Экономика нейросетей

😏😏😏

Невидимая подпись: как Claude помечает свои тексты. Anthropic начал встраивать в ответы Claude невидимый машинно обнаруживаемый сигнал, и добавлять криптоподпись C2PA в генерируемые файлы (.png, .jpg, .svg). Это связано с европейским AI Act: с 2 августа 2026 года статья 50 требует, чтобы синтетический контент был помечен в машиночитаемом виде. В данном случае работают две разные технологии: - текстовый сигнал - живёт прямо в словах, в статистике их выбора. Не виден глазу, не меняет смысл. При копировании текста может переходить вместе с ним; - подпись C2PA - криптоподпись на самом файле. Помогает проверить происхождение, но теряется при пересохранении, конвертации и скриншоте. Что подтверждено, а что - нет: По информации от Anthropic сигнал в тексте невидим, переносится при копипасте, на коротких фрагментах ненадёжен, не доказывает авторство ИИ. Для файлов - C2PA на .png/.jpg/.svg. При этом Anthropic не раскрывает точного алгоритма, который вшивается в файл. По описанным свойствам он напоминает SynthID-Text от Google, но Anthropic не подтвердил, что использует именно его. В статье есть разбор SynthID-Text как иллюстрация реализации возможного механизма. Что со сценарием «скопировал в Word»? Если вставить длинный текст из Claude Code в новый .docx - статистический сигнал, скорее всего, переедет вместе со словами. Но это вероятный сценарий, а не гарантия: Anthropic не публиковал тест именно для Word. C2PA-подписи на самом .docx при копировании не будет - она касается файлов с картинками, а не текста и не документов, созданных Word. А если Claude Code сам создал .docx? Тоже не отличается. Текстовый знак живёт в словах, а не в формате файла. Claude Code пишет текст → сохраняет в .docx → вы копируете из него в другой документ - знак переезжает вместе со словами, так как переносятся статистические данные, заложенные в длинный текст, а .docx - просто носитель (или контейнер). Как с такими технологиями работают конкуренты? Google — SynthID для текста, изображений, звука и видео. Развёрнут в Gemini, исследовательский код SynthID-Text открыт. OpenAI — публично текстовый watermark не выпускала (подробности — в полной статье). Зато активно использует C2PA для медиа. Сами Anthropic занимают комбинированную позицию: сигнал для текста + C2PA для файлов. Можно ли стереть? Простая стилистическая правка не является надёжным способом удалить статистический сигнал. Глубокий пересказ, перевод или перегенерация могут его ослабить — но не гарантируют исчезновения. Полный разбор с схемами, таблицами и источниками — в приложенном PDF.

Несу в массы новость: сервис Плати по миру сегодня (или вчера, точно не успел отследить) изменил банк-партнера и теперь биллинговый адрес у карты для подписок - Сингапур, а не Испания. Новую карту владельцам бывших карт они дают за 499 руб. Если у кого-то…

Несу в массы новость: сервис Плати по миру сегодня (или вчера, точно не успел отследить) изменил банк-партнера и теперь биллинговый адрес у карты для подписок - Сингапур, а не Испания. Новую карту владельцам бывших карт они дают за 499 руб. Если у кого-то настроено автоматическое списание, то реквизиты карты нужно будет заменить, со старой карты оплата, скорее всего не пройдет (если у вас такая смена карт все-таки произошла)

Channel name was changed to «Экономика нейросетей»

Продолжая дальше рассуждать про лимиты, какие нам становятся доступными (или менее доступными в связи с предстоящими повышениями, как у Deepseek), попросил вчера ChatGPT Sol рассказать мне про изменения в тарифной политике у OpenAI (ведь надо же сравнивать американские флагманы с китайскими нейросетями на рынке). И ChatGPT выдал мне весьма интересный расклад вот в таком лонгриде. Хочется отдельно отметить, что в аккаунте ChatGPT действительно указан лимит только на агентское использование (Codex или ChatGPTWork), а вот разговоры непосредственно через чат в него не входят, значит, чат стал безлимитным. Рискну предположить, что все флагманы, как американские, так и китайские начинают "смотреть" и тарифицировать агентские сценарии, а от чата в браузере будут уходить ввиду его технологических ограничений.

Deepseek объявило о предстоящем повышении цен на API. У MiMo пока тот же прайс На странице цен DeepSeek появилось предупреждение: компания собирается существенно повысить цены API в ближайшем будущем. Нового тарифа пока нет. Я сверил официальные прайсы DeepSeek и Xiaomi MiMo на 7 августа 2026 года. Доллары за 1 млн токенов: вход с попаданием в кеш / вход без кеша / выход. DeepSeek V4-Flash 0,0028 0,14 0,28 Xiaomi MiMo-V2.5 0,0028 0,14 0,28 DeepSeek V4-Pro 0,003625 0,435 0,87 Xiaomi MiMo-V2.5-Pro 0,0036 0,435 0,87 У младшей пары совпали все три позиции. У старшей — цена входа без кеша и выхода. Вход с попаданием в кеш отличается на $0,000025 за 1 млн токенов, или на 0,6944%. Контекст у всех четырёх моделей — 1 млн токенов. Из этого нельзя вывести ни себестоимость, ни маржу, ни «рыночный пол». Одинаковая цена также не означает одинакового качества или одинаковой стоимости готовой задачи. Поэтому практический смысл таблицы пока ограничен. Текущий прайс MiMo — контрольная точка для нового тарифа DeepSeek. Когда DeepSeek опубликует цены, будет видно, какие именно компоненты подорожали и осталась ли рядом модель с прежним токенным тарифом. При подготовке поста я не сравнивал качество результатов, фактический расход входных и выходных токенов на одной задаче и долю попаданий в кеш. Пока этих данных нет, MiMo нельзя называть заменой DeepSeek, в том числе по качеству результата, который выдаются моделями. Сейчас это модели с почти тем же официальным прайсом, но на OpenRouter бОльшей популярностью пользуется Deepseek. Цены проверены 7 августа 2026 года: DeepSeek и Xiaomi MiMo.

Немного про взаимозачеты

Что я выяснил сегодня: при подключении API-ключа от OpenRouter через Hermes-агента, все равно нужен ускоритель интернета, даже если вы подключаете Deepseek Flash 0731. Вывод: если есть желание совсем уйти от ускорителей интернета и юзать недорогие китайские модели, то подключаться в Hermes-агенте необходимо непосредственно через API Deepseek, GLM или Minimax.

Аудит сайта на подписке за $16: считаю, сколько он стоил бы по API За последние две недели цены на ИИ обвалились. DeepSeek V4 Flash — $0,14 за миллион входных токенов и $0,28 за выходные, а кешированный вход вообще $0,0028. OpenAI срезала цены на GPT-5.6. GLM-5.2 стоит $1,40/$4,40 — в несколько раз дешевле Opus 4.8 при сопоставимом качестве на многих задачах. На этом фоне я решил рассчитать стоимость аудита сайта, подготовленного ИИ-агентом ZCode от z.ai. Сколько мне стоил аудит сайта по 152-ФЗ У меня есть инструмент, который сам проходит по сайту, проверяет формы, cookie-баннер, согласия и обязательные документы, а на выходе собирает отчёт. Честный ответ на вопрос «во сколько мне обошёлся прогон»: ни во сколько. У меня подписка z.ai Lite за $16 в месяц. Аудит идёт на ней — на модели GLM-5.2 в режиме максимального эффорта, то есть в самом дорогом из доступных. И расхода я не замечаю, потому что в подписке нечему тикать. Точной цифры расхода у меня тоже нет: в графическом интерфейсе счётчика не предусмотрено, а команда /cost живёт только в консольной версии. Поэтому дальше — расчётным путём, с открытыми допущениями. Это модель, а не замер: подставьте свои числа и получите свой ответ. Сколько это стоило бы по API Исходные данные. Тариф GLM-5.2 по API: $1,40 за миллион входных токенов, $4,40 за миллион выходных. Один аудит — пять шагов агентской работы с браузером, несколько минут. Три сценария по расходу на один прогон: Лёгкий — 100 тыс. входных, 10 тыс. выходных: 0,1 × 1,40 + 0,01 × 4,40 = $0,18. Базовый — 300 тыс. входных, 30 тыс. выходных: 0,3 × 1,40 + 0,03 × 4,40 = $0,55.Тяжёлый — 800 тыс. входных, 60 тыс. выходных: 0,8 × 1,40 + 0,06 × 4,40 = $1,38 Подписка стоит $16 в месяц. Делим и получаем: при лёгком расходе она окупается с 87-го аудита в месяц, при базовом — с 29-го, при тяжёлом — с 12-го. Оговорка, без которой эти числа врут: они верны только для того, кто не делает на подписке больше ничего. У меня на те же $16 идёт и вся остальная работа, и каждая задача добавляет свою строку в тот же счёт. В реальности подписка окупается заметно раньше двадцать девятого аудита — просто не одними аудитами. Что из этого следует Порог проходит не по типу задачи и не по «выгодной модели», а по суммарному объёму работы за месяц. У кого одна узкая задача и редкие прогоны — дешевле API. У кого ИИ включён в ежедневную работу — подписка, причём с каждой следующей задачей разрыв растёт, а счёт не меняется. Чего этот расчёт не учитывает Три вещи, которых нет ни в одном прайсе и которые способны перевернуть результат. Переделки. Модель, которая справляется с третьего раза, дороже модели, которая справляется с первого, — даже если её токены в десять раз дешевле. И платите вы не только деньгами: три круга правок — это ваш вечер, а он стоит больше, чем весь месячный тариф. Расточительность. Модель послабее тратит на ту же работу больше токенов: дольше ищет, перечитывает одно и то же, пишет лишнее. Цена за миллион ниже — миллионов больше. Итог может сойтись не в её пользу. Кеш. Разница между $0,14 и $0,0028 за миллион — пятьдесят раз. Она зависит не от модели, а от того, как устроена работа: один длинный разговор с накопленным контекстом или сотня коротких запросов с нуля. Вывод На примере z.ai стало видно, что на подписке цена работы просто не наблюдается. Счётчика нет, обратной связи нет — я не знаю реальную для меня стоимость аудита сайта, пока не упрусь в лимит. За $16 покупается не только доступ, но и право не считать; данных о собственном расходе при этом не остаётся. Второе: разброс между лёгким и тяжёлым прогоном одной и той же задачи на одной и той же модели — почти восьмикратный. На счёт влияет не только выбор модели, но и то, как устроен сам прогон. И третье, если вернуться к подешевевшим тарифам из начала. Тот же базовый прогон на DeepSeek V4 Flash обошёлся бы примерно в $0,05. На таких ценах отдельная задача закрывается по API практически даром — и подписку имеет смысл держать не ради неё одной, а ради всего объёма работы разом. На этом канале я разбираю применение нейросетей в работе юриста и консультанта и считаю, в какую стоимость это обходится.

Запись вебинара про тёмную лошадку нейросетей Степан Леонтьев и Николай Божков @jur_perevod, руководитель консалтинговой компании и ментор курса «Нейросети для юриста», недавно провели вебинар, где разобрали ZCode. Это китайская замена Claude Code, которая работает из России без проблем с доступом. Сначала поговорили о том, что такое ИИ-агенты вообще, а потом разобрали как сделать инструкции (skills) для них. Прямо в эфире запустили автоматическую проверку сайта на ошибки по законодательству о персональных данных (152-ФЗ) с формированием отчёта. Николай отдельно рассказал про безопасность: риски при отправке рабочих документов на сервера в Сингапур и Китай и как быть с адвокатской тайной. Завершили вебинар разбором тарифной сетки этой нейросети (спойлер — в Китае все ожидаемо дешевле)! Смотрите запись и открывайте для себя новые доступные инструменты!

Запись вебинара темная лошадка нейросетей: разбираемся с ZCode от z.ai 🧡 На вебинаре разобрали ZCode — китайскую замену Claude Code, которая работает из России без проблем с доступом. Сперва поговорили о существе ИИ-агентов, а потом разобрали как сделать…

Запись вебинара темная лошадка нейросетей: разбираемся с ZCode от z.ai 🧡 На вебинаре разобрали ZCode — китайскую замену Claude Code, которая работает из России без проблем с доступом. Сперва поговорили о существе ИИ-агентов, а потом разобрали как сделать инструкции (skills) для них. Прямо в эфире запустили автоматическую проверку сайта на ошибки по законодательству о персональных данных (152-ФЗ) с формированием отчета. Николай отдельно рассказал про безопасность: риски при отправке рабочих документов на сервера в Сингапур и Китай и как быть с адвокатской тайной. Завершили вебинар разбором тарифной сетки этой нейросети (спойлер - в Китае все ожидаемо дешевле)! Смотрите запись и открывайте для себя новые доступные инструменты!

Тёмная лошадка нейросетей: разбираемся с ZCode от z.ai Если вы пока ничего не слышали про ZCode, тогда вам точно стоит прийти к нам на вебинар 29 июля в 19:00 (по МСК). В эфире — Степан Леонтьев и Николай Божков, руководитель консалтинговой компании, ментор курса «Нейросети для юриста» и активный пользователь нейросетей. В программе: • чем ИИ-агенты отличаются от привычных интерфейсов; • что такое скилл и как его сделать; • проверка сайта на соответствие требованиям 152-ФЗ с подготовкой отчёта; • разбор наболевших вопросов о персональных данных, адвокатской тайне и трансграничной передаче; • как получить доступ и оплатить из России. На вебинаре посмотрим, как ZCode работает с юридическими задачами: загрузим папку с документами, дадим задачу и оценим результат. Регистрация по ссылке.

Мой ИИ-помощник больше не привязан к одной программе. На этой неделе я перенёс свой инструмент для проверки сайтов на соответствие 152-ФЗ из Claude Code в ZCode — агентскую среду, оптимизированную для нейросети GLM-5.2. И потратил на это действие совсем немного времени. Скилл — записанная один раз инструкция о том, как выполнять определённую работу. У меня это методика аудита по 152-ФЗ. MCP подключает к агенту «руки»: например, браузер, которым он сам проходит по сайту и проверяет формы и cookie-файлы. MCP работает как USB-разъём: один стандарт — разные инструменты. Плагин — коробка, в которую можно сложить скиллы, MCP и другие расширения. Самое главное: скиллы и MCP опираются на открытые форматы и протоколы, а не на изобретения одной компании. ZCode умеет импортировать их из Claude Code, поэтому в моём случае ядро рабочего процесса переехало почти без переделки. Это не означает, что автоматически переносится вообще всё: некоторые настройки иногда приходится задавать заново. Но сама методика работы остаётся. Значит, можно работать не только с одним ИИ-агентом или инструментом. Поменялась программа, тариф или требования к месту хранения данных — а основные наработки можно забрать с собой. #нейросети #152ФЗ #ZCode #ClaudeCode

ОГО: в Китае построили ИИ-дата-центр мощностью 1 ГВт без единого чипа Nvidia. По данным Bloomberg: Сообщается, что zAI завершила строительство объекта и уже частично ввела его в эксплуатацию. Дата-центр полностью работает на чипах китайского производства и будет использоваться для разработки передовых моделей GLM компании. Кроме того, zAI построила или эксплуатирует несколько вычислительных кластеров, каждый из которых включает более 10 000 чипов. Это намного значительнее, чем выход очередной фронтир-модели. Важность независимости от США в сфере производства чипов сложно переоценить.

Только вчера написал про «китайскую волну», а сегодня уже Alibaba пугает скорым релизом Qwen3.8, а Moonshot AI останавливает оформление новых подписок на Kimi K3 - не справляются с нагрузкой. Итого у нас получается: GLM-5.2 — почти уровень Opus Kimi K3 — почти уровень Fable Qwen3.8 (2.4T) — ожидается, что превзойдёт Opus DeepSeek V4 GA ($0.0028/M) — ожидается, что превзойдёт Opus MiniMax-M3-Pro (3T) — ожидается, что будет на уровне Fable GLM-5.5 — ожидается, что превзойдёт Opus И правда, август будет жарким и китайским…