ForgetMe | Нейросети

✴️ Открытая Qwen3.8-27B обошла Opus 4.6 в 2 из 4 coding-тестов Alibaba выложила Qwen3.8-27B — плотную модель на 27,8 млрд параметров с открытыми весами и лицензией Apache 2.0. Она нативно понимает текст, изображения и видео, а режим мышления включён по умолчанию и переключается между low, medium и xhigh. Главная интрига — результаты против Claude Opus 4.6 с максимальным reasoning effort. По собственной таблице Qwen: 🟡 SWE-bench Pro: 61,7 против 53,4 в пользу Qwen; 🟡 QwenSWEBench: 79,0 против 63,8 в пользу Qwen; 🟡 Terminal-Bench 2.1: 73,0 против 78,2 в пользу Opus; 🟡 NL2Repo-Bench: 42,3 против 47,6 в пользу Opus. Получается честный счёт 2:2 среди четырёх coding-строк, где есть цифры обеих моделей. В управлении компьютером Qwen также заявляет 84,3 на OSWorld-Verified против 72,7 у Opus. Но это не чистый A/B-тест. QwenSWEBench — внутренний бенчмарк Alibaba. В SWE-bench Pro задачи исправили и заново прогнали модели Qwen, а результат Opus взяли из отчёта Anthropic. Поэтому правильный вывод не «27B окончательно победила Opus», а компактная локальная модель местами уже подошла к закрытому флагману. Что получаем на практике: 🟡 нативный контекст — 262 144 токена, до 1 млн он растягивается через YaRN; 🟡 64 слоя с чередованием Gated DeltaNet и обычного attention; 🟡 MTP для ускорения генерации в движках, которые его поддерживают; 🟡 официальные BF16-веса занимают 55,6 ГБ. Для домашнего запуска уже появились сторонние GGUF-кванты Unsloth: 🟡 12–13 ГБ памяти — 2-bit, файл 10,32 ГБ; 🟡 16 ГБ — 3-bit, 13,44 ГБ; 🟡 24 ГБ GPU — оптимальный Q4, 17,11–17,92 ГБ; 🟡 32 ГБ и больше — Q6, 22,88 ГБ. У GGUF vision projector скачивается отдельно: файл mmproj весит ещё 0,93 ГБ. С обычным F16 KV-кэшем полный контекст 262K на одной 24-ГБ карте не поместится. Для длинных диалогов придётся уменьшать контекст, квантовать сам кэш или использовать offload в RAM. Ещё одно уточнение: класс Max уже не полностью закрыт — Qwen отдельно выложила 2,4T-A95B checkpoint под собственной лицензией. Но именно 27B намного реалистичнее запустить дома, и только она здесь распространяется по Apache 2.0. Официальные веса и документация · Кванты GGUF · Инструкция по локальному запуску 🤑 ForgetMe | Boosty 💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости #qwen

✴️ OpenAI разогнала GPT‑5.6 Sol до 750 токенов в секунду — это до 14× быстрее Дождались: OpenAI официально показала Ultrafast — новый скоростной режим для GPT‑5.6 Sol на инфраструктуре Cerebras. Важно: это не облегчённая версия и не новая модель. Интеллект остаётся тем же — радикально ускоряется сам инференс. Что обещают: 🟡 до 750 выходных токенов в секунду; 🟡 до 14× быстрее стандартного режима Sol; 🟡 запуск сначала в OpenAI API; 🟡 те же сильные стороны Sol в коде, исследованиях и сложных агентных задачах. Главная магия — в архитектуре Cerebras. При генерации каждого нового токена модели снова нужны её веса, и на обычных GPU скорость часто упирается не в вычисления, а в передачу данных из отдельной памяти. В Wafer-Scale Engine вычислительные ядра и 44 ГБ быстрой SRAM-памяти находятся на одном огромном процессоре с пропускной способностью до 21 ПБ/с. Если модель не помещается на одной пластине, её слои распределяются между несколькими системами. В результате данные приходится намного меньше гонять между памятью и вычислительными блоками — отсюда и такая скорость. И вот здесь 750 токенов/с действительно меняют правила игры. В обычном чате ответ просто появится почти мгновенно. Но для агента, который десятки раз пишет код, запускает инструменты, читает результат и исправляет ошибки, ускоряется каждый цикл. То, что раньше приходилось оставлять на ночь, потенциально превращается в интерактивную работу. В официальном ролике OpenAI Ultrafast и Standard получают один промпт и параллельно собирают рабочий 3D‑симулятор склада. Быстрая версия уходит вперёд почти сразу и завершает задачу заметно раньше. Но ещё эффектнее спидран Cerebras на Humanity’s Last Exam: все 2 500 вопросов Sol прошла за 11 часов 11 минут, а Claude Fable 5 — за 78 часов 27 минут. По полному времени это почти 7× быстрее. Есть два важных нюанса. Во-первых, «до 14×» и «до 750 токенов/с» — пиковые показатели скорости вывода, а не обещание, что любая задача целиком закончится в 14 раз быстрее. Поиск, внешние инструменты, сеть и ожидание первого токена никуда не исчезают — поэтому в реальном GDP‑Val получилось 5,6×, а не 14×. Во-вторых, режим пока доступен только избранной группе API-клиентов. Публичного параметра для его включения, цены и сроков появления в ChatGPT или Codex OpenAI ещё не назвала. Для сравнения, обычный Sol стоит $5/$30 за миллион входных/выходных токенов — сколько попросят за Ultrafast, пока можно только гадать. Подать заявку на доступ 🤑 ForgetMe | Boosty 💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости #chatgpt

✴️ Anthropic будет незаметно маркировать тексты Claude — по всему миру Anthropic подписала европейский Кодекс практики по прозрачности ИИ-контента. Важное уточнение: сам Кодекс добровольный, а обязательные требования статьи 50 EU AI Act начали применяться 2 августа. Для провайдеров вроде Anthropic смысл требования простой: сгенерированный контент должен содержать машиночитаемый сигнал, по которому его можно распознать как созданный или обработанный ИИ. Что изменится в Claude: 🟡 модели, запущенные в ЕС 2 августа 2026 года или позже, поддерживают маркировку с первого дня; 🟡 в старые модели её ещё добавляют, но Anthropic не опубликовала ни список уже обновлённых моделей, ни график. Для существовавших до 2 августа систем переходный срок заканчивается 2 декабря; 🟡 у поддерживаемых моделей метка будет работать глобально: в Claude, API, Claude Code, Cowork, Tag, а также через AWS, Google Cloud и Microsoft Foundry. Для некоторых функций и типов файлов возможны исключения. Маркировок будет две. 1. Невидимый вотермарк в тексте. Он встраивается на уровне самой модели, поэтому переносится вместе с копированием текста и может пережить часть редактирования. На смысл и читаемость, по утверждению Anthropic, это не влияет. Точный алгоритм компания пока не раскрыла. Поэтому популярное объяснение про «секретный ключ и предпочтительные токены» нельзя выдавать за подтверждённую механику Claude — это лишь один из известных способов делать статистические водяные знаки. 2. Подписанные метаданные в файлах. Поддерживаемые .svg, .png и .jpg, созданные Claude, получат цифровую подпись по открытому стандарту C2PA. Она показывает, что файл проходил через Claude, и помогает заметить последующее изменение. Можно ли уже проверить текст? Пока нет: публичного детектора Anthropic ещё не выпустила. Компания обещает открыть инструменты и техническую документацию позже. И метка не неуязвима. Небольшую правку она может пережить, но сильное редактирование, пересказ, перевод, смешивание с другим текстом или слишком короткий фрагмент способны сделать сигнал необнаружимым. У файлов метаданные могут исчезнуть после конвертации, повторного сохранения или скриншота. Главный нюанс: найденная метка означает только, что материал мог обрабатываться Claude. Она не доказывает, что Claude написал его с нуля. И наоборот — отсутствие метки не доказывает человеческое авторство. 🤑 ForgetMe | Boosty 💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости #claude

📛 ИИ дешевеет — но у самых красивых цен появился мелкий шрифт Цена одного и того же уровня «интеллекта» продолжает лететь вниз. По подсчётам OECD, скорректированный на качество индекс цен языковых моделей упал почти на 80% с января 2024-го по апрель 2026-го. Но свежие примеры показывают: это уже не простая гонка «кто даст дешевле». Провайдеры всё чаще субсидируют токены данными пользователей, временными скидками и ценами отдельных маршрутов. Muse Spark 1.2 — самый наглядный пример. Обычный API-тариф Meta стоит $1.25/$4.25 за миллион входных и выходных токенов. Но в режиме Contributor цена падает до $0.10/$0.20, а кэшированный вход — до $0.002. То есть на 92–95% дешевле. Но это не снижение базового прайса: в Contributor пользователь разрешает Meta использовать запросы и ответы для обучения будущих моделей. В Standard такого разрешения нет. Получается почти бесплатный инференс — если вы готовы доплачивать данными. Условия Meta DeepSeek пока остаётся экстремально дешёвым: V4 Flash стоит $0.14/$0.28, а кэшированный вход — всего $0.0028 за миллион токенов. Однако компания уже официально предупредила, что в ближайшее время общая стоимость API заметно вырастет. Новые ставки и дату DeepSeek пока не назвала. Это хороший контрпример к идее вечного удешевления: сверхнизкая цена может оказаться этапом захвата рынка, а не постоянным тарифом. С GLM 5.2 ситуация третья. Официальный прайс Z.ai не изменился — $1.40/$4.40. Зато на OpenRouter маршруты Novita и StreamLake сейчас отдают модель примерно за $0.42/$1.32, то есть со скидкой около 70%. Это акция конкретных хостингов без объявленного срока, а не постоянное снижение тарифа Z.ai. Актуальная карточка Если не хочется разбираться с зарубежной оплатой, на ForgetAPI эти модели сейчас стоят: — Muse Spark 1.2 — $0.60/$2.00 (примерно 49,30/164,33 ₽); — DeepSeek V4 Flash — $0.078/$0.156 (примерно 6,41/12,82 ₽); — GLM 5.2 — $0.80/$2.80 (примерно 65,73/230,07 ₽). Цены указаны за миллион входных/выходных токенов. Это не всегда абсолютный минимум рынка — Contributor-тариф Muse и временная акция GLM на OpenRouter дешевле. Зато здесь один OpenAI-совместимый ключ, оплата российской картой или криптой и работа без VPN. В итоге модели действительно дешевеют, но цена за миллион токенов всё меньше похожа на честный ценник и всё больше — на авиабилет: зависит от маршрута, времени, кэша и того, чем ещё вы платите. Поэтому для реальных задач важнее смотреть не только на $/1M токенов, а на стоимость законченного результата. В одном исследовании более дешёвая по прайсу reasoning-модель оказывалась дороже по фактической задаче в 21,8% сравнений — из-за длинных рассуждений и лишних проходов. 🤑 ForgetMe | Boosty 💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости

✴️ Если управлять Кодексом с телефона уже скучно, то можно попробовать наоборот phone-harness — независимый open-source инструмент, который подключает Codex или Claude Code к настоящему iPhone через стандартное приложение iPhone Mirroring на Mac. Идея очень хитрая: вместо отдельной интеграции с каждым iOS-приложением агент работает с тем же интерфейсом, который видит человек. 🟡 делает снимок окна с экраном iPhone; 🟡 локальный Apple Vision распознаёт текст и его координаты; 🟡 системные события Mac превращаются в тапы, ввод текста и скроллинг; 🟡 новый снимок подтверждает, что действие действительно выполнено. То есть Codex можно попросить: «Открой приложение и найди нужный раздел» «Проверь статус доставки и подготовь ответ» «Заполни форму, но спроси меня перед отправкой» API самих приложений не требуется. Не нужны также джейлбрейк, Xcode, WebDriverAgent или отдельное приложение на iPhone. Код проекта открыт под MIT-лицензией и работает локально на Mac. Но это не магия. Нужны macOS Sequoia 15+, iOS 18+, совместимый Mac с Apple Silicon или T2, одна учётная запись Apple на обоих устройствах, а сам iPhone должен быть рядом и заблокирован. Разблокируете телефон — трансляция остановится. Есть и ограничения: одна сессия на один iPhone, нет мультитача, Face ID и сценариев с камерой, DRM-видео отображается чёрным, а кнопки без подписей агенту приходится распознавать зрением. Текущий ввод рассчитан на американскую раскладку — кириллица и эмодзи штатно пока не поддерживаются. И главное: проекту всего несколько дней, это версия 0.1.0 с открытыми багами. Сообщения, покупки, бронирования и удаление данных стоит выполнять только после подтверждения, а давать эксперименту основной телефон с банками и 2FA пока точно рано. А Airtap решает уже другую задачу: 🟡 phone-harness — дать Codex ваш реальный iPhone и управлять им локально через Mac; 🟡 Airtap — выдать агенту отдельный виртуальный Android в облаке, оставить приложения авторизованными и запускать задачи по расписанию 24/7. Airtap — облачный сервис, а не локальный OSS-аналог. Для подключения Codex он использует собственный API и токен. 🤑 ForgetMe | Boosty 💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости

GPT-5.6 уже в Telegram. Бесплатно дают 10 запросов в сутки, включая генерацию картинок, умный поиск и прочее. Пробуем новую модель — здесь. #реклама

✴️ Потенциально новая модель GPT-Image появилась на Arena под названием «Mona-lisa-1» Согласно инструменту проверки OpenAI, сгенерированные изображения содержат водяной знак OpenAI SynthID. У OpenAI сейчас и так одна из лучших моделей генерации и редактирования изображений на рынке, а эта будет еще лучше 🤑 ForgetMe | Boosty 💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости #chatgpt

⚡️ GPT‑5.6 теперь работает в Wello Code — и отдельная подписка на агента не нужна У Wello Code вышло полезное обновление: в десктопный агент добавили всю новую линейку OpenAI — GPT‑5.6 Luna, Terra и Sol. Рядом остаётся Claude Opus 5, поэтому модель можно выбирать под задачу: Luna — для быстрых правок, Terra — для повседневной разработки, Sol и Opus — для сложной работы с большим проектом. Сам Wello Code работает примерно так: открываете папку проекта, описываете результат, а агент составляет план, меняет файлы, запускает команды и показывает готовый diff. Терминал, превью сайта, Git и откат к предыдущим шагам уже встроены. Сам уже успел погонять Wello Code на проекте — если коротко, всё работает как надо. В общем каталоге Wello также доступна Gemini 3.1 Pro — в веб-чате и через dev‑API. То есть в одном аккаунте собраны актуальные Claude, GPT и Gemini, хотя в самом пикере Wello Code сейчас находятся Opus 5 и GPT‑5.6. Важный момент: по заявлению Wello, это оригинальные модели OpenAI, Anthropic и Google, без переименованной дешёвой модели за красивой кнопкой. Ещё одна редкая для таких сервисов вещь — Wello Code опенсорсный. Исходники десктопного клиента лежат на GitHub под Apache 2.0: можно заранее посмотреть, как устроены разрешения на запись файлов и запуск команд, и только потом давать приложению доступ к своему проекту. Один лимит работает сразу в трёх местах: 🟡 веб-чат Wello; 🟡 агент Wello Code; 🟡 личный API-ключ для IDE и сервисов, где можно указать свой ключ и base URL. Отдельно покупать API не нужно. Тот же ключ подключается к Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode, расширениям VS Code и другим OpenAI- или Anthropic-совместимым инструментам. Пока есть лимит тарифа, расход идёт из него; оплату по факту сверх лимита можно включить отдельно по желанию. С оплатой всё сделано без подписочных ловушек: российская карта или СБП, 30 дней без автопродления. Карта к подписке не привязывается, поэтому потом не придётся искать кнопку отмены и ждать неожиданного списания. Тарифы: 🟡 Pro — 399 ₽; 🟡 Max 5× — 1 500 ₽; 🟡 Max 20× — 4 800 ₽. Попробовать Wello 🤑 ForgetMe | Boosty API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости #реклама

✴️ OpenAI притормозила Astra: компания не может исключить «критические» кибервозможности История вокруг «GPT‑6 Astra» перестала быть просто утечкой: OpenAI официально подтвердила Astra и назвала её своей следующей крупной моделью. Но важная поправка: название GPT‑6 компания не подтверждала. Пока это неофициальное имя из обсуждений в сети. Ранее The Information и Axios сообщали, что Astra показывали американским чиновникам как систему для долгих сложных задач: несколько ИИ-агентов смогут работать сообща и продолжать выполнение без постоянного контроля человека. А OpenAI уже продемонстрировала более конкретный результат — внутренняя версия Astra помогла получить десять новых результатов в математике и теоретической информатике, после чего оформила доказательства в Lean. Теперь главная новость. После свежих внутренних тестов OpenAI заявила: «Мы не можем исключить критические кибервозможности». В официальном X-посте компания сформулировала это ещё прямее: с Astra пока обращаются как с первой моделью OpenAI уровня Critical в кибербезопасности. Это не означает, что Astra уже доказанно умеет взламывать критическую инфраструктуру. Оценка предварительная, тестирование продолжается. Но сам порог Critical означает способность модели без человека: 🟡 находить и создавать рабочие zero-day-эксплойты для множества хорошо защищённых критических систем; 🟡 либо самостоятельно придумать и провести новую многоэтапную атаку, получив только общую цель. Что OpenAI делает прямо сейчас: 🟡 переносит тесты в изолированные среды и сильнее ограничивает доступ к интернету и инструментам; 🟡 усиливает защиту и шифрование весов модели; 🟡 включает постоянный мониторинг всех агентных применений Astra, включая обучение и тесты; 🟡 проверяет ход рассуждений модели и может прервать рискованное действие; 🟡 ставит на паузу те внутренние работы, которые ещё не соответствуют новым требованиям, и подключает государственные структуры и независимые safety-организации. Релиз не отменён. Сэм Альтман написал, что OpenAI по-прежнему хочет сделать Astra общедоступной, но из-за её кибервозможностей потребуется «немного больше времени». Новой даты пока нет. По данным Axios, компания заранее уведомила администрацию США о возможной задержке. Официальное заявление OpenAI · Пост OpenAI в X · Комментарий Сэма Альтмана · Расследование Axios · Результаты Astra в математике 🤑 ForgetMe | Boosty API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости #chatgpt

✴️ CDK SuperGrok Heavy 3M по 4490₽ в наличии 🤖 Gemini AI Pro 18 месяцев по 90₽ 150₽ в наличии 🤖 ChatGPT Plus ACC NW по 390₽ в наличии 🤖 ChatGPT Plus ACC FW по 750₽ в наличии ✴️ CDK ChatGPT Plus FW по 1990₽ в наличии и многое другое ⏩ @forgetshop_bot

✴️ OpenAI готовит ИИ-пончик за $300+: Яндекс станция Алиса но от OpenAI Это пока не официальный анонс, но утечка стала заметно конкретнее. По данным Bloomberg, первый потребительский гаджет OpenAI сейчас выглядит как небольшая умная колонка без экрана — в форме пончика и размером примерно с хоккейную шайбу. Устройство рассчитано не на карман, а на дом: его можно будет взять одной рукой и переносить из комнаты в комнату. Что находится внутри прототипа: 🟡 динамики и несколько микрофонов; 🟡 камера и другие датчики для понимания обстановки; 🟡 светодиоды, показывающие, когда устройство слушает; 🟡 аккумулятор для работы без постоянного подключения к розетке; 🟡 подвижные механические элементы, которые должны реагировать на человека и создавать ощущение «живого» собеседника. OpenAI хочет превратить ChatGPT в физического ИИ-компаньона: он сможет отвечать на вопросы, воспроизводить музыку, управлять умным домом, разбирать сообщения и со временем лучше понимать привычки владельца. В основе голосового общения, как сообщалось ранее, будет более продвинутая версия режима GPT‑Live. Внутри компании обсуждался диапазон $300–400, но утверждённой розничной цены пока нет; Bloomberg осторожнее пишет просто «выше $300». Продажи планируют начать в 2027 году, хотя сроки и финальный дизайн ещё могут измениться. Ранее представитель OpenAI подтверждал только более общий план: показать первое устройство во второй половине 2026 года. Сам факт работы над железом уже не слух. Команда стартапа io официально вошла в OpenAI, а Джони Айв и его студия LoveFrom отвечают за дизайн. Альтман и Айв также публично говорили, что первые прототипы уже существуют — но ни форму «пончика», ни характеристики, ни цену компания пока не подтверждала. Свежий материал Bloomberg · Полная синдикация материала · Официальное письмо OpenAI и Джони Айва · Подтверждённый план показа устройства 🤑 ForgetMe | Boosty API нейросетей на 30-40% дешевле официалов Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot #нейросети #новости #chatgpt