Google вывела первые TPU в КОСМОС

Google вывела на орбиту первые свои TPU — четыре чипа на связи, но дольше 15 минут подряд они не работают.

• Что на орбите — спутник MVP размером с холодильник, четыре Trillium TPU: мощность как у облачного среза TPU v6e-4, панели примерно на 1 кВт

• Запуск — 1 октября, Falcon 9 в миссии Transporter-18, спутник собран с Planet; Google подтвердила контакт

• 15 минут и стоп — столько чипы считают, потом уходят в тепловое выключение: в вакууме тепло снимают только радиаторами и тепловыми трубками

• Радиация — Trillium прогоняли под протонным пучком 67 МэВ в Crocker Lab (UC Davis): дали дозу больше пятилетней миссии, чипы выдержали

• Дальше — в 2027 два спутника с Planet под тест лазерных линков; целевая формация — 81 спутник в радиусе 1 км, соседи в 100–200 м

Расчёт на почти постоянное солнце: на заречно-суточной орбите те же панели дают до 8 раз больше энергии, чем на Земле. Радиаторы из-за этого стали одной из самых тяжёлых деталей миссии, а каждый килограмм на орбите оплачивается запуском.

Первым чип в космос отправил стартап Starcloud — H100 в ноябре 2025-го. SpaceX обещает «орбитальные AI-спутники» уже с 2028 года. Сроков и цен на коммерческую версию Google не называет: подробности в блоге компании и разборе GCN.

🔗 Our Project Suncatcher prototype satellite is in orbit.

@tokenbreakfast

Запускаем крипто-аналитика прямо у себя на машине

Крипто-модель на 4B обошла Qwen3.5-27B и DeepSeek-V4 на бенчмарке, который собрали её же авторы.

Velvet Capital выложила на Hugging Face Velvet Flash 4B под Apache 2.0 — веса, LoRA-адаптер и четыре графика с результатами:

• 4B параметров на базе Qwen3-4B, контекст 40 960 токенов, живёт на одной потребительской GPU
• 30 крипто-скиллов: Binance, OKX, Uniswap, GMX, MetaMask — и ~2 500 диалогов, по 70–95 на площадку
• Свой бенчмарк: 50 баллов против 45 у Qwen3.5-27B, 40 у DeepSeek-V4, 32 у Llama-3.3-70B
• Безопасность выросла с 28 до 61 после дообучения, базовая Qwen3-4B набирала 23
• Деньги сама не двигает: операция возвращается командой и таблицей и ждёт подтверждения

Документация скилла (SKILL.md) идёт в системный промпт, а «продай весь мой PEPE» превращается в вызов API нужной биржи. Отдельно модель учили отказывать поддельным токенам и переводам не в ту сеть.

На части площадок она всё ещё уступает более крупным моделям — это видно в матрице результатов на карточке. В твиттере её подхватили крипто-аккаунты и хвалят лишний вопрос вместо догадки.

🔗 Velvet-Capital/VelvetFlash — Hugging Face

@tokenbreakfast

OpenAI натренировала Astra на юридических задачах Ironclad

OpenAI нашла, где брать задачи для агентов: партнёр даёт реальную работу и свою песочницу, модель учится прямо в ней.

• 11 задач из юридической, закупочной и коммерческой работы: настройка NDA, маршруты согласования, правка типового пункта под выбранную юрисдикцию
• 55.0% против 41.6% — средний балл Astra и GPT-5.6 Sol на этих задачах; каждую судят по 8–50 критериям
• 19.2 минуты против 37.0 — оценка времени на попытку, у опытного человека та же задача занимает 30–40 минут
• Учили через RL на синтетических задачах в хостед-среде Ironclad
• Внутренняя модель OpenAI взяла на том же наборе 63.7%

OpenAI ищет ещё софтверные компании для такой же схемы: нужны пример задачи, доказательство, где агент провалился, и критерий успеха.

Цифры описывают 11 задач, придуманных вместе с одним заказчиком; релиза и API за этим пока нет. Со-основатель Ironclad Джейсон Боумиг уже ведёт юридическое направление в самой OpenAI.

🔗 Advancing computer use with Ironclad

@tokenbreakfast

Открыли самую эффективную модель для кодинга на 501 МИЛЛИАРД параметров

Reflection открыла Beam — первую модель американской лаборатории, которая идёт в лоб на китайский открытый фронтир.

• 501B параметров, 23B активных — MoE, 23.8T токенов претрейна, контекст 1M (у GLM-5.2 — 744B, 40B активных)

• 3–4× меньше вычислений на ответ при качестве уровня GLM-5.2

• RL на 10.5K GB300: 4 недели, больше 100M роллаутов, 1M сред (у Inkling — 30M)

• Веса и карточка — в конце месяца, ред-тиминг ещё идёт

Компания целится в корпорации и «суверенные ИИ-фабрики» — модель на своих данных и своём железе. По кодингу Beam обещает обогнать Inkling от Thinking Machines, по сырым способностям уступает Kimi K3, а выигрывает экономией на инференсе. Независимо бенчмарки никто не проверял.

За Reflection (Бруклин, ex-DeepMind) — около $4.7 млрд привлечённых и оценка $25 млрд.

Блог релиза · TechCrunch

🔗 Introducing Beam: Reflection’s 501B open-weight model

@tokenbreakfast

Модели слабеют после релиза - люди пытаются это доказать

Твиттер спорит, не ослабила ли Anthropic Opus 5.5 после релиза. Под спор построили бенчмарк — и он же показывает, что ловить нечего.

• NerfBench мерит «остаток мощности»: качество задачи, токены, цену прогона; 100% — день релиза, ±10% авторы считают нормой (методика)

• Opus 5.5: 103.8% 1 октября → 94.2% 2 октября → 96.5% 4 октября

100% - сила на старте. Считают по количеству неуспешных прогонов

• Из ±10% никто не выпал: Sonnet 5.5 — 100.9%, GPT-6.1 Sol — 106.7%, GPT-6 Astra — 98.0%

• $10 000 авторы заложили на непрерывные прогоны моделей

Интересен спор двух ИИ инфлюенсеров. Theo из T3 Code - классический разработчик, который делает вдумчивые видео, сравнивает даже самые минимальные детали и знаменит тем, что является большим скептиком "Нерфа модели"

Мэтью из BridgeMind - классический вайбкодер, который не вникает в детали, пишет ответы и статьи на своем сайте агентами, но уже собрал возле себя комьюнити

@theo спросил, где харнесс, список задач, число прогонов и откуда ±10% и предложил 10 тыс. долларов, если он прогонит на своем бенчмарке и нерфа НЕ БУДЕТ. @bridgemindai ответил «сделай свой» и обещал раскрыть методику.

@SKatalystAI повторил свой тест от 22 сентября: ослабления нет. У @Mr_Salio ролик «до/после» выходит хуже. Ни одного нерфа бенчмарк пока не поймал.

🔗 Nerf Bench — Model power over time | BridgeBench

@tokenbreakfast

OpenAI намекнула на новую модель — твиттер ждёт её на следующей неделе

Тибо Соттио (мистер ресет) из OpenAI пообещал каждый день апдейты: в работе упрощения, эффективность и новые модели. 11 612 лайков — и твиттер уже ждёт релиз на следующей неделе.

• По слухам, этот дроп готовили к DevDay — @kimmonismus
• Называют GPT-6.1 Sol UltraFast — ускоренный тир Sol, якобы для верхних тарифов — @notjazii
• Astra 6.1 — тоже на следующую неделю, уже как прямой ответ Fable 5.5 — @CodexResets1
• Sol сейчас — $2/$10 за миллион входных и выходных токенов, а за задачу — меньше четверти цены Astra (Artificial Analysis)

Astra 6.1 OpenAI отменила 29 сентября из-за тестов на безопасность. Ни сроков, ни названия модели компания официально не подтверждала.

🔗 Tibo Sottiaux on X: "All right, we're locking in…"

@tokenbreakfast

Jira и Confluence отдали контекст ChatGPT и Codex

Jira и Confluence переезжают внутрь ChatGPT и Codex — обычным плагином с доступом по вашим правам.

• GPT-6 Astra и GPT-5.6 будут питать агентов всей платформы Atlassian и Rovo
• 3000+ разработчиков самой Atlassian уже работают в Codex — терминал, IDE, ревью
• @ в промпте подтягивает Jira-задачу, Confluence-страницу или коллегу без копипаста
• Pinned Home в ChatGPT собирает ваши задачи, драфты, PR из Bitbucket и Loom
• Контекст даёт Teamwork Graph — через Atlassian MCP-сервер, с правами пользователя

Партнёрство тянется с 2023 года (анонс), а OpenAI держит на Jira свои внутренние процессы. В планах — назначать работу агентам прямо в Jira и мерить эффект через DX.

Плагин уже в каталоге. Модель, которую пускают к внутренним документам, — та самая Astra. OpenAI признала её первой с «критическим» уровнем кибервозможностей и отметила, что её сложнее мониторить.

🔗 Atlassian and OpenAI expand partnership to turn enterprise knowledge into action

@tokenbreakfast