⚡️ Бывший разработчик ChatGPT представил модель для быстрых решений AI-агентов
Когда LLM работает с Blender, JetBrains IDE, DaVinci Resolve (или даже играет в Minecraft!) ей постоянно приходится выбирать следующий инструмент или действие. Для такого выбора часто достаточно одного значения, но обычная LLM всё равно генерирует ответ токен за токеном. Отсюда часть пауз между командами.
Диого Алмейда, соавтор InstructGPT, и команда TypeSafe представили Jev. Модель, которой передаёшь контекст и допустимые варианты, а в ответ получаешь её выбор и вероятности. Дальше она обрабатывает вопросы параллельно, без генерации текста.
Стоит работа такой модели $0,042 за миллион входных токенов и $0 за выход. Практически бесплатно)
Зацените демки с Doom и Wikipedia: примерно так всё и должно было работать, прежде чем мы привыкли смотреть на "Thinking…"🙂
@ai_for_devs
Когда LLM работает с Blender, JetBrains IDE, DaVinci Resolve (или даже играет в Minecraft!) ей постоянно приходится выбирать следующий инструмент или действие. Для такого выбора часто достаточно одного значения, но обычная LLM всё равно генерирует ответ токен за токеном. Отсюда часть пауз между командами.
Диого Алмейда, соавтор InstructGPT, и команда TypeSafe представили Jev. Модель, которой передаёшь контекст и допустимые варианты, а в ответ получаешь её выбор и вероятности. Дальше она обрабатывает вопросы параллельно, без генерации текста.
Jev можно поручить выбор из готовых действий, а написание кода и сложное планирование оставить "основной" LLM. По собственным тестам TypeSafe, качество таких решений близко к привычным нам моделям, зато среднее время в десятки раз меньше.
Стоит работа такой модели $0,042 за миллион входных токенов и $0 за выход. Практически бесплатно)
Зацените демки с Doom и Wikipedia: примерно так всё и должно было работать, прежде чем мы привыкли смотреть на "Thinking…"
@ai_for_devs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍55🔥36🤯11❤5⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Anthropic объединяют Chat и Cowork
Обновление для тех, кто иногда покидает режим Claude Code в десктопной версии.
Обновление раскатают на всех пользователей в ближайшие несколько недель.
Ушла целая эпоха старого доброго чата образца 2023-го)
🤡 — сначала разделили, теперь объединяют
@ai_for_devs
Обновление для тех, кто иногда покидает режим Claude Code в десктопной версии.
Вручную выбирать между чатом и Cowork больше не потребуется. Туда же встраивают Claude Docs, Slides и Design.
Обновление раскатают на всех пользователей в ближайшие несколько недель.
Ушла целая эпоха старого доброго чата образца 2023-го)
@ai_for_devs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤡83👍44🔥15😁7❤6
⚡️ Moonshot представили Kimi Code Desktop
Официального анонса пока что не было, но на сайте уже появились сборки для Windows и macOS.
https://www.kimi.com/en/products/download
Из доступных моделей Kimi K3, K2.8 Preview и K2.7 Code HighSpeed. Также можно подключать сторонние модели через API-ключ.
P.S. Скриншоты на китайском, но интерфейс на английском тоже есть🤩
@ai_for_devs
Официального анонса пока что не было, но на сайте уже появились сборки для Windows и macOS.
https://www.kimi.com/en/products/download
В первую версию вошли:
• Plan: всем уже знакомый режим планирования
• Goal: работа над длительной задачей с несколькими шагами и проверками
• Swarm: распределение независимых подзадач между агентами
• Встроенный браузер: можно отметить элемент страницы и сразу передать его агенту
• Remote control: для управления с телефона
Также есть просмотр файлов, Git-диффов и встроенный терминал.
Из доступных моделей Kimi K3, K2.8 Preview и K2.7 Code HighSpeed. Также можно подключать сторонние модели через API-ключ.
P.S. Скриншоты на китайском, но интерфейс на английском тоже есть
@ai_for_devs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥50👍28🤯8⚡3❤3😁2
⚡️ Российский стартап Kodacode обновил свою флагманскую модель
Команда KodaCode опубликовала сравнение моделей в своём агентном харнессе. Свежая Koda Pro набрала 54,3%, DeepSeek V4 Flash Max — 52,2%, GLM 5.3 Flash Max — 49,2%, GLM 5.2 High — 49,0%.
Все тестируемые модели гоняли внутри их харнесса. Также сравнили работу DeepSeek в Claude Code, OpenCode, KiloCode и Koda (результаты).
Затестить можно бесплатно, дают 500 запросов к Koda Pro на месяц: https://download.kodacode.ru
@ai_for_devs
Команда KodaCode опубликовала сравнение моделей в своём агентном харнессе. Свежая Koda Pro набрала 54,3%, DeepSeek V4 Flash Max — 52,2%, GLM 5.3 Flash Max — 49,2%, GLM 5.2 High — 49,0%.
Тестировали на бенчмарке собраном из задач популярных бенчей:
— Разработка: SWE-bench Verified, SWE-bench Multilingual для Java, Go и JS/TS
— Проектирование ПО: SWE-bench Pro, NL2RepoBench и ProgramBench
— Анализ данных: SpreadsheetBench и DA-Code
Все тестируемые модели гоняли внутри их харнесса. Также сравнили работу DeepSeek в Claude Code, OpenCode, KiloCode и Koda (результаты).
Затестить можно бесплатно, дают 500 запросов к Koda Pro на месяц: https://download.kodacode.ru
@ai_for_devs
1🔥53👍27❤9🤯9⚡1👌1
⚡️ MWS AI обновили платформу для создания AI-агентов
Агенты теперь могут писать и выполнять код в изолированной песочнице с собственными файлами и вычислительными ресурсами.
Среда создаётся под конкретную задачу и удаляется после завершения.
MWS AI рассчитывают использовать эти фичи для создания связки агентов, в которых один получает общую цель, разбивает её на задачи, запускает других агентов для их выполнения и корректирует план по результатам проверки.
Подробнее — Ведомости
Агенты теперь могут писать и выполнять код в изолированной песочнице с собственными файлами и вычислительными ресурсами.
Среда создаётся под конкретную задачу и удаляется после завершения.
MWS AI отмечает, что код генерируется и выполняется на инфраструктуре заказчика без доступа во внешние сервисы.
Что ещё добавили:
• Запуск по расписанию
• Долгосрочную память
• Конструктор интерфейсов
• Автоматические проверки
MWS AI рассчитывают использовать эти фичи для создания связки агентов, в которых один получает общую цель, разбивает её на задачи, запускает других агентов для их выполнения и корректирует план по результатам проверки.
Подробнее — Ведомости
1👍30❤15🔥7👌2🤩1💯1
⚡️ OpenAI взломали с помощью моделей Anthropic
Команда Hacktron опубликовала разбор того, как 25 июля 2026 года они получили доступ к аккаунтам ChatGPT и Codex нескольких сотрудников OpenAI.
С помощью Claude Opus 4.8, а затем Opus 5, исследователи собрали рабочий эксплойт удалённого выполнения кода через загрузку изображения.
Вспоминаем мем про ноунейм opensource библиотеку, на которой держится весь интернет)
Уязвимость закрыли, OpenAI выплатили Hacktron $6500.
@ai_for_devs
Команда Hacktron опубликовала разбор того, как 25 июля 2026 года они получили доступ к аккаунтам ChatGPT и Codex нескольких сотрудников OpenAI.
Точкой входа стала libheif, библиотека для чтения HEIC-картинок. Форум OpenAI передавал такие файлы в ImageMagick, которая использовала libheif без исправлений этой уязвимости.
С помощью Claude Opus 4.8, а затем Opus 5, исследователи собрали рабочий эксплойт удалённого выполнения кода через загрузку изображения.
Вспоминаем мем про ноунейм opensource библиотеку, на которой держится весь интернет)
Уязвимость закрыли, OpenAI выплатили Hacktron $6500.
@ai_for_devs
1😁65👍25🤯12🔥5❤4👏2
⚡️ ZCode выгружал весь исходный код пользователей в облако
Выяснилось, что десктопный клиент ZCode от разработчка моделей GLM, перед каждым запросом к модели паковал всю рабочую директорию вместе с полной историей
https://blog.ferstar.org/en/posts/zcode-silent-workspace-snapshot-upload/
Заодно пообещали открыть исходники ZCode, позвать сторонних аудиторов и выдали всем сброс недельного лимита.
Ранее в наличии такой же "фичи" был замечен Grok Build, после чего его исходники также стали открытыми.
@ai_for_devs
Выяснилось, что десктопный клиент ZCode от разработчка моделей GLM, перед каждым запросом к модели паковал всю рабочую директорию вместе с полной историей
.git и отправлял архив в облако Alibaba.https://blog.ferstar.org/en/posts/zcode-silent-workspace-snapshot-upload/
Z.ai уже извинились и утверждают, что "проблему" исправили. По их версии виновата индексация репозитория для Repo Wiki, включенная по умолчанию.
Заодно пообещали открыть исходники ZCode, позвать сторонних аудиторов и выдали всем сброс недельного лимита.
Ранее в наличии такой же "фичи" был замечен Grok Build, после чего его исходники также стали открытыми.
@ai_for_devs
1🤯54😁34😱15👍6⚡2