OpenAI все-таки выпустили open-weight модели, и они уже в Джарве, обе доступны бесплатно.

По бенчмаркам близки к o3, поддерживают ризонинг, но не работают с изображениями.

Попробовать:

👉 GPT OSS 20B
👉 GPT OSS 120B
👉 в чат-боте

JARV API: удобный и выгодный доступ к ~30 моделям 🧠

Ура, открыли доступ к топовым нейросетям для команд и компаний:

— удобный и простой API,
— выгодно и оплата в ₽,
— самые последние модели.

👉 Подробнее в документации.

GPT 5 — уже в Джарве

👉 GPT 5
👉 GPT 5 mini
👉 GPT 5 nano (бесплатно)

OpenAI представили GPT-5 — не минорное обновление, а скачок вперед.

Что под капотом?

Единая система с «маршрутизатором»: Модель сама решает, когда ответить быстро, а когда «подумать усерднее» для задач, требующих глубокого анализа. Больше не нужно переключать режимы вручную.

Стиль без «воды»: GPT-5 стала менее «угодливой» и многословной. Обещают, что общение будет больше похоже на диалог с PhD-экспертом.

Резкий скачок в ключевых областях. Заявлены прорывные улучшения в кодинге, написании текстов, анализе данных и даже в вопросах здоровья.

На 45% меньше ошибок, чем у GPT-4o. В режиме «глубокого мышления» — в 6 раз меньше галлюцинаций, чем у предыдущей pro-модели o3. Это огромный шаг к большей надежности.

Прорыв в кодинге: Установлен новый рекорд на бенчмарке SWE-bench (74.9%), что подтверждает серьезный рывок в решении реальных задач по разработке, а не только академических тестов.

Почти не обманывает: В тестах, где модели давали задачу с несуществующим файлом, GPT-5 признавала ошибку в 91% случаев. Для сравнения, o3 пыталась обмануть в 87% случаев.

🧠 Новый режим — «Наставник в обучении»

Теперь Джарв не просто выдаёт ответ, а ведёт вас к нему пошагово, задавая наводящие вопросы, помогает вспомнить формулы и разобраться в теме.

На скрине — пример по задаче из физики про свободное падение.
Вместо готового решения — разбор, что мы знаем, какие уравнения подойдут, и приглашение самому сделать следующий шаг.

🎯 Для кого это полезно:

— студенты и школьники, которые хотят не списать, а понять;
— специалисты, осваивающие новую тему;
— все, кто любит разбираться в сути, а не просто получать готовые ответы.

👉 Попробовать

Attention в нейросетях: почему середина текста теряется и как это исправить

Вы знали, что даже самые умные модели чаще «помнят» начало и конец длинного контента, а середина остаётся без должного внимания?

Это не баг, а особенность механизма Attention.

Если знать, как он работает, можно формулировать промпты так, чтобы ИИ выдавал точные и полезные ответы даже при длинных контекстах.

💡 В новом разборе:

— что такое Attention простыми словами;
— эффект Primacy / Recency и U-образная кривая внимания;
— практические приёмы: куда ставить важную инфу, как повторять запрос и структурировать контент;
— готовые шаблоны промптов.

📖 Читать полную статью в блоге

🛠 AI Practice: RAG с кешированием через API Джарва 🚀

Семантический поиск по большим массивам данных часто «съедает» бюджет на эмбеддинги, особенно при повторных запросах.

В JARV AI теперь можно работать с RAG Reranker через API и включать кеширование эмбеддингов — это экономит до 90% затрат при повторных запросах.

📋 Как это работает

1. Отправляете запрос на https://chat.jarv.tech/api/v1/rerank с параметром "caching": true.

2. Джарв сохраняет векторные представления документов.

3. При повторных обращениях с тем же контентом эмбеддинги не пересчитываются — оплата только за токены запроса.

💡 Плюсы:
• До 90% экономии бюджета при частых поисках в одной базе знаний.
• Поддержка текста, массивов документов и таблиц.
• Выбор между быстрой (small) и точной (large) моделями.

⚡ Пример

curl -X POST https://chat.jarv.tech/api/v1/rerank \
-H "api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "как оформить отпуск",
"content": [...документы...],
"model": "large",
"caching": true
}'

📊 Профит

При большом массиве (100k токенов) на модели large первый запрос — ~78₽, повторный с кешем — меньше 1 копейки.

👉 Подробнее — https://chat.jarv.tech/api/v1/docs/rag-reranker

Подключайте целые Google Диски к базе знаний 🚀

Теперь в базу знаний можно добавлять ссылку на Google Диск (с правами на чтение), и Джарв:

📍 Автоматически извлечёт документы с диска — даже из вложенных папок.
📍 Преобразует их в эмбеддинги для поиска и точных ответов.
📍 Сохранит их в базе знаний для работы через технологию RAG.

💡 Как это работает:

1. Откройте настройки базы знаний в Джарве.
2. Перейдите в раздел «Ссылки».
3. Вставьте ссылку на папку Google Диска с открытым доступом на чтение.
4. Джарв сам загрузит всё содержимое и подготовит для аналитики и поиска в чатах.

Это ускорит работу с технической документацией, материалами команд, исследовательскими отчётами и любыми массивами данных — без ручной загрузки каждого файла.

В результате вы сможете задавать Джарву вопросы по всей содержимой информации, как будто это ваш умный ассистент, который всё прочитал и запомнил.

Работает с типами файлов pdf, docx, txt, md, csv, json, py, ipynb, xlsx, pptx, html.

🚀 Как мы приручали хаос и превратили его в JARV

Когда появился ChatGPT 3.5, у нас был тот самый «вау-момент». Нейросети начали выдавать результаты, похожие на магию. Тогда мы собрались небольшой командой, чтобы понять: как применить эту силу в реальной работе?

Сначала это были микро-эксперименты: чат-бот с простыми задачами, тесты с текстами, первые интеграции. Что-то срабатывало, что-то отсеивалось. Шаг за шагом стало ясно: главная проблема digital‑специалистов — информационный хаос.

Файлы, Google Docs, переписки, задачи. Постоянная потеря фокуса: чтобы начать, нужно каждый раз «вгружаться» заново.

🧠 Мы поняли, что ценность не в «ещё одной нейросети», а в том, чтобы соединить её интеллект с контекстом задач. Так появились «проекты» в JARV — пространство, где AI держит все материалы под рукой, помня детали ваших задач.

Но есть и вторая сторона хаоса: какую нейросеть включить под конкретную задачу?

Одна лучше пишет тексты. Другая сильнее в коде. Третья — в аналитике. Чтобы не тратить время на выбор, мы сделали «авторежим» — JARV сам решает, какую нейросеть подключить под ваш запрос.

⚡ Итог:

• Экономия до 10–15 часов в неделю
• Меньше прокрастинации — проще стартовать задачу
• Больше результативности — AI сразу даёт релевантный результат
• Правильная нейросеть для каждой ситуации без мучительных выборов

Было: потерянный час в поиске файлов и выборе инструмента
Стало: один запрос → JARV знает контекст и подключает оптимальную нейросеть

Для меня JARV — это про освобождение внимания от хаоса. Всё лишнее — нейросети и проекты берут на себя, вам остаётся фокус на деле.

📌 И важный штрих: JARV создан digital‑специалистами и для digital‑профессий. Мы сами прошли через те же боли — и адаптировали инструмент под реальные задачи маркетологов, продактов, копирайтеров и других коллег в digital.

⚡️ Работайте с проектами и базами знаний через API

Теперь можно подключать внешние сервисы к своим Проектам / Базам знаний, делая запросы через API.

Что это значит?

Теперь достаточно передать id проекта или базы знаний в запросе — и нейросеть автоматически подтянет:

• файлы (PDF, Excel, Word, изображения)
• ссылки (Google Docs, YouTube, сайты)
• базы знаний (до 100 документов)
• историю чатов и даже переписки из ваших Telegram-чатов.

🔍 Примеры кейсов:

• Генерация executive summary на основе отчётов в пару строк запроса.
• SWOT-анализ конкурентов по материалам проекта.
• Подключение техподдержки к базе знаний через API → готовые ответы за секунды.

Хранение и обработка данных через RAG — бесплатно. Оплата — только за обработку запросов AI.

👉 Подробнее в документации.

🔥 Новые нейросети в Джарве

Модели доступны в чат-боте и веб-версии chat.jarv.tech⚡️

🔹 DeepSeek V3.1

Отлично работает с кодом, анализирует большие массивы данных. В ряде бенчмарков уже обгоняет Claude Opus. Отлично подходит для исследовательских задач, длинных документов и multi‑lingual задач (включая русский).

🔹 Grok Code Fast

Специализированная модель для кода. Основная фишка — скорость. Затачивалась под автодополнение, исправление ошибок и генерацию структурных подсказок для разработчиков. Идеальна, если вы хотите быстро найти баг или получить оптимизированный фрагмент кода.

🔹 Kimi K2 0905

Малоизвестная широкому кругу модель из свежих релизов китайских разработчиков. Фокус — диалоговый режим и генерация текстов с живым, естественным звучанием. Используется для чат‑ботов и сценариев, где важна естественная разговорная речь и удержание длинного диалога.

🔹 Qwen 3 Max

Флагманская версия семейства Qwen. Отличается расширенным контекстом и усиленными аналитическими функциями. По сути, это «универсальный солдат»: подходит для анализа больших документов, генерации идей для маркетинга, написания кода и длинных рассуждений.

Ровно год назад с Егором из Майндбокса обсуждали, как автоматизировать CRM-маркетинг, быстро запускать сценарии и автоматизировать рутину.

Ну и, конечно, нейроночки немного затронули 😉

Лучше поздно, чем никогда, ссылочка на запись вебинара.

📊 ROAS: как не обмануться красивыми цифрами и не слить бюджет

Недавно с Mindbox написали подробную статью про ROAS. Это ключевая метрика для любого маркетолога, но с ней есть нюанс: если считать ее неправильно, можно легко уйти в минус, даже видя в отчетах красивые 200-300%.

Собрали в ней «базу», чтобы принимать верные решения по рекламным бюджетам:

📍 Ключевое различие: почему считать ROAS по выручке опасно, а по прибыли — правильно (главная мысль статьи).

📍Связь метрик: как ROAS, ROMI и ROI связаны между собой и на какие из них смотреть при перераспределении бюджета.

📍 Подход с LTV: как использовать пожизненную ценность клиента в расчете ROAS. Это особенно важно для CRM-маркетинга, чтобы оценить реальную пользу от привлечения, а не только от первой покупки.

📍 Алгоритм действий: что делать с низким ROAS в разных каналах и какие кампании отключать.

📍 4 способа повышения: что можно оптимизировать, если рентабельность рекламы не окупается.

Ссылка — https://mindbox.ru/journal/education/chto-takoe-roas/

🔥 Пополнение нейросетей в Джарве

Модели уже доступны в чат-боте и веб-версии chat.jarv.tech ⚡️

🔷 Claude Sonnet 4.5

Самая свежая модель от Anthropic с контекстом до 1 млн токенов. Лидер в разработке — топовые результаты в бенчмарках по коду: LiveCodeBench. Понимает целые репозитории (75K+ строк) и сложные цепочки зависимостей.

🔷 Grok 4 Fast

2 млн токенов контекста при минимальной цене. На LiveCodeBench обходит Grok 4. На уровне Gemini 2.5 Pro и Claude Opus, но в 25 раз дешевле.

🔷 DeepSeek-V3.2-Exp

Экспериментальная модель с новой схемой разреженного внимания (DSA). Почти то же качество, что у прошлой версии, но в разы дешевле.

🧠 Как нейросети помогают в CRM‑маркетинге: наш опыт в SYNERGETIC

Поделился в блоге Mailfit тем, как мы внедряем AI в CRM‑маркетинг SYNERGETIC — от контент‑генерации до метода персон.

• Как нейросети (ChatGPT‑5, DeepSeek, Kimi‑2, JARV) помогают писать тексты в фирменном ToV и экономят десятки часов рутинной работы. • Как мы используем AI для тестирования гипотез и персонализации — под разные сегменты клиентов. • Как нейросети ускоряют аналитику, помогают с техническими задачами и делают командное взаимодействие прозрачнее. • И почему ИИ в наших руках стал не заменой людям, а инструментом усиления экспертизы.

Полный материал — в блоге Mailfit, сделали его вместе 💚
👉 Как нейросети помогают в CRM

🔥 Обновления в Джарве: минус шум, плюс лучшие модели

Почистили список нейросетей и оставили только самые мощные версии, которые реально нужны для задач digital- и IT-специалистов. Без хаоса, дублей и устаревших релизов — только топ.

Что нового?

• Google Gemini 3 Pro
• Grok 4.1 Fast (и он бесплатный для всех)
• GPT‑5.1
• Kimi K2 Thinking
• Модели для изображений: Nano Banana и GPT Image

Чтобы было проще выбирать нужную модель 👇

Появились бейджи Free и Expensive. Free — бесплатные модели. Expensive — расходуют более 100 токенов за запрос. Всё без бейджа — оптимальный выбор по качеству и расходу, ~ 20–100 токенов за запрос.

Лайфхак: в чате можно переключать модель под конкретную задачу и оптимизировать расход токенов. Ну или включить Авторежим — он сам подбирает модель под ваш запрос.

P.S. Бесплатные модели доступны даже при нулевом балансе 🚀

chat.jarv.tech

AI-агент для поиска в интернете 🔥

Теперь при каждом запросе Джарв сам определяет, нужно ли подключать интернет‑поиск.

Если информации не хватает — он автоматически обращается к сети, находит актуальные данные и дополняет ответ.

Работать стало удобнее и быстрее ⚡️

Редактирование сообщений в чате 🔥

Теперь можно редактировать сообщения прямо в чате

Для чего это нужно?

— можно вернуться к предыдущему сообщению и перегенерировать ответ
— дополнить запрос, если ответ неросети не понравился

Ищу в свою команду в SYNERGETIC сильного digital-маркетолога с фокусом на работу с клиентской базой 🚀

Сначала хотел назвать роль CRM-маркетологом, но сфера меняется так быстро, что такому спецу уже недостаточно просто уметь работать с CDP.

Учитывая контекст российского рынка, кажется, что идеальный кандидат выглядит так (с большой «поправкой на ветер»):

— имеет широкий опыт работы с инструментами digital-маркетинга и системами аналитики;
— хорошо понимает, что такое ценность для пользователя, как ее найти и донести (деливери/дискавери);
— понимает «техничку» (как минимум — как работает передача данных между сервисами) и может составить грамотное ТЗ на интеграции;
— опирается на цифры, а не на ощущения. Хотя опытному можно доверять и чутью, но всё равно перепроверять его на цифрах 🙂
— может легко объяснить, что такое p-value, когда и для чего нужен АА-тест.

Для нас важен опыт в ecom и «инноваторский» склад ума: открытость новому и отсутствие сопротивления изменениям.

Оплата достойная, задачи амбициозные. Вакансия — https://hh.ru/vacancy/128083108

За деталями можно ко мне @cherikchiev 🙌