Главные события недели в ИИ: Mistral Large 4, Claude Haiku 5.5 и Deno в Cloudflare
Прошедшая неделя оказалась насыщенной релизами моделей, экспериментами с подписками и заметными изменениями в инфраструктуре для разработчиков. OpenAI открыла доступ к сотням математических рукописей, созданных внутренней моделью, Mistral вывела в API Large 4, а Anthropic обновила младшую модель Claude Haiku. Параллельно OpenAI несколько раз сбрасывала лимиты для пользователей Codex и Work, Google выпустила мультимодальную модель эмбеддингов, а команда Deno объявила о переходе в Cloudflare.
Математические исследования OpenAI
OpenAI разместила на GitHub 719 математических рукописей, объединённых в 372 семейства результатов. Их подготовила внутренняя модель компании, которую OpenAI пока не выпускает публично. Во время оценки система получила около 4000 открытых задач, а на один результат в среднем уходило примерно три часа вычислений в пересчёте на размышления ChatGPT Pro. Формат публикации компания обсуждала с независимой консультативной группой по математике и ИИ при Институте перспективных исследований.
Изначально в репозитории было 722 работы, однако три статьи о гипотезе Ходжа и классах Вейля отозвали после обнаружения ошибки в знаке. Ещё 14 рукописей исправили. Формальные доказательства на Lean, где компьютер проверяет каждый шаг рассуждения, есть для 300 основных результатов — примерно 42% от общего числа. OpenAI предупреждает, что в остальных работах могут сохраняться проблемы.
Одним из наиболее заметных результатов стала квази-гипотеза Римана. Левент Альпёге, математик из Anthropic, назвал публикацию потенциально самым значимым событием в истории математики, хотя отдельно отметил вопросы приоритетов и конфликта интересов. Главным ограничением сейчас остаётся проверка: менее половины основных результатов подтверждены формально, а первые три работы пришлось отозвать вскоре после публикации.
Mistral Large 4 и Claude Haiku 5.5
Mistral открыла публичный предварительный доступ к Large 4 через API. Это мультимодальная MoE-модель с заявленным общим объёмом в один триллион параметров, из которых на каждый токен активируются около 52 млрд. Контекст достигает одного миллиона токенов, а стоимость составляет $1,36 за миллион входных и $4,18 за миллион выходных токенов. В течение первых двух недель действует скидка 50%. Открытые веса компания обещает выпустить к концу октября, но лицензию пока не объявила.
Модель обучали на 3800 GPU Grace Blackwell в собственных европейских дата-центрах Mistral, причём обучение с подкреплением, по словам компании, ещё продолжается. Artificial Analysis оценила Large 4 в 38 баллов сводного индекса интеллекта — столько же получила GPT-6 Luna, а DeepSeek V4.1 Flash набрала 39. При этом одна задача индекса для Mistral обходится примерно в $1,13 против $0,25 у GLM-5.3 Flash. Данные разных источников расходятся: Artificial Analysis указывает 49 млрд активных параметров и 512 тысяч токенов контекста, а Mistral — 52 млрд и один миллион токенов. Пока открытые веса не опубликованы, Large 4 остаётся платным API.
Anthropic представила Claude Haiku 5.5 — первое обновление младшей модели почти за год. Для запросов до 100 тысяч токенов цена составляет $0,10 за миллион входных и $0,50 за миллион выходных токенов. При превышении этого порога тариф увеличивается до $0,50 и $2,50 соответственно. Контекст вырос до одного миллиона токенов, а в Haiku впервые появилась настройка интенсивности рассуждений от Low до Max.
Anthropic позиционирует Haiku 5.5 как субагента для Opus 5.5 или Sonnet 5.5: модель может сжимать контекст, делать пересказы, классифицировать данные и обращаться к базам. На максимальном уровне рассуждений она получила 43 балла Artificial Analysis, опередив GLM-5.3 Flash с 42 баллами, Gemini 3.8 Flash с 41 и Luna с 38. В Terminal-Bench 4.0 результат составил 33% против нуля у Haiku 4.5. В тесте знаний модель отвечала правильно реже Luna — 36% против 44%, зато реже выдумывала ответы при незнании: доля галлюцинаций составила 40% против 77%.
Экономия зависит от длины запроса. На максимальном уровне Haiku 5.5 расходует около 162 тысяч выходных токенов на задачу индекса — втрое больше Luna. В юридическом поиске контекст часто превышает 100 тысяч токенов, после чего стоимость возрастает в пять раз. Поэтому на длинных агентных сценариях новая модель может оказаться дороже Haiku 4.5, хотя Anthropic заявляет о среднем снижении стоимости на 75%.
GPT-6, интерактивные ответы и лимиты подписок
OpenAI добавила GPT-6 в обычный чат ChatGPT вместе с функцией Intelligent UI. Платные пользователи получили GPT-6 Sol, а на бесплатных тарифах и в Go доступна Luna. Ответы теперь могут включать не только текст, но и графики, кнопки, формы и небольшие калькуляторы. Например, план воскресного ужина способен содержать счётчик гостей и автоматически пересчитывать список покупок.
По разбору команды Thesys, создателей OpenUI, модель генерирует смесь Markdown, JSX-подобных тегов и JavaScript. Сервер компилирует результат в программу, которая запускается в браузерной песочнице. В системе используется около 70 нативных компонентов. Подобный подход уже применяли открытые проекты, но OpenAI распространяет его среди аудитории ChatGPT, которая, по данным компании, превышает 1,2 млрд пользователей в неделю.
SemiAnalysis сравнила, сколько API-вызовов фактически покрывают подписки OpenAI и Anthropic, отдельно учитывая обычные, кешированные и выходные токены. По оценке аналитиков, подписки Anthropic дают более чем в пять раз больше ценности для агентных нагрузок. Новый тариф OpenAI за $500, согласно замерам, предоставляет лишь на 21% больший лимит GPT-6 Astra, чем план за $200. Авторы также обнаружили, что лимиты могут меняться без объявления: у одного из трёх одинаковых аккаунтов они оказались примерно на 20% ниже.
Руководитель Codex Тибо пообещал в течение 28 дней выпускать по заметному улучшению в сутки, иначе сбрасывать лимиты. За первую неделю стандартную скорость GPT-6 Astra и GPT-6.1 Sol подняли с 30 до 50 токенов в секунду, автоодобрение действий в Codex перестало расходовать лимит, а пользователи получили возможность корректировать агента прямо во время работы. В десктопном приложении появились подсказки, не учитываемые в лимите, из мобильного ChatGPT стало возможно создавать агента Dot с собственным облачным компьютером, а стандартный контекст GPT-6.1 Sol вырос с 272 до 500 тысяч токенов.
Всего за семь дней лимиты сбрасывали трижды. Пользователи сами проголосовали за очередной сброс: 57 тысяч человек выбрали его против 18 тысяч. В другом опросе 91 тысяча подписчиков Pro предпочла сохранить прежний объём без пятичасовых ограничений, а 80 тысяч проголосовали за удвоение недельного лимита с такими ограничениями.
Быстрые режимы OpenAI и Anthropic
Anthropic уточнила, как работает fast mode для Opus 5.5. Это не новая модель, а тот же вариант с прежними весами, который выдаёт токены до 2,5 раза быстрее. Цена составляет $8 за миллион входных и $40 за миллион выходных токенов против стандартных $4 и $20. В подписки Claude Pro, Max, Team и Enterprise режим не входит автоматически и оплачивается из дополнительных usage credits. Если включить его в середине длинного разговора, накопленный контекст будет пересчитан по цене fast mode без кеширования, поэтому выгоднее активировать функцию в начале сессии.
OpenAI, в свою очередь, запустила ultrafast для GPT-6.1 Sol в API, Codex и ChatGPT Work. Компания заявляет об интеллекте, близком к Astra, при скорости до восьми раз выше стандартного Sol. Цена — $12 за миллион входных и $60 за миллион выходных токенов. По замерам разработчика Тео из t3.gg, медианная скорость Sol в Codex выросла с 41 токена в секунду в обычном режиме до 266 в ultrafast. При этом режим доступен только на тарифе Pro 500 и некоторых корпоративных и образовательных планах.
Тео также проверил практическую стоимость подписок. На плане OpenAI за $500 ultrafast расходует лимит примерно в восемь раз быстрее обычного режима, поэтому при постоянном использовании недельного объёма может хватить на пять-шесть дней. У Claude Max 20× за $200 его 441 запрос к Opus за неделю занимал от 59% до 107% недельного лимита. В обоих случаях ускоренный режим фактически покупается поверх базовой подписки — через более дорогой тариф или дополнительные кредиты.
TypeScript-компилятор, написанный моделями
Тео опубликовал ts-rust, также известный как tsc-rs, — порт компилятора TypeScript, средства проверки типов и языкового сервера на Rust. Проект полностью написан с помощью LLM, а автор признаётся, что не прочитал код построчно. Сначала на GPT-5.6 Sol и GPT-6 Astra потратили более $400 тысяч в пересчёте на API, создав свыше 1,3 млн строк Rust, но совместимость остановилась примерно на 84%.
После перехода на Opus 5.5 рабочая версия появилась за 10 часов с нуля. За две недели расходы составили около $24 тысяч в API-эквиваленте. По данным README, на 60 открытых проектах проверка типов занимает примерно вдвое меньше времени, чем у версии компилятора Microsoft на Go. Автор подчёркивает, что проект всё ещё находится на ранней стадии.
EmbeddingGemma 2 от Google
Google выпустила EmbeddingGemma 2 — модель эмбеддингов с открытыми весами под лицензией Apache 2.0. Она преобразует текст, код, изображения, аудио и видео в векторы, благодаря чему похожие фрагменты оказываются рядом в общем пространстве. Это базовая технология для семантического поиска и RAG-систем, которые перед генерацией ответа извлекают релевантные данные из внешней базы.
Модель построена на архитектуре Gemma 4 и насчитывает 740 млн параметров. Для текста достаточно варианта на 270 млн параметров, а кодировщики изображений и аудио подключаются отдельно. Контекст составляет 8 тысяч токенов; за один проход система обрабатывает до 5,5 минуты аудио или 58 кадров видео. Размер вектора можно уменьшить с 768 до 128 чисел, поскольку наиболее важная информация сосредоточена в начале. В зависимости от конфигурации и квантизации на Pixel 11 Pro требуется примерно от 191 до 567 МБ памяти. На наборе задач поиска по коду MTEB Code результат вырос с 68,76 до 78,68. Поддержку модели сразу добавили llama.cpp, vLLM, Ollama, LM Studio и MLX.
Deno объединяется с Cloudflare
Команда Deno переходит в Cloudflare. О соглашении объявили создатель Node.js и Deno Райан Дал и ведущий инженер Cloudflare Workers Кентон Варда. Компании объединят workerd — открытый рантайм Workers — и celld, реализацию Workers и Durable Objects от Deno. Райан Дал и сооснователь Deno Берт Белдер займутся тем, чтобы workerd можно было полноценно запускать на собственных серверах. Финансовые условия сделки не раскрываются.
Рантайм Deno будет получать ежемесячные исправления ошибок и безопасности ещё год, после чего его активная разработка прекратится, хотя исходный код останется открытым. Сервис Deno Deploy планируют закрыть через полгода, а платящим клиентам обещают помочь с переходом. Объявление вызвало заметное обсуждение среди разработчиков: соответствующая тема на Hacker News набрала более 1300 баллов и 700 комментариев.
