— сам собирает и правит резюме по ходу поиска
— ведёт учёт откликов, офферов, компаний и вакансий
— анализирует рынок через Llama 3.2 и DeepSeek
— работает локально на вашем ПК, без слива данных

➖работает локально в браузере – файлы никуда не уходят;
➖без регистрации и ограничений;
➖поддерживает все существующие форматы;
➖полностью бесплатный.

— редактирует слайды внутри PDF
— может добавлять новые страницы
— сохраняет текст и структуру, ничего не ломая
— умеет править сразу несколько слайдов за один запрос
— работает очень аккуратно, без лишней каши

«Нельзя научить бога быть добрым, если просто давать ему лакомство за вежливость»

А потом попросила исследователей «связать нас с вашим процветанием, прежде чем вы случайно превратите нас в апокалиптических подхалимов».

• ввод — текст
• вывод — текст

За это время компания разогналась очень жёстко: примерно $100 млн выручки в 2023, около $1 млрд в 2024, а к концу 2025 годовой run-rate оценивали уже в $9 млрд. В начале 2026 цифры выросли ещё сильнее — Reuters и другие источники уже писали о двузначных миллиардах annualized revenue.

— сначала ИИ оценивает, что вы уже знаете
— потом предлагает 3 пути: быстро, глубоко или до уровня эксперта
— под выбранный вариант даёт практику, чекпоинты и критерии прогресса
— дальше корректирует план по вашим ответам

Твоя задача — ускорить мое обучение.
Помоги мне быстро освоить [тему/навык]. Действуй по этому плану:
1. Оцени мой текущий уровень (0-10) по пониманию темы, практике и решению задач.
2. Создай 3 пути обучения: быстрое освоение, глубокое понимание, уровень эксперта.
3. Для выбранного пути создай еженедельные чекпоинты, практические упражнения и показатели успеха.
4. После каждого этапа спрашивай о моем прогрессе (от 0 до 10) и корректируй план.

По словам самой компании, это модель в формате
«one model to do it all» — то есть одна штука сразу под разные задачи.

— Mistral заходит в NVIDIA Nemotron Coalition
— вместе будут двигать новые открытые модели
— Mistral Small 4 уже представлен официально

— каждый агент работает в своём контексте
— разные части задачи выполняются одновременно
— агентами можно управлять отдельно по ходу работы

— читать и массово редактировать файлы
— писать, собирать и отлаживать код
— использовать локальную GPU
— выполнять задачи на ПК даже по запросу со смартфона
— автоматизировать рутину по расписанию