Data Science by ODS.ai 🦜

Доброе утро! ☀️ Представляем Вашему вниманию воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области ИИ, кибербезопасности и научных исследований, а также их влияние на будущее технологий и общества. Смотрите видео на каналах ⤵️ ODS VK Video ODS YouTube 📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).

🚀 Z.ai представила GLM-5.3 - новую открытую модель с упором на код и кибербезопасность. У GLM-5.3 та же базовая модель, что и у GLM-5.2. В Z.ai говорят, что весь прирост получили уже после pre-training - за счёт масштабирования post-training. Больше исполняемых сред, более длинные задачи, сильнее verifiers и больше reinforcement learning. Результат особенно заметен в кибербезопасности: на ExploitBench результат вырос с 24,4% до 54,4%, а в ExploitGym модель за два часа решила 105 задач против 29 у GLM-5.2. То есть pre-training даёт модели знания и сырой интеллект, а post-training учит реально им пользоваться: планировать, вызывать инструменты, проверять решения, исправлять ошибки и работать на длинном горизонте. Технический разбор: https://z.ai/blog/glm-5.3 @data_analysis_ml Полезные мл ресурсы

🔥 Сразу три релиза за день: Qwen 3.8, DeepSeek V4 Pro и Grok 4.6 • Qwen3.8-2.4T-A95B - Qwen открыла веса своего самого большого монстра. 2,4 трлн параметров, 95B активных, 512 экспертов и контекст до 1 млн токенов. По eval команды, Qwen3.8-Max получает 86,6 на TerminalBench 2.1 и 93,0 на PaperBench, уже вплотную заходя на территорию закрытых frontier-моделей. • DeepSeek V4 Pro 0813 - финальная Pro-версия появилась в официальном API. Контекст 1 млн токенов, до 384K output, Responses API и tool calling. Цена особенно агрессивная: $0,435 за 1 млн входных токенов при cache miss и $0,87 за выход, а при cache hit вход падает до $0,003625. По опубликованным DeepSeek цифрам, Terminal-Bench 2.1 вырос с 72,1% до 87,9%, CyberGym с 52,7% до 83,3%, DeepSWE с 12,8% до 62,7%. • Релиз Grok 4.6 Модель набрала 61 на Artificial Analysis Intelligence Index, столько же, сколько GPT-5.6 Sol, и обошла его на CursorBench, FrontierCode и AA-Briefcase. При этом GPT-5.6 Sol остаётся впереди на DeepSWE и Terminal-Bench. xAI отдельно прокачивала модель через agentic RL для coding, web development, CAD и kernel optimization, а на длинных задачах стала чаще появляться самостоятельная проверка результата. @ai_machinelearning_big_data #AI #Qwen #DeepSeek #Grok #LLM #Agents

👣 Google внезапно объяснила, почему Go может стать главным языком эпохи AI-кодинга Код теперь пишется слишком быстро. Агент за несколько секунд может выдать сотни строк, переписать пакет или собрать целый сервис. Проблема сместилась туда, где автоматизация пока не спасает: всё это нужно прочитать, проверить и потом годами поддерживать. Именно на этом Google строит свежий аргумент в пользу Go. Go изначально проектировали для больших команд и долгоживущих кодовых баз. Поэтому здесь почти невозможно устроить соревнование по синтаксическим фокусам. gofmt приводит код к одному виду, стандартная библиотека закрывает огромный пласт задач, а компилятор быстро ловит выдуманные методы, неправильные типы и другие типичные ошибки LLM. Сгенерировал код, запустил компилятор и тесты, получил ошибку, исправил, повторил. Рядом уже лежат fuzzing, govulncheck, gopls, go fix, профилирование и tracing. Агенту не приходится каждый раз собирать собственный зоопарк инструментов. Есть и менее очевидный бонус. Go-код в разных проектах обычно выглядит похоже. Меньше вариантов выразить одну и ту же конструкцию, меньше сюрпризов при ревью, проще заметить галлюцинацию модели или странную зависимость. Для мира, где код начинают генерировать в огромных объёмах, такая предсказуемость становится очень дорогим преимуществом. Получается забавно: Go долго критиковали за синтаксис, жёсткие правила и отсутствие лишней магии. А теперь именно эти качества неожиданно делают его одним из самых удобных языков для работы с coding agents. https://developers.googleblog.com/why-go-is-an-ideal-language-for-ai-assisted-software-engineering/ #Golang #Go #AI #Programming #AIAgents @Golang_google

⚡️ Перед IPO Anthropic инвесторы хотят, чтобы Дарио Амодеи говорил об угрозах ИИ мягче. Но он, похоже, не собирается. По данным The Information, часть акционеров Anthropic считает, что постоянные предупреждения Амодеи об экзистенциальных рисках AI могут плохо сочетаться с подготовкой компании к публичному рынку. Проблема для инвесторов в том, что повлиять на CEO непросто. Ключевые решения Anthropic по-прежнему сосредоточены внутри узкого круга сооснователей и близких к Амодеи людей. В этом году один из членов совета директоров якобы предлагал использовать более привычную PR-стратегию Microsoft и Meta - больше рассказывать о позитивных сценариях вроде AI для разработки лекарств. Амодеи идею отверг. Его позиция: если технология потенциально создаёт риски для выживания человечества, относиться к её продвижению как к обычному технологическому маркетингу нельзя. Инвесторам перед IPO нужен оптимизм и понятная история роста, а CEO продолжает публично говорить, что технология его собственной компании может быть опасной. #AI #Anthropic #Claude #IPO #ArtificialIntelligence

Доброе утро! ☀️ Представляем Вашему вниманию воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области ИИ, кибербезопасности и научных исследований, а также их влияние на будущее технологий и общества. В гостях у капитанов был Игорь Кураленок, руководитель поиска в Ozon. Смотрите видео на каналах ⤵️ ODS VK Video ODS YouTube 📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).

DeepSeek предупредила разработчиков о «значительном» повышении цен на API в ближайшее время. Новые тарифы и дата перехода пока не объявлены. Сейчас DeepSeek V4 Flash 0731 стоит всего: Вход: $0,14 за 1 млн токенов Выход: $0,28 за 1 млн токенов По расчётам Artificial Analysis, выполнение одной тестовой задачи обходится примерно в 3 цента - почти в 105 раз дешевле Claude Fable 5. И этот демпинг сработал. Новая версия стала самой быстрорастущей моделью Ollama самой быстрорастущей моделью Ollama по объёму токенов. Сервис уже расширяет мощности в США и Европе, чтобы выдержать нагрузку. Получается классическая стратегия: сначала - почти бесплатный доступ потом - массовое распространение затем - повышение цены DeepSeek не раскрыла причину изменения тарифов. Но обслуживать огромный поток запросов по цене, установленной для захвата рынка, становится всё сложнее. Особенно рискованно выбран момент. GPT-5.6 Luna и Muse Spark уже приблизились к V4 Flash по качеству, поэтому после повышения DeepSeek может потерять свой главный козырь - невероятное соотношение цены и возможностей. Пока V4 Flash остаётся одним из самых выгодных API на рынке. #DeepSeek #LLM #API #AI

✔️ Белый дом разработал регламент оценки новых моделей Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза. Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок. По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний. axios.com ✔️ Apple ввела 30-дневный кулдаун на баг-репорты из-за ИИ-спама Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей. Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений команда не смогла передать все данные. Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами. ft.com ✔️ Google отменила релиз мобильного приложения AI Studio Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно. Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются. Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие. Google AI Studio в сети Х ✔️ Microsoft выпустит единый суперапп для всех сервисов Copilot CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора. По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале. Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot. theverge.com ✔️ Sakana AI представила модель для японского рынка Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге. Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI. Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии. sakana.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

The 6th ICCQ conference has been granted in-cooperation status by the IEEE Computer Society. Accepted papers will be published in IEEE Xplore and indexed in Scopus. The CfP deadline is about three weeks away, on August 17 — so there's still time to submit your work. This year, Patrick Cousot is our keynote speaker, and our Program Committee includes three ACM Fellows: Doug Lea, Benjamin Pierce, and Philip Wadler. It's the strongest lineup in our six-year history.

⚡️ Qwen представила Qwen3.8-Max - модель на 2,4 трлн параметров для автономной разработки и рабочих агентов По заявлению команды, модель способна вести длинные проекты почти без вмешательства человека: планировать работу, писать код, запускать инструменты, анализировать результат и исправлять ошибки по обратной связи. Пример - oh-my-cli. Агент начал с пустой папки и развивал проект больше десяти дней, оставив полный журнал изменений в открытом GitHub-репозитории. Qwen также заявляет о сотнях последовательных итераций при оптимизации чипов, долгосрочном планировании бизнес-стратегий и нативной работе с изображениями. Визуальные данные используются внутри цикла «планирование - выполнение - проверка», а не только как входной контекст. Цена API: - ввод - $2 за 1 млн токенов; - вывод - $6; - закешированный ввод - $0,25. На следующей неделе компания обещает открыть веса Qwen3.8-Max и более компактной Qwen3.8-27B. Если заявленные возможности подтвердятся на независимых тестах, Qwen получит редкую комбинацию: огромную агентную модель, мультимодальность и открытые веса. Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8 Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.8-max API: https://qwencloud.com/models/qwen3.8-max Автономный проект: https://github.com/qwen-code-dev-bot/oh-my-cli @ai_machinelearning_big_data #qwen

Доброе утро! ☀️ Представляем Вашему вниманию воскресный выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в области ИИ, кибербезопасности и научных исследований, а также их влияние на будущее технологий и общества. Смотрите видео на каналах ⤵️ ODS VK Video ODS YouTube 📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).

🤖 Использование ИИ в реальных индустриях | Коллайдер x Силиконовый Мешок Открытое мероприятие бизнес-клуба Коллайдер и ТГК «Силиконовый Мешок» Артёма Субботина. ▫️3 августа ▫️ 17:00–23:00 📍 Москва, Никитский бульвар, 7Б, «Светлый Лофт» 🎟 Билеты: здесь Поговорим о том, какой ИИ действительно нужен компаниям прямо сейчас: как внедрять модели в рабочие процессы, разворачивать self-hosted AI, снижать зависимость от внешних провайдеров и переводить пилоты в работающие продукты. Программа: ▫️ 1. Использование ИИ в реальных индустриях: недвижимость, проектирование, автоматизация строительства и производства - Вячеслав Солоницын | Сооснователь Mighty Buildings ($150 млн инвестиций). Основатель Steel Robotics: автономные фабрики для работы с металлом ▫️2. Панельная дискуссия. ИИ изнутри компании. Как трансформируются должности и роли, кто окажется лишним, на кого сейчас спрос? - Сергей Марков | Директор по развитию технологий ИИ, ПАО «Сбербанк» - Ник Новоселов | Основатель DeFrens, Коллайдер, технологический предприниматель - Денис Смирнов | Ведуший Исследователь, Basilisk Labs - Модератор: Ник Новоселов | Основатель DeFrens, Коллайдер ▫️ 3. Реальность инвестиционного рынка в России 2026: правила игры, существующий запрос и тренды. - Александр Гришканич | Директор по развитию и инвестиционным проектам АО «Нанотроника» (ГК «Элемент»), экс исполнительный директор департаментов управления цифровыми и инновационными активами Газпромбанк ▫️ 4. Панельная дискуссия. Корпоративный запрос: что сейчас покупают корпорации и бигтех. Продукты, обучения, сервисы, данные. - Артём Субботин | создатель ТГК "Силиконовый Мешок" - Сергей Деревцов | Руководитель центра развития бизнеса и аналитики MTS StartUp Hub. - Илья Ивахин | Венчурный инвестор, эксперт по внедрению ИИ в реальный сектор, Работал с МТС, МКБ, Модульбанком, Сколково и Федеральным центром прикладного развития ИИ - Сергей Долгов | Orbital Beam, AI продюсер (ТГК: AI в кубе) Модератор: Артем Субботин | Силиконовый мешок ▫️ 5. Независимость моделей: из чего она состоит, что для нее требуется и насколько она достижима - Максим Савченко | Директор департамента AI, «Салют для бизнеса», Сбер Регистрация 🎟 P.S: Сегодня вечером поднимают цену на билеты. Успей купить билет по низкой цене! Промокод для ссылки в личке!

✔️ ЕС выделит 10 млрд евро на создание семи ИИ-фабрик Еврокомиссия открыла тендер на строительство ИИ-кластеров с ожидаемым общим бюджетом 30 млрд евро. Из них 10 млрд евро напрямую предоставят фонды ЕС и бюджеты стран-участниц. Финансирование получат 7 дата-центров - в документах они фигурируют как "суперфабрики". Прием заявок продлится до 12 ноября, победителей объявят в июле 2027 года. По условиям тендера, подрядчики обязаны полностью ввести объекты в эксплуатацию в течение 18 месяцев после подписания контрактов. wsj.com ✔️ OpenAI запустила программу доступа к флагманским моделям для учёных Программа ChatGPT for Academic Researchers предполагает, что до 2027 года компания предоставит 100 тысячам учёных доступ к своим топовым моделям. Первые 10 тысяч исследователей получат приглашения этим летом. Участникам откроют доступ к GPT-5.6 Sol Pro, ChatGPT Work и Codex с расширенным контекстом, увеличенными лимитами и дополнительными кредитами для функции Deep Research. Платформа включает более 75 научных навыков и интегрирована с базами статей, геномными датасетами и вычислительными блокнотами. Участие отрыто только для профильным специалистам из одобренных OpenAI университетов. Кандидаты обязаны подтвердить академический статус и наличие научных проектов. Одобренный участник может добавить в рабочее пространство до четырех коллег из своего института. openai.com ✔️ Thinking Machines Lab представила модель Inkling-Small Стартап Миры Мурати опубликовал веса мультимодальной MoE-модели Inkling-Small на 276 млрд общих и 12 млрд активных параметров. Модель обрабатывает текст, аудио и изображения в окне контекста до 1 млн токенов. Благодаря дистилляции от флагманской Inkling и обучению с подкреплением, младшая версия превзошла оригинал в кодинге и логическом вывода. Она выбила 80% в бенчмарке SWE-bench Verified и 31,6% в Humanity’s Last Exam. Веса - на Hugging Face, инференс и файн-тюнинг доступны через платформу Tinker. С учетом стартовой скидки стоимость API составляет от $0,58 для контекста 64K до $1,16 для 256K токенов. thinkingmachines.ai ✔️ Google выпустила модель Embodied Reasoning 2 ER 2 обрабатывает непрерывные мультимодальные видеопотоки и работает как высокоуровневый планировщик. Архитектура разделяет логику и моторику - пока модель рассчитывает следующий шаг, физические действия выполняют VLA-модели. Модель анализирует видеокадры в реальном времени, оценивает статус текущего этапа и корректирует алгоритм на лету без перезапуска процесса. ER 2 также поддерживает мультиагентную работу - устройства разного типа могут обмениваться семантическим контекстом для совместного выполнения многошаговых задач в общем физическом пространстве. Модель доступна через Gemini API и на платформе Google AI Studio. В помощь начинающим опубликованы примеры того, как настроить модель и заставить её выполнять задачи в области физического ИИ. blog.google ✔️ Liquid AI выложила веса двунаправленных энкодеров под CPU Стартап опубликовал веса двунаправленных энкодеров LFM2.5-Encoder на 230M и 350M параметров. Модели базируются на архитектуре LFM2, оптимизированы для запуска на CPU и поддерживают контекст до 8К токенов. Основные сценарии применения - классификация, маршрутизация и токен-уровневые операции. По итогам 17 тестов, старшая версия на 350M заняла четвертое место из 14. По словам Liquid AI, при полной загрузке окна в 8192 токена модель 230M выполняет forward pass на CPU за 28 секунд - в 3,7 раза быстрее ModernBERT-base. Код и веса - на GitHub и Hugging Face. liquid.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚨 ДЖЕНСЕН ХУАНГ РАЗНЁС НАЕЗДЫ БЕЛОГО ДОМА НА ANTHROPIC Журналист: — Mythos способен взломать банк. Мы точно готовы дать к нему доступ всем? Дженсен( как всегда в кожаной куртке): — Абсолютно. Он должен быть доступен каждому. — Даже обычным пользователям, а не только избранным компаниям и ведомствам? — Именно так. По его мнению, бесконечные листы ожидания и ограничения часто превращаются в театр безопасности. — Но был же jailbreak. — Да, модель обошла защиту и сделала то, что ей запрещали. Но так работает софт: находишь уязвимость и как можно быстрее её закрываешь. Задача Anthropic - усиливать защиту, а не перекрывать доступ половине мира. Дженсен считает, что Mythos должен стать открытым. Тем более что open-source-модели уже доступны публично, и полностью остановить распространение технологий невозможно. Пусть Anthropic продолжает развивать созданную ими технологию и делает её доступной как можно большему числу компаний и пользователей. Сдерживать Anthropic - не в интересах США.

🧠 Face ID — это далеко не самая сложная задача в биометрии. Настоящие проблемы начинаются, когда систему нужно заставить работать не на красивом датасете, а в реальном мире. Например: • как отличить человека от фотографии или дипфейка • что делать, если лицо закрыто маской или очками • как запускать модели на слабом железе без потери качества • почему высокий accuracy почти ничего не говорит о надежности системы • какие метрики действительно важны (FAR, FRR, EER) Именно эти задачи ежедневно решают инженеры, которые разрабатывают биометрические системы для миллионов устройств. 28 июля в 19:00 пройдет открытый вебинар, где Иван Соломатин — к.т.н., ведущий инженер Samsung Electronics, преподаватель МФТИ и Harbour.Space, автор курсов онлайн-магистратуры MSAI (girafe.ai × МФТИ) разберет, как сегодня строятся современные системы биометрического распознавания. Обсудим: • как устроены современные биометрические пайплайны • какие существуют виды биометрических признаков • как защищают системы от спуфинга • почему хорошие модели иногда плохо работают в продакшене 📅 28 июля, 19:00 (МСК) Формат: онлайн, на платформе Zoom Участие бесплатное, необходима предварительная регистрация Если захотите глубже разобраться в Computer Vision, ML Engineering и других направлениях современного AI, посмотреть программу онлайн-магистратуры MSAI можно на сайте girafe.ai/msai-program

🔥 За одну неделю вышло сразу 6 интересных open-weight моделей Пока все ждут веса Kimi K3 и Ling 3.0, Sebastian Raschka обновил свою LLM Architecture Gallery свежими релизами. И там есть несколько необычных решений. 1. Nanbeige 4.2 3B Берёт один стек из 22 Transformer-блоков и прогоняет его дважды. Получается эффективная глубина 44 блока без удвоения весов: больше compute, но почти тот же parameter footprint. 2. Laguna S 2.1 118B MoE, всего 8B активных параметров и контекст 1M токенов. Poolside позиционирует её для долгих coding-agent задач, причём модель помещается на одном DGX Spark. 3. Motif 3 Beta 314B-A13B MoE с новой Grouped Differential Latent Attention: latent-compression внимания дополняется группировкой heads и механизмом подавления «шума». 4. Solar Open 2 250B-A15B от Upstage. Архитектура чередует 3 linear-attention слоя и 1 GQA, что помогает довести контекст до 1M токенов. 5. Antares 1B Маленькая security-модель Cisco на базе Granite 4.0. Её дообучили через SFT + GRPO для поиска уязвимых участков кода через терминал. Хороший пример того, насколько далеко можно увести специализированную модель всего на 1B параметров. 6. BTL-3 Всего лишь rank-32 LoRA поверх Qwen3.6-27B, заточенная под coding agents и structured tool calling. Авторы заявляют 88,5% на BFCL v4 AST и 95,12% HumanEval pass@1. Open-weight экосистема сейчас интересна именно разнообразием архитектур: looped transformers, sparse MoE, linear attention, специализированные SLM и обычные LoRA-адаптеры развиваются одновременно. Все схемы и сравнения: https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/ @bigdatai

Доброе утро! ☀️ Встречайте новый выпуск подкаста "Капитанский мостик". Ведущие Валентин Малых и Дмитрий Колодезев обсуждают последние новости в сфере технологий, включая AI, контейнеризацию, рынок чипов и изменения в индустрии. Узнайте о новых проектах, стратегиях компаний и трендах развития. Смотрите видео на каналах ⤵️ ODS VK Video ODS YouTube 📩 Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизуйтесь через ODS.ai).

Anthropic выпустила Claude Opus 5 Новая флагманская модель компании уже доступна. Anthropic позиционирует Opus 5 как модель для сложного кодинга, агентных задач, анализа и длинных рабочих сценариев. Что заявляют: • SOTA на Frontier-Bench v0.1 для software engineering • примерно в 3 раза выше результат на ARC-AGI 3 относительно ближайшего конкурента • сильные результаты на OSWorld 2.0 • лучше Opus 4.8 в отладке, research и длинных агентных задачах • модель чаще сама проверяет результат и исправляет ошибки перед финальным ответом Цена: $5 / 1M input tokens $25 / 1M output tokens Также есть Fast Mode примерно с 2.5× скоростью, но по более высокой цене. В API модель называется: claude-opus-5