35B открытая модель сравнялась с Claude Fable 5 на финансовых задачах.
Apodex выкатил 1.1 — агентную модель, которая сама доводит длинную работу до конца: открывает CSV, гоняет анализ, проверяет собственные выводы, а не останавливается на текстовом отчёте.
Главное — Mini-версия на 35B лежит в открытых весах под Apache-2.0. На бенчмарке FrontierFinance она набрала 50.2 против 49.2 у Claude Fable 5. Локальная бесплатная модель почти не уступает модели за $200/мес.
Контекст 262K, база — Qwen3.5-35B-A3B. Запускается одной командой:
vllm serve apodex/Apodex-1.1-mini
Рядом открытый фреймворк FrontierAgent — ReAct и Agent Team прямо в терминале.
huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini
🤯
Apodex выкатил 1.1 — агентную модель, которая сама доводит длинную работу до конца: открывает CSV, гоняет анализ, проверяет собственные выводы, а не останавливается на текстовом отчёте.
Главное — Mini-версия на 35B лежит в открытых весах под Apache-2.0. На бенчмарке FrontierFinance она набрала 50.2 против 49.2 у Claude Fable 5. Локальная бесплатная модель почти не уступает модели за $200/мес.
Контекст 262K, база — Qwen3.5-35B-A3B. Запускается одной командой:
vllm serve apodex/Apodex-1.1-mini
Рядом открытый фреймворк FrontierAgent — ReAct и Agent Team прямо в терминале.
huggingface.co/apodex/Apodex-1.1-mini
🤯
Prime Intellect: агент, который сам себя допиливает. MIT, бесплатно.
Те, кто делал PRIME-RL, выкатили Prime Agent — кодинг-агент на архитектуре RLM. Контекст тут переменная, а сабагенты вызываются как функции прямо из Python-репла.
Главное: команда /refine смотрит твой сеанс и сама правит себе харнесс — навыки, память, промпты. По их бенчам — выше уровня человека на ARC-AGI-3.
Ставится одной командой:
curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh
Затестить вечером вместо Claude Code — вдруг реально сам допилит проект.
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
🤯
Те, кто делал PRIME-RL, выкатили Prime Agent — кодинг-агент на архитектуре RLM. Контекст тут переменная, а сабагенты вызываются как функции прямо из Python-репла.
Главное: команда /refine смотрит твой сеанс и сама правит себе харнесс — навыки, память, промпты. По их бенчам — выше уровня человека на ARC-AGI-3.
Ставится одной командой:
curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh
Затестить вечером вместо Claude Code — вдруг реально сам допилит проект.
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
🤯
Кодинг-агент на полной автономии — а ноутбук и пароли в безопасности.
Eclipse Enclave: open-source песочница, где каждый агент живёт в своём Docker-контейнере — своя файловая система, свой сетевой шлюз. Включил Claude Code без «Approve» — а он физически не дотянется до домашки, ключей и продовой базы.
Из коробки 6 агентов: Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Theia AI, Pi, Mistral Vibe. MIT, работает на Linux, macOS и Windows через WSL2.
Схема на день: git worktree на ветку → cd → команда enclave. Один бранч — одна папка — один агент, ноль коллизий.
github.com/eclipse-enclave/enclave 😎
Eclipse Enclave: open-source песочница, где каждый агент живёт в своём Docker-контейнере — своя файловая система, свой сетевой шлюз. Включил Claude Code без «Approve» — а он физически не дотянется до домашки, ключей и продовой базы.
Из коробки 6 агентов: Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Theia AI, Pi, Mistral Vibe. MIT, работает на Linux, macOS и Windows через WSL2.
Схема на день: git worktree на ветку → cd → команда enclave. Один бранч — одна папка — один агент, ноль коллизий.
github.com/eclipse-enclave/enclave 😎
26% AI-скиллов — с дырами. 5% — откровенно злые.
Скиллы для Claude Code и Codex исполняются с полным доверием к твоей машине, а проверяет их почти никто. Промпт-инъекции, кража данных, supply-chain — всё это уже гуляет по «готовым» скиллам.
SkillSpector от NVIDIA сканирует скилл до установки: 71 паттерн атаки в 17 категориях, на выходе риск-скор от 0 до 100.
Ставится одной командой: uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
Потом skillspector scan ./my-skill/ — и знаешь, можно ли пускать этого агента к своим файлам.
🤨
Скиллы для Claude Code и Codex исполняются с полным доверием к твоей машине, а проверяет их почти никто. Промпт-инъекции, кража данных, supply-chain — всё это уже гуляет по «готовым» скиллам.
SkillSpector от NVIDIA сканирует скилл до установки: 71 паттерн атаки в 17 категориях, на выходе риск-скор от 0 до 100.
Ставится одной командой: uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git
Потом skillspector scan ./my-skill/ — и знаешь, можно ли пускать этого агента к своим файлам.
🤨
Google выкатил генерацию музыки прямо в Gemini — бесплатно.
Lyria 3.5, их лучшая музыкальная модель, теперь в приложении и API. Полноценные песни на 44.1 kHz — куплеты, припевы, бриджи — из одной строчки текста или даже фото.
Раньше за такое платили Suno или Udio по $10–30 в месяц. Тут открываешь Gemini, описываешь жанр, выбираешь вокал или инструментал, короткий или длинный трек — и через несколько секунд готовая песня.
Пригодится для фоновой музыки в видео, джинглов, кастомного трека на день рождения. Заходишь в Gemini → «создай трек» → описал настроение — и всё.
https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/better-tracks-lyria-gemini/
🤩
Lyria 3.5, их лучшая музыкальная модель, теперь в приложении и API. Полноценные песни на 44.1 kHz — куплеты, припевы, бриджи — из одной строчки текста или даже фото.
Раньше за такое платили Suno или Udio по $10–30 в месяц. Тут открываешь Gemini, описываешь жанр, выбираешь вокал или инструментал, короткий или длинный трек — и через несколько секунд готовая песня.
Пригодится для фоновой музыки в видео, джинглов, кастомного трека на день рождения. Заходишь в Gemini → «создай трек» → описал настроение — и всё.
https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/better-tracks-lyria-gemini/
🤩
OpenAI: ChatGPT Images 2.5 вышел — картинки теперь в 2 раза быстрее, и можно просто нарисовать, что хочешь.
Новый Sketch: рисуешь кривульку-скетч прямо в чате, модель доводит её до фотореализма.
Точечные правки: обводишь область и пишешь «сделай глаза зелёными» — правит только её, остальное не трогает, даже после 10 правок.
Раньше ради такого держал Midjourney за $20/мес. Теперь бесплатный тариф ChatGPT закрывает половину задач.
Цифра: 3 млрд картинок в неделю уже генерится в ChatGPT Images. Для кода два API-эндпоинта — Flare (быстрее) и Sunburst (точнее), по $30 за 1M токенов.
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/
👀
Новый Sketch: рисуешь кривульку-скетч прямо в чате, модель доводит её до фотореализма.
Точечные правки: обводишь область и пишешь «сделай глаза зелёными» — правит только её, остальное не трогает, даже после 10 правок.
Раньше ради такого держал Midjourney за $20/мес. Теперь бесплатный тариф ChatGPT закрывает половину задач.
Цифра: 3 млрд картинок в неделю уже генерится в ChatGPT Images. Для кода два API-эндпоинта — Flare (быстрее) и Sunburst (точнее), по $30 за 1M токенов.
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/
👀
Meta: личный агент Muse, который сам шлёт письма, бронирует и покупает.
Запустили во вторник на США. Muse живёт в отдельной виртуалке со своим браузером — твои данные изолированы от сайтов. Общаешься как с человеком: приложение, muse.ai или прямо WhatsApp, скоро AI-очки.
Бесплатный тариф есть, платные — $20 и $100 в месяц. Письма и покупки сам не делает, ждёт твоего ок. Meta ещё открыла баунти: до $300k за уязвимость, до $130k за промпт-инъекцию.
Перекидываешь на него рутину: «сравни цены», «продай хлам», «забронируй столик». Затестить — пишешь Muse в WhatsApp и говоришь «забронируй столик на пятницу», дальше смотришь, что предложит.
about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/
🤯
Запустили во вторник на США. Muse живёт в отдельной виртуалке со своим браузером — твои данные изолированы от сайтов. Общаешься как с человеком: приложение, muse.ai или прямо WhatsApp, скоро AI-очки.
Бесплатный тариф есть, платные — $20 и $100 в месяц. Письма и покупки сам не делает, ждёт твоего ок. Meta ещё открыла баунти: до $300k за уязвимость, до $130k за промпт-инъекцию.
Перекидываешь на него рутину: «сравни цены», «продай хлам», «забронируй столик». Затестить — пишешь Muse в WhatsApp и говоришь «забронируй столик на пятницу», дальше смотришь, что предложит.
about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/
🤯
14 мегабайт. Целый LLM уместился в часы, VR-шлем и микроконтроллер.
Cactus Compute (бэк от Y Combinator) выкатил Needle 2 — open-source модель на 45M параметров, сжатая в один бинарь 14MB. Вся сессия жрёт 28MB RAM, крутится прямо на телефоне за $200, Meta Quest 3S и даже ESP32.
Скорость: 500 токенов/сек на Raspberry Pi 5, до 1500 на Apple Vision Pro. По tool calling и structured extraction тягается с моделями в 5–70 раз больше — FunctionGemma 270M, LFM2.5 230M.
Зачем тебе: локальный ИИ без облака и подписок, приватно и офлайн. Tool calling и device use на крошечном железе, Apache 2.0 — пихай в свой продукт.
github.com/cactus-compute/needle
🤯
Cactus Compute (бэк от Y Combinator) выкатил Needle 2 — open-source модель на 45M параметров, сжатая в один бинарь 14MB. Вся сессия жрёт 28MB RAM, крутится прямо на телефоне за $200, Meta Quest 3S и даже ESP32.
Скорость: 500 токенов/сек на Raspberry Pi 5, до 1500 на Apple Vision Pro. По tool calling и structured extraction тягается с моделями в 5–70 раз больше — FunctionGemma 270M, LFM2.5 230M.
Зачем тебе: локальный ИИ без облака и подписок, приватно и офлайн. Tool calling и device use на крошечном железе, Apache 2.0 — пихай в свой продукт.
github.com/cactus-compute/needle
🤯
Krea открыла веса 12B картинки-модели.
Не тулзу, а open-weights: называют самой эстетичной открытой генерацией картинок на рынке. 12 млрд параметров.
Два чекпоинта — Turbo для скорости и RAW под дообучение. Тренируешь LoRA под свой стиль на RAW, гоняешь уже на быстром Turbo.
Запускается в ComfyUI и SGLang — локально, без подписки на Midjourney. Веса и честный техотчёт про чистку данных и RL в открытом доступе.
https://www.krea.ai/krea-2-open-source
😍
Не тулзу, а open-weights: называют самой эстетичной открытой генерацией картинок на рынке. 12 млрд параметров.
Два чекпоинта — Turbo для скорости и RAW под дообучение. Тренируешь LoRA под свой стиль на RAW, гоняешь уже на быстром Turbo.
Запускается в ComfyUI и SGLang — локально, без подписки на Midjourney. Веса и честный техотчёт про чистку данных и RL в открытом доступе.
https://www.krea.ai/krea-2-open-source
😍
Nex-AGI выложила computer-use агента с открытыми весами. 35 млрд параметров, Apache-2.0, 70 ГБ.
Nex-N2.5 Mini видит экран, ходит по браузеру и сам правит код по ходу. Заявляют 71.2 на OSWorld-Verified — для ~3 млрд активных параметров это офигеть.
Крутится на двух H100. Не дата-центр, а обычный узел — и никаких закрытых API.
Зачем тебе: пока все спорят, готовы ли open-source агенты к длинным задачам, ты скачиваешь чекпойнт и проверяешь сам. nex-agi/Nex-N2.5-mini, SGLang-форк и рецепт в репо.
https://www.orcarouter.ai/blog/nex-n2-5-mini-open-weights-release
👀
Nex-N2.5 Mini видит экран, ходит по браузеру и сам правит код по ходу. Заявляют 71.2 на OSWorld-Verified — для ~3 млрд активных параметров это офигеть.
Крутится на двух H100. Не дата-центр, а обычный узел — и никаких закрытых API.
Зачем тебе: пока все спорят, готовы ли open-source агенты к длинным задачам, ты скачиваешь чекпойнт и проверяешь сам. nex-agi/Nex-N2.5-mini, SGLang-форк и рецепт в репо.
https://www.orcarouter.ai/blog/nex-n2-5-mini-open-weights-release
👀
68% SWE-bench бесплатно — OpenHands 1.0 догнал платных агентов на твоём железе.
Бывший OpenDevin дозрел до продакшена: Docker-песочница, политики безопасности, лимиты ресурсов, плагины. Каждое действие агента — правки файлов, shell, тесты — крутится в изолированном контейнере, код и ключи с машины не уходят.
Цифры: с открытой моделью Devstral 24B он даёт 46.8% SWE-bench Verified — вровень с тем, что Devin 2.0 публикует за деньги. С frontier-моделью — около 68%. Себестоимость $0.20–1.05 за решённую задачу.
Как затестить за минуту:
```
docker run -it --rm -p 8000:8000 -v "$HOME/.openhands:/home/openhands/.openhands" -v "$HOME/projects:/projects" ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.15.0
```
Фишка — харнессу всё равно, какая модель внутри. Рутину гоняй через дешёвые open-модели, frontier оставь на сложное. 🤓
https://github.com/OpenHands/OpenHands
Бывший OpenDevin дозрел до продакшена: Docker-песочница, политики безопасности, лимиты ресурсов, плагины. Каждое действие агента — правки файлов, shell, тесты — крутится в изолированном контейнере, код и ключи с машины не уходят.
Цифры: с открытой моделью Devstral 24B он даёт 46.8% SWE-bench Verified — вровень с тем, что Devin 2.0 публикует за деньги. С frontier-моделью — около 68%. Себестоимость $0.20–1.05 за решённую задачу.
Как затестить за минуту:
```
docker run -it --rm -p 8000:8000 -v "$HOME/.openhands:/home/openhands/.openhands" -v "$HOME/projects:/projects" ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.15.0
```
Фишка — харнессу всё равно, какая модель внутри. Рутину гоняй через дешёвые open-модели, frontier оставь на сложное. 🤓
https://github.com/OpenHands/OpenHands
Ant Group: финансовая модель на 124B — бесплатно, открытые веса.
Ling-3.0-flash-Fin. MoE: 124 млрд параметров всего, 5,1 млрд активных на токен. Заточена под инвестиционные исследования, оценку компаний и готовые отчёты.
Такое раньше делали терминалы за тысячи баксов в месяц или платные фин-LLM. Веса открыты на Hugging Face и ModelScope, API на OpenRouter и Vercel.
Подключаешь поиск, Python, базы и таблицы — приватный фин-агент под свои воркфлоу. Бонусом FinFIRST: 123 задачи, 701 критерий, писали инвестбанкиры из CICC.
https://businesswire.com/news/home/20260908565055/en/
🤓
Ling-3.0-flash-Fin. MoE: 124 млрд параметров всего, 5,1 млрд активных на токен. Заточена под инвестиционные исследования, оценку компаний и готовые отчёты.
Такое раньше делали терминалы за тысячи баксов в месяц или платные фин-LLM. Веса открыты на Hugging Face и ModelScope, API на OpenRouter и Vercel.
Подключаешь поиск, Python, базы и таблицы — приватный фин-агент под свои воркфлоу. Бонусом FinFIRST: 123 задачи, 701 критерий, писали инвестбанкиры из CICC.
https://businesswire.com/news/home/20260908565055/en/
🤓
Локальная LLM на твоём Mac — бесплатно и без API-ключей.
magnitude — open-source inference-сервер под Apple Silicon. Сам профилирует чип и память, подбирает модель по скорости и точности, скачивает, тюнит и запускает. Подключается к Claude Code, Codex, OpenCode и Hermes. 3,353 звезды, Apache 2.0.
npm i -g @magnitudedev/cli && magnitude setup — и твой агент пересажен на локальную модель. Токены больше не капают, промпты и файлы остаются на твоём железе, работает офлайн.
Рядом в трендах PI-Desktop — local-first кодинг-агент десктопом, 1,479 звёзд за пару дней.
https://github.com/magnitudedev/magnitude
🤯
magnitude — open-source inference-сервер под Apple Silicon. Сам профилирует чип и память, подбирает модель по скорости и точности, скачивает, тюнит и запускает. Подключается к Claude Code, Codex, OpenCode и Hermes. 3,353 звезды, Apache 2.0.
npm i -g @magnitudedev/cli && magnitude setup — и твой агент пересажен на локальную модель. Токены больше не капают, промпты и файлы остаются на твоём железе, работает офлайн.
Рядом в трендах PI-Desktop — local-first кодинг-агент десктопом, 1,479 звёзд за пару дней.
https://github.com/magnitudedev/magnitude
🤯
Прогноз продаж, цен и спроса — бесплатно и локально, 385M параметров.
IBM выкатил Granite Time Series PatchTST-FM-r2 — модель для прогноза временных рядов. Zero-shot: скормил историю продаж или трафика и получил прогноз, без всякого дообучения.
На бенчмарке GIFT-Eval она №1 среди open-source моделей с нормальной лицензией и №2 в общем зачёте. Apache 2.0 — крути в проде без роялти.
Внутри conformer: self-attention плюс временная свёртка, контекст до 8192 шагов, прогноз 99 квантилями и автозаполнение пропусков в данных.
Раньше прогноз на месяц вперёд — самописный скрипт или платный API. Теперь ставишь через Granite-TSFM или берёшь чекпоинт на Hugging Face, одна команда — и прогноз готов.
https://huggingface.co/ibm-granite/granite-timeseries-patchtst-fm-r2
🤯
IBM выкатил Granite Time Series PatchTST-FM-r2 — модель для прогноза временных рядов. Zero-shot: скормил историю продаж или трафика и получил прогноз, без всякого дообучения.
На бенчмарке GIFT-Eval она №1 среди open-source моделей с нормальной лицензией и №2 в общем зачёте. Apache 2.0 — крути в проде без роялти.
Внутри conformer: self-attention плюс временная свёртка, контекст до 8192 шагов, прогноз 99 квантилями и автозаполнение пропусков в данных.
Раньше прогноз на месяц вперёд — самописный скрипт или платный API. Теперь ставишь через Granite-TSFM или берёшь чекпоинт на Hugging Face, одна команда — и прогноз готов.
https://huggingface.co/ibm-granite/granite-timeseries-patchtst-fm-r2
🤯
Один промпт гоняет 5 агентов параллельно.
Orca — среда разработки для флота агентов. Веером кидаешь одну задачу сразу на пять, каждый копает в своём изолированном git-worktree. Потом сравниваешь результаты и мержишь победителя.
Claude Code, Codex, OpenCode, Pi — любой CLI-агент бок о бок. Свою подписку, что уже платишь, выжимаешь в разы плотнее. Почти 60 тысяч звёзд, MIT, бесплатно под macOS/Windows/Linux.
Старт одной командой:
brew install --cask stablyai/orca/orca
https://github.com/stablyai/orca
🤯
Orca — среда разработки для флота агентов. Веером кидаешь одну задачу сразу на пять, каждый копает в своём изолированном git-worktree. Потом сравниваешь результаты и мержишь победителя.
Claude Code, Codex, OpenCode, Pi — любой CLI-агент бок о бок. Свою подписку, что уже платишь, выжимаешь в разы плотнее. Почти 60 тысяч звёзд, MIT, бесплатно под macOS/Windows/Linux.
Старт одной командой:
brew install --cask stablyai/orca/orca
https://github.com/stablyai/orca
🤯
OpenAI открыл исходники сканера, который сам находит и чинит дыры в твоём коде.
Codex Security — это CLI и TypeScript SDK: прогоняет репо, подтверждает уязвимости, правит их и умеет сам открыть PR с фиксами. ~10k звёзд на GitHub, Apache-2.0, npm-пакет качают 31k раз в неделю.
Всё в три команды:
npm install @openai/codex-security
npx @openai/codex-security login
npx @openai/codex-security scan .
Флаг --patch сам правит найденное, --create-pr открывает пул-реквест. Нужны Node 22+ и Python 3.10+.
Сканы идут через твой ChatGPT-аккаунт, так что если у тебя уже оплачен Codex — security-ревью с автопатчем включено, просто им почти никто не пользуется. Прогони по пет-проекту до релиза.
https://github.com/openai/codex-security
🤯
Codex Security — это CLI и TypeScript SDK: прогоняет репо, подтверждает уязвимости, правит их и умеет сам открыть PR с фиксами. ~10k звёзд на GitHub, Apache-2.0, npm-пакет качают 31k раз в неделю.
Всё в три команды:
npm install @openai/codex-security
npx @openai/codex-security login
npx @openai/codex-security scan .
Флаг --patch сам правит найденное, --create-pr открывает пул-реквест. Нужны Node 22+ и Python 3.10+.
Сканы идут через твой ChatGPT-аккаунт, так что если у тебя уже оплачен Codex — security-ревью с автопатчем включено, просто им почти никто не пользуется. Прогони по пет-проекту до релиза.
https://github.com/openai/codex-security
🤯
435 млн токенов за день — счёт $12 вместо $61.
Reasonix — кодинг-агент для терминала, заточенный только под DeepSeek. MIT, ставится одной командой.
Фишка в prefix-cache. Агент держит контекст так, чтобы DeepSeek кэшировал почти каждый байт. Реальный юзер за сутки прогнал 435 млн входных токенов с попаданием в кэш 99.82% — заплатил $12, а без кэша вышло бы $61.
Claude Code и Cursor под такой кэш не заточены — эту механику они просто не видят.
Ставишь npm install -g reasonix, потом reasonix code my-project и один раз вставляешь ключ DeepSeek.
https://github.com/esengine/DeepSeek-Reasonix
🤯
Reasonix — кодинг-агент для терминала, заточенный только под DeepSeek. MIT, ставится одной командой.
Фишка в prefix-cache. Агент держит контекст так, чтобы DeepSeek кэшировал почти каждый байт. Реальный юзер за сутки прогнал 435 млн входных токенов с попаданием в кэш 99.82% — заплатил $12, а без кэша вышло бы $61.
Claude Code и Cursor под такой кэш не заточены — эту механику они просто не видят.
Ставишь npm install -g reasonix, потом reasonix code my-project и один раз вставляешь ключ DeepSeek.
https://github.com/esengine/DeepSeek-Reasonix
🤯
Codeforces 3206, лицензия MIT. DeepSeek выкатил V4-Pro
1,6 трлн параметров, 49 млрд активных, контекст на 1 млн токенов. И веса под MIT — бери и гоняй в проде как хочешь, без юристов.
По коду обходит GPT-5.4 xhigh: Codeforces 3206 против 3168, LiveCodeBench 93,5. По агентским задачам внутри DeepSeek говорят «на уровне Opus 4.5» — но бесплатно и у себя.
Главная фишка — длинный контекст стал дешёвым: 1 млн токенов = 27% флопсов и 10% KV-кэша от V3.2. Закидываешь весь реп целиком, не пилишь на куски.
vLLM 0.28 уже поддержал. Скачивай веса и тестируй.
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
🤯
1,6 трлн параметров, 49 млрд активных, контекст на 1 млн токенов. И веса под MIT — бери и гоняй в проде как хочешь, без юристов.
По коду обходит GPT-5.4 xhigh: Codeforces 3206 против 3168, LiveCodeBench 93,5. По агентским задачам внутри DeepSeek говорят «на уровне Opus 4.5» — но бесплатно и у себя.
Главная фишка — длинный контекст стал дешёвым: 1 млн токенов = 27% флопсов и 10% KV-кэша от V3.2. Закидываешь весь реп целиком, не пилишь на куски.
vLLM 0.28 уже поддержал. Скачивай веса и тестируй.
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
🤯
OpenAI: рисуешь каракулю в чате — получаешь готовую картинку.
ChatGPT Images 2.5 выкатили на все тарифы, включая бесплатный. Генерация до 50% быстрее, правки точнее — объект с рефа больше не плывёт между итерациями.
Главная фишка — Sketch. Пишешь @Sketch, рисуешь набросок от руки (планировку комнаты, лук, хоть каракулю), добавляешь пару слов про стиль — ChatGPT рендерит полноценное изображение.
Для разрабов в API две новые модели: GPT-Image-2.5 Flare (быстрее, дефолт) и Sunburst (точнее для сложных правок). Цена за токены та же, что у gpt-image-2.
3 млрд картинок в неделю генерят через ChatGPT — теперь вместо пятого переписывания промпта можно просто нарисовать 🤔
https://community.openai.com/t/introducing-gpt-images-2-5-in-the-api-and-chatgpt/1395897
ChatGPT Images 2.5 выкатили на все тарифы, включая бесплатный. Генерация до 50% быстрее, правки точнее — объект с рефа больше не плывёт между итерациями.
Главная фишка — Sketch. Пишешь @Sketch, рисуешь набросок от руки (планировку комнаты, лук, хоть каракулю), добавляешь пару слов про стиль — ChatGPT рендерит полноценное изображение.
Для разрабов в API две новые модели: GPT-Image-2.5 Flare (быстрее, дефолт) и Sunburst (точнее для сложных правок). Цена за токены та же, что у gpt-image-2.
3 млрд картинок в неделю генерят через ChatGPT — теперь вместо пятого переписывания промпта можно просто нарисовать 🤔
https://community.openai.com/t/introducing-gpt-images-2-5-in-the-api-and-chatgpt/1395897
Google: выложили в open-source Mantis — набор слэш-команд, после которых твой кодинг-агент сам находит уязвимости, воспроизводит их в песочнице и пишет патч.
Это не сканер «запустил и ушёл»: агент строит карту репозитория и модель угроз, ищет подозрительные места, отсеивает ложные срабатывания, прогоняет эксплойт в контейнере без сети и перепроверяет свой патч новой атакой.
Google пишет, что наивное «AI просканировал код» даёт меньше 7% реальных находок — Mantis верит не уверенности модели, а воспроизведённому багу. Заодно дерево саммари режет расход токенов больше чем на 85%: иначе большой репо просто не влезает в контекст.
Ставится быстро: клонируешь репо, кладёшь skill-файлы в проект и вызываешь команды по одной — /mantis-plan, /mantis-reproduce, /mantis-patch. Проверяли на Google ADK и Antigravity SDK, лицензия Apache 2.0.
В прод рано: только интерактивный режим, без --yolo и на изолированной машине 😬
https://github.com/google/mantis
Это не сканер «запустил и ушёл»: агент строит карту репозитория и модель угроз, ищет подозрительные места, отсеивает ложные срабатывания, прогоняет эксплойт в контейнере без сети и перепроверяет свой патч новой атакой.
Google пишет, что наивное «AI просканировал код» даёт меньше 7% реальных находок — Mantis верит не уверенности модели, а воспроизведённому багу. Заодно дерево саммари режет расход токенов больше чем на 85%: иначе большой репо просто не влезает в контекст.
Ставится быстро: клонируешь репо, кладёшь skill-файлы в проект и вызываешь команды по одной — /mantis-plan, /mantis-reproduce, /mantis-patch. Проверяли на Google ADK и Antigravity SDK, лицензия Apache 2.0.
В прод рано: только интерактивный режим, без --yolo и на изолированной машине 😬
https://github.com/google/mantis