разрыв на задачах, где раньше потели живые люди.

Google говорит: окей, хотите "настоящий интеллект" - вот вам режим, который не болтает, а долго и злонамеренно думает. Долго - в масштабах сервера, конечно. Снаружи - как будто ты кинул запрос в исследовательский отдел

И там же сверху они кладут ещё Aletheia - матагента, который не решает "три задачи из ЕГЭ", а лезет в открытые проблемы, ковыряет доказательства и проходит специализированные бенчмарки как взрослый.

Фактура:

Кто: Google и их линейка моделей Gemini 3 с режимом Deep Think - это режим "долгого рассуждения", который жрёт больше вычислений, но выдаёт более строгие решения в математике, коде и науке.

Что обновили: вывели новую версию Deep Think с упором на математику, код и научные задачи, плюс поверх запустили агента Aletheia - автономный матпомощник, который решает задачи, строит и проверяет доказательства, штурмует специализированные бенчмарки по теории чисел, комбинаторике и т.д.

Цифры:

Где живёт: обновлённый Deep Think уже доступен подписчикам Google AI Ultra в приложении Gemini и встроен в экосистему (поисковый AI-режим, Workspace, разработка). Для исследователей открыт ранний доступ к API, чтобы можно было строить свои агенты поверх.

Aletheia: отдельный уровень - специализированный агент-математик. Его задача - брать формальные постановки, гонять гипотезы, проверять шаги доказательств, искать контрпримеры и в принципе делать "черновую работу" за научные группы в областях, где всё упирается в сложную математику.

И что?

Google аккуратно перетаскивает границу "что вообще может ИИ". Если раньше ты отдавал модели рутину, то теперь отдаёшь тяжёлые штуки: олимпиадную математику, сложный алгоритмический дизайн, физику и химию на уровне сборных. Для предпринимателя это сдвиг в голове:

++ любой расчёт, модель, алгоритм, финансовую или физическую схему можно сначала прогнать через агента с уровнем "золото на олимпиаде", потом уже думать про продукт;

++ появляется новый класс сервисов "агент-исследователь" под домены: финмодели, фарма, логистика, робототехника, криптография - везде, где раньше нужно было собирать мини-НИИ из людей.

Нам 3.14здец:

Репетиторам по олимпиадной математике, спортивному программированию и вузовским "матан-гуру" - 8/10 - потому что топовый уровень подготовки по задачам и доказательствам превращается в сервис по подписке, встроенный в экосистемы Google.

Что делать:

Alibaba через свою линейку Qwen дропает на стол Qwen3.5-397B-A17B - огромную, но при этом бодрую по скорости open-weight модель. Снаружи это выглядит как очередной "китайский гигант показал PDF с графиками". По факту - это 400B-класс интеллект, который ведет себя по цене и по ресурсам как гораздо более компактный зверёк.

Картинка такая: запад спорит, у кого reasoning покруче - у OpenAI или Google, - а Alibaba тихо подтаскивает модель, которая на бенчмарках подбирается к GPT-5.2 и Gemini 3 Pro, при этом открывает веса и говорит: "держите, крутите у себя, счёт за инфру вас не убьёт".

Фактура:

Кто: команда Qwen от Alibaba Cloud, семейство Qwen3.5 - это новое поколение их моделей, уже с нативной мульти-модальностью (текст+картинки, дальше - видео) и заточкой под агентов. Qwen3.5-397B-A17B - флагман с открытыми весами.

Архитектура: гибрид Gated DeltaNet + sparse MoE. Всего 397B параметров, но при каждом запросе активируется только 17B. То есть по "мозгу" - почти под триллионники, по инференсу - уровень большой, но не монструозной модели.

Что умеет:

Эффективность: Alibaba заявляет 8.6–19x прирост пропускной способности (decoding throughput) по сравнению с предыдущей Qwen3-Max за счёт гибридной архитектуры, плюс около 60% снижения стоимости инференса на их облаке. То есть на том же железе ты прокатываешь сильно больше токенов за те же деньги.

Контекст и режимы:

Открытые веса: Qwen3.5-397B-A17B идёт с open weights под Apache 2.0, веса уже лежат на GitHub/Hugging Face, можно крутить в своём кластере и строить поверх свои агенты, не отдавая данные во внешнее облако.

Для чего это всё: модель явно заточена под "агенты по-взрослому": непрерывное мультимодальное рассуждение, цепочки запросов к поиску и инструментам, навигация по пачкам документов. С бытовой автоматикой она пока не занимается, зато офисному и исследовательскому труду достаётся очень мощный мозг.

И что?

Китайские лаборатории держат курс на эффективность: не просто "больше параметров", а "больше интеллекта на каждый GPU-час". Qwen3.5-397B-A17B - это сигнал рынку: топовый open-weight, который по активным параметрам и цене ближе к среднему классу, а по возможностям - к фронтиру. Для бизнеса это значит:

+ самостоятельный деплой сильного агента (поиск, аналитика, документооборот, код) у себя в кластере без подписки на внешнее API уже выглядит реалистично;

++ внутренняя аналитика, комплаенс, R&D и "секретный" код могут жить на своём железе с моделью, которая не ощущается как компромисс по качеству;

+++ в продуктовой логике начинается гонка "кто быстрее завяжет своих агентов на максимально эффективный open-weight вместо дорогих закрытых API".

Нам 3.14здец:
Закрытым "средне-фронтирным" API-моделям у западных облаков - 9/10 - потому что как только у CTO появляется открытая модель уровня GPT-5-класса с Apache-лицензией, да ещё на 60% дешевле по инференсу, вопросы про миграцию появляются очень быстро.

Голос, лицо, видеозвонок, сообщения и “доказательства” на фото и видео стали инструментом. Поэтому нужна цифровая гигиена: набор простых правил, которые снижают риск потерь и срывают сценарии мошенников.

Чеклист цифровой гигиены:

1. Кодовая фраза для семьи

Одна короткая фраза, известная только своим. Лучше небольшая конструкция, которую сложно угадать. Любая просьба “в беде / срочно” проходит через проверку этой фразой.

2. Правило второго канала

Просьбы про деньги, коды, доступы проверяются через другой канал связи: перезвон на сохраненный номер, сообщение в другой мессенджер, уточнение через третьего человека.

3. Правило “нулевых кодов”

Коды из SMS, push-уведомлений, “подтверждения входа” никому не называются. Любые “службы безопасности” обходятся одним действием: перезвон по официальному номеру с сайта.

4. Пауза 60 секунд

Любая коммуникация с давлением (“прямо сейчас”, “не клади трубку”, “ты подводишь”) включает паузу. Пауза ломает эмоциональный разгон и дает время переключиться на проверку.

5. Приватность как гигиена

Скрыть номер телефона, почистить публичные профили, ограничить доступ к голосовым и видео, убрать лишние точки для “сбора данных”. Чем меньше сырья, тем меньше вариантов атак.

6. Доступы под контроль

Менеджер паролей, уникальные пароли, 2FA везде, где возможно. Резервные коды хранить офлайн. Уведомления о входах включить.

7. Деньги и лимиты

Лимиты на переводы, отдельная карта для онлайн-платежей, уведомления по операциям. Для бизнеса: подтверждение платежей по двум людям или по двум независимым каналам.

8. Регламент для команды

Запросы “срочно перевести/дать доступ/изменить реквизиты” подтверждаются текстом в корпоративном канале или звонком на заранее известный номер. Этого достаточно, чтобы отсеять большинство атак.

Это стоит обсудить с близкими сегодня. Один раз договорились, дальше работает на автопилоте.

Первый выпуск «НАМ 3.14 ЗДЕЦ» #1 (“Ещё не робот”) шире этой темы: генеративное видео, паника в Голливуде и сдвиг в творческих профессиях, рынок цифровых образов, open source и ускорение технологий.

Смотреть наYouTube

Anthropic делает ход королём: пока все привыкают к Opus 4.6, они выкатывают Sonnet 4.6 - "среднюю" модель, которая по факту бьётся с флагманом за те же задачи, но стоит в 5 раз дешевле и жрёт миллион токенов контекста за раз. Это как если бы тебе сказали: "твой топовый консалтинг теперь по цене мидла, бери сколько унесёшь".

Представь команду, которая три месяца крутит Opus на проде: отчёты, финаналитика, код, агенты, автокликеры по интерфейсам. Все привыкли к чекам, CFO ворчит, но терпит. И тут Sonnet 4.6 внезапно показывает: по метрикам почти то же самое, по офисным задачам и финансам - местами лучше, по цене - 1/5.

Фактура:

Кто: Anthropic и линейка Claude. Sonnet - их "средний класс" между дешёвыми Haiku и дорогим Opus. Версия 4.6 - свежий релиз февраля 2026.

Кодинг:

SWE-Bench Verified - 79.6% у Sonnet 4.6 против ~80.8–81% у Opus 4.6. Разница в районе 1 процентного пункта при пятикратной разнице в цене.

В реальных тестах Claude Code разработчики в 70% сессий предпочли Sonnet 4.6 прошлой версии Sonnet, и в ~59% случаев - Opus 4.5. То есть "субъективно нравится больше", при том что дешевле.

Компьютер-юз и офис:

Контекст и режим:

Цена:

Где доступен: Sonnet 4.6 уже крутится в Claude Chat, Claude Code/Cowork, доступен через API Anthropic и через облака партнёров - Vertex AI, Bedrock, Azure. Для многих юзеров Sonnet 4.6 становится дефолтом.

И что?

Anthropic включает "трикл-даун" на максимальной скорости: 12 дней между релизом флагмана Opus 4.6 и мид-тиер Sonnet 4.6, который почти сравнивается с ним по тому, за что бизнес реально платит: кодинг, офис, computer use, финансы.

Для предпринимателя это значит:

Нам 3.14здец:

Продакшн-инсталляциям на дорогих флагманах типа Opus "по умолчанию" - 9/10 - потому что CFO увидит: за те же задачи можно платить в 5 раз меньше и почти ничего не потерять по качеству.

Что делать:

🤖 xAI (лаборатория ИИ Илона Маска) начала открытый бета-запуск Grok 4.20 (новая версия модели Grok), где 4 специализированных агента параллельно ресерчат, пишут код и собирают ответ как маленький совет директоров ИИ. И что? Это референсный паттерн для твоих внутренних агентов: разносить сложную задачу на роли (ресёрч, код, проверка, синтез) и запускать их параллельно, а не держать одного "универсального помощника". (

🧱 Meta (компания-владелец Facebook и Instagram) и Nvidia (производитель GPU для ИИ) заключили многолетнюю сделку на развёртывание миллионов GPU (графических чипов) и CPU (центральных процессоров) Blackwell и Rubin для новой AI-инфраструктуры Meta. И что? Для тебя это сигнал: доступ к мощностям под агентов, видео и 3D-интеллект будет резко дешеветь через облака, а конкурировать придётся уже не только продуктом, но и тем, как ты используешь практически безлимитный compute.

💰 World Labs (стартап Fei-Fei Li, "крёстной матери ИИ") поднял раунд $1B на spatial intelligence (модели, которые понимают и генерируют 3D-мир), из них $200M вложил Autodesk (разработчик софта для 3D-дизайна и инженерии). И что? Простые текстовые ассистенты быстро превратятся в 3D-соавторов для дизайна, игр, архитектуры и робототехники, так что бизнесу в этих нишах стоит думать не "про чат", а про конвейер: текст → сцена → симуляция → производство.

🧠 David Silver (экс-исследователь Google DeepMind и автор прорывов в reinforcement learning) поднимает $1B при оценке $4B для лондонского стартапа Ineffable Intelligence (новая лаборатория "сверхчеловеческого" ИИ). И что? Такой чек на стадии "идеи и команда" показывает, сколько капитала готово заливаться в foundation-уровень, а тебе как фаундеру логичнее фокусироваться на слоях выше - vertical-продукты и агенты поверх этих лабораторий, а не ещё один "свой фронтир".

🔍 OpenAI (разработчик ChatGPT) acqui-hire'ит Nerve (стартап по enterprise AI search и агентам), команда которого уходит строить поиск и агентный слой внутри ChatGPT на большом масштабе. И что? Весь корпоративный поиск и "знание внутри компании" ускоренно смещаются в сторону ChatGPT как оболочки, так что ниша для стартапов с "ещё одного enterprise-бота" сжимается, а спрос на глубоко вшитые в стек решения (CRM, кодовые базы, биллинг) растёт.

🧾 Perplexity (AI-поисковик с выручкой ~$200M ARR) полностью отключает рекламу, заявляя, что даже помеченный sponsored-контент убивает доверие к ответам ИИ. И что? Поиск и ассистенты уходят в модель "подписка и корпоративный чек", а не "бесплатно за счёт рекламы", значит, для B2B/проф-аудиторий у тебя больше шансов продавать платный продукт, если делаешь ставку на качество и доверие, а не на объём трафика.

☁️ Mistral AI (французский разработчик моделей и облака для ИИ) делает первую сделку M&A и покупает Koyeb (serverless-платформа для деплоя приложений и ИИ-сервисов) ради усиления своего облака Mistral Compute. И что? Европейский игрок собирает full-stack: модель + инфраструктура + serverless-платформа, и если ты работаешь в ЕС, то выгоднее тестировать билдинг агентов и приложений уже на Mistral-экосистеме, пока там ниже конкуренция и проще договориться.

🧩 WordPress (платформа для сайтов и блогов) встроил WordPress AI Assistant (ассистент на базе ИИ), который прямо в редакторе меняет layout, генерит и редактирует картинки и переписывает текст под задачу. И что? Владельцы сайтов и небольшие бизнесы быстро получат "дизайнера + копирайтера" внутри CMS, поэтому нишевые студии на простые лендинги и тексты рискуют, если не начнут продавать уже не "сайт", а комплекс: стратегия, аналитика трафика и сложная интеграция.

🌍 Cohere Labs (исследовательская команда компании Cohere по языковым моделям) выкатили Tiny Aya (3,35B-параметрическая многоязычная модель), которая поддерживает 70+ языков и тянет недопредставленные диалекты, причём запускается локально, вплоть до телефона. И что? Локальные SLM (small language models) открывают доступ к ИИ-навигации, переводу и оффлайн-ассистентам в регионах, где нет нормального онлайна и больших дата-центров, так что глобальные продукты придётся проектировать с учётом оффлайна и локальных языков "из коробки".

🎬 Focus Features (кинокомпания) выпускает трейлер документалки "The AI Doc: Or How I Became an Apocaloptimist" (фильм-интервью с основателями и CEO ИИ-компаний вроде Sam Altman и Dario Amodei), которая уже разлетается по соцсетям. И что? Обсуждение ИИ всё больше уходит в мейнстрим-формат "Netflix-док", а значит, восприятие технологий массовой аудиторией будет сильно задаваться не твитами, а такими фильмами, и к репутации продуктов придётся относиться как к репутации публичных людей.

🚨 Нам 3.14здец:
Старым "одномодельным" стратегиям в продуктах и компаниях - 9/10 - потому что сделки уровня Meta–Nvidia и Meta–AMD, многомодельные агенты вроде Grok 4.20 и шквал новых игроков (World Labs, Ineffable, Mistral, Perplexity) двигают рынок к архитектурам из нескольких моделей, агентов и стеков.

🧠 ИИ инструменты

🔎 Kimi Claw - Облачный запуск OpenClaw-агентов с доступом к файлам и постоянной рабочей среде.

🕹️ FireRed-Image-Edit - Модель для точного и консистентного редактирования изображений по инструкции.

🔁 Gemini 3 Deep Think - Специализированный режим рассуждений от Google для сложных задач в науке, инженерии и анализе.

🛠️ GPT-5.3-Codex-Spark - Модель OpenAI для программирования в реальном времени с низкой задержкой.

📊 M2.5 - MiniMax-модель с сильным упором на кодинг, агентные сценарии и практическую эффективность.

🤖 Qwen3.5-397B-A17B - Open-weight vision-language модель Alibaba для агентных и мультимодальных сценариев.

🔁 Seed 2.0 - Серия general-purpose agent-моделей для сложных рабочих сценариев и мультимодальных задач.

🛠️ Claude Sonnet 4.6 - Сильная mid-tier модель Anthropic для кода, анализа и агентных задач.

⚡ Recraft V4 - Новая модель Recraft для production-ready визуалов, текста в изображениях и векторного вывода.

⚡ Tiny Aya - Компактная мультиязычная модель с поддержкой 70+ языков и локального запуска.

Хочешь быстрее внедрять ИИ и меньше ошибаться - нужно окружение, где это делают каждый день.

BIPIAI - закрытый клуб фаундеров и топ-спецов.

Что внутри:
• разборы реальных бизнес-кейсов
• готовые пайплайны и шаблоны внедрения
• созвоны, где участники показывают, как у них устроено
• люди, которые помогают собрать решение под новую реальность

90+ участников, 15 стран.

Это был очень насыщенные и интересные 24 часа из мира AI и роботов, которые меняют нашу с вами жизнь.

P.S.

Чтобы помочь мне понять как вам этот дайджест. Пожалуйста нажмите на максимально релевантную кнопку.