▪️Обработка более 75,000 строк кода или десятков исследовательских работ за один запрос;
▪️Анализ крупномасштабных кодовых баз с учётом архитектуры проекта и зависимостей между файлами;
▪️Синтез обширных наборов документов – от юридических контрактов до технических спецификаций;
▪️Создание контекстно‑осведомлённых агентов с сохранением связности на сотнях вызовов инструментов.

▪️Публичная бета для пользователей API с Tier 4 и кастомными лимитами;
▪️Более широкое распространение планируется в ближайшие недели;
▪️Доступно через Amazon Bedrock, поддержка Google Cloud Vertex AI – скоро;
▪️Рассматривается добавление в Claude.ai и Claude Code (уже есть).

▪️Промпты до 200K: ввод $3/MTok, вывод $15/MTok;
▪️Промпты свыше 200K: ввод $6/MTok, вывод $22.50/MTok;
▪️Дополнительная экономия до 50% при использовании кэширования промптов и batch‑обработки.

▪️Видео‑обзоры доступны без ограничений для всех аккаунтов;
▪️Поддержка мультиязычного создания обзоров появится поэтапно;
▪️Формат подходит для конспектов, резюме исследований и объясняющих роликов.

▪️В ченджлоге App Store – пункт про image generation;
▪️В самом приложении – отсутствует UI/доступ к функции;
▪️Вероятны поэтапный rollout, серверный флаг или подготовка к релизу новой модели.

▪️Веб‑интерфейс Ollama – запуск моделей без командной строки;
▪️Turbo на дата‑центровом оборудовании для тяжёлых открытых LLM;
▪️Доступные модели в превью: gpt‑oss‑20b и gpt‑oss‑120b;
▪️Полная совместимость с CLI, API и JS/Python библиотеками;
▪️ИИ‑поиск для веб‑источников внутри сессий.

▪️Turbo включает почасовые и суточные лимиты для предотвращения проблем с емкостью;
▪️Конкретные цифры лимитов не раскрываются – это preview с ограниченным доступом;
▪️Текущая подписка: $20/мес за доступ к облачным моделям;
▪️Скоро появится оплата по факту использования (pay‑per‑use) для более честного ценообразования;
▪️Приватность: Ollama не сохраняет запросы, оборудование размещено в США.

▪️Qwen‑3‑235B‑A22B‑Instruct (Alibaba) – 1428 баллов, лидер по кодингу и математике;
▪️Kimi‑K2 (Moonshot) – 1420 баллов, сильные позиции в длинных запросах;
▪️DeepSeek‑R1‑0528 (DeepSeek) – 1418 баллов, продвинутые reasoning‑способности.

▪️Qwen‑3 показал улучшения на 13 баллов по сравнению с версией мая 2025;
▪️Модель использует MoE‑архитектуру: 235B параметров, 22B активных при инференсе;
▪️Поддержка контекста до 256K токенов, Apache 2.0 лицензия;
▪️Превосходит проприетарные модели в специализированных задачах.