✔️ Anthropic тестирует исключение Claude Code для новых Pro-подписчиков

Anthropic убрала Claude Code из описания подписки Pro на странице тарифов.

Пользователи заметили это в 21 апреля, и уже через несколько часов компания объяснила, что речь идёт об эксперименте на небольшой группе новых пользователей, а не о массовом изменении плана.

Напротив Claude Code в колонке Pro теперь стоит крестик вместо галочки, а фраза о том, что инструмент входит в тариф, исчезла. При этом страница Claude Code и CLI-клиент по-прежнему показывают доступ для Pro, то есть правки внесены не везде, что и породило волнения в сети и путаницу.

Глава отдела развития Anthropic Амол Авасаре уточнил в X, что тест затрагивает около 2% новых регистраций и не касается действующих подписчиков Pro и Max.

По его словам, за год с запуска Max характер использования подписок изменился радикально: Claude Code встроили в Max, и он взлетел после релиза Opus 4, появился Cowork, а длительные асинхронные агенты стали повседневным сценарием. Под такую нагрузку текущие тарифы изначально не проектировались.

Anthropic уже несколько месяцев подряд закручивает гайки действуя по аналогии с тем, как энергокомпании снижают нагрузку на сеть. Причина банальна: стоимость подписки кратно ниже рыночной цены реально расходуемых токенов (по оценкам - иногда в 10 и более раз). С тем же дисбалансом уже столкнулись GitHub и Google.

На Reddit и в соцсетях подписчики восприняли эксперимент болезненно. Главная претензия, впрочем, не к самому изменению, а к коммуникации: правки на странице тарифов увидели все, хотя тест должен был затронуть лишь 2% пользователей.

Авасаре пообещал, что если эксперимент приведёт к пересмотру подписок для действующих клиентов, их уведомят заранее, "не скриншотом в X или на Reddit" (с).

Это сообщение он, впрочем, опубликовал именно в X.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Google анонсировала 8-е поколение TPU

Google и DeepMind разделили новую линейку тензорных процессоров на 2 чипа: TPU 8t для обучения и TPU 8i для инференса. Оба работают в связке с Arm-процессорами Google Axion. Причина разделения - рост агентных нагрузок, при которых универсальная архитектура проигрывает специализированной.

Суперпод TPU 8t содержит 9600 чипов, 2 ПБ HBM и выдаёт 121 экзафлопс пиковой производительности. Оптическая коммутация изолирует сбойные узлы без остановки кластера и держит goodput выше 97%.

TPU 8i заточен под инференс MoE-моделей с низкой задержкой. На борту 288 ГБ HBM и утроенный объём накристальной SRAM (384 МБ). Этого хватает, чтобы активный контекст модели лежал прямо на чипе, без обращений к внешней памяти. Новая топология межсоединений и жидкостное охлаждение дают 2х прирост энергоэффективности к прошлому поколению.
blog.google

✔️ Anthropic расследует утечку доступа к Mythos

Anthropic проверяет сообщение о несанкционированном доступе к Mythos через стороннего подрядчика. Доказательств того, что доступ распространился за пределы вендора, у компании пока нет. Триггером расследования стала публикация Bloomberg о том, что несколько человек делились доступом к модели.

Сообщество кибербезопасности оценивает Mythos двойственно: одни опасаются, что неконтролируемое распространение модели запустит волну атак, другие рассчитывают, что ограниченные релизы как раз дадут фору защитникам.

Это второй инцидент с утечкой у Anthropic за месяц - ранее в сеть утекли исходники Claude Code.
wsj.com

✔️ OpenAI создает компанию-интегратора DeployCo

Компания создаёт совместное предприятие с частными инвестфондами и вложит в него до $1.5 млрд, первый транш - $500 млн. Структура под рабочим названием DeployCo будет внедрять ИИ в портфельные компании фондов-партнёров. Контрольный пакет будет у OpenAI, руководить структурой будет бывший COO компании Брэд Лайткэп.

Цель DeployCo - сократить разрыв между тем, что умеют современные модели, и тем, что бизнес у себя внедрил. Сейчас узкое место в энтерпрайзе - не возможности моделей, а сложность их развёртывания на стороне заказчика. Собственный интегратор должен снять этот барьер и помочь OpenAI удерживать долю корпоративного рынка в конкуренции с Anthropic и другими игроками.
ft.com

✔️ Xiaomi открыла бету модели MiMo-V2.5-Pro

Новый флагман обучили под долгие агентные сценарии с множеством вызовов внешних инструментов без потери контекста. На демо модель написала компилятор на Rust за 4.3 часа и собрала десктопный видеоредактор на 8000 строк за 11.5 часов.

Отдельно Xiaomi выделяет автоматизацию проектирования аналоговых микросхем: задачи, на которые у инженеров уходят дни, модель закрывает за час. По бенчмаркам самой Xiaomi, MiMo-V2.5-Pro расходует на 40–60% меньше токенов, чем Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4 на сопоставимых задачах.

На период тестирования доступ открыт по API. Исходники всей серии MiMo-V2.5 обещают открыть в ближайшее время. Попробовать модель можно в веб-студии.
mimo.xiaomi.com

✔️ Odyssey представил модель мира Odyssey-2 Max

Стартап, основанный выходцами из индустрии беспилотных автомобилей, выпустил вторую версию своей модели мира. Odyssey-2 Max построена на авторегрессионном DiT, который предсказывает кадр за кадром и реагирует на пользовательский ввод в реальном времени.

По параметрам модель в 3 раза больше предыдущей версии, по объёму обучающих данных - в 10 раз. На VBench 2 новинка обошла NVIDIA Cosmos-Predict2.5-14B по точности физических симуляций.

Доступ - в закрытой бете для партнёров из робототехники, геймдева, оборонки и интерактивных систем.
odyssey.ml

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Hunyuan выпустил превью Hy3 в опенсорсе: 295B параметров, 21B активных, контекст 256K.

Это гибридный MoE с режимами быстрого и медленного мышления, и первая модель после полной перестройки инфраструктуры предобучения и RL.

Агент тянет цепочки до 495 шагов в продакшене, работает с документами, аналитикой данных и MCP-инструментами.

По скорости инференса: время до первого токена сократили на 54%, полное время ответа - на 47%. При этом на живых задачах CodeBuddy и WorkBuddy модель падает меньше чем раз на десять тысяч запросов.

На стандартных бенчах (SWE-bench Verified для кода, Terminal-Bench 2.0 для терминала, BrowseComp и WideSearch для веб-поиска) Hy3 идёт вровень с топовыми кодинговыми и поисковыми агентами.

Совместима с OpenClaw, OpenCode и KiloCode, запускается через vLLM и SGLang.

🤖 https://modelscope.cn/models/Tencent-Hunyuan/Hy3-preview
💻 https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy3-preview


@ai_machinelearning_big_data

#Hunyuan

✔️ OpenAI запустила в ChatGPT Workspace Agents

Workspace Agents - это новый формат ИИ-помощников внутри ChatGPT, ориентированный на корпоративные команды. Согласно описанию, такие агенты выполняют многошаговые задачи без постоянных подсказок и могут продолжать работу даже в отсутствие пользователя.

OpenAI позиционирует Workspace Agents как эволюцию кастомных GPTs: вместо инструмента для одного человека команда может создать общего агента, использовать его в ChatGPT и постепенно дорабатывать.

Типовые сценарии - подготовка отчётов, обработка заявок на закупку ПО, маршрутизация клиентских отзывов, рассылки и проверка контрагентов.

Доступ к Workspace Agents ограничен тарифами Business, Enterprise, Edu и Teachers. До 6 мая использование бесплатное, затем OpenAI включат тарификацию по кредитам.

Кастомные GPT, по словам OpenAI, продолжат работать. В дальнейшем компания обещает упростить их перевод в формат Workspace Agents.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

МТС Web Services - трехкратный победитель CDO/CDTO Awards 2026.

🔥 22 апреля 2026 года на VII Российском саммите по цифровой трансформации объявили победителей премии CDO/CDTO Awards. MWS стала обладателем сразу трех наград.

🔘«Digital‑платформа года» - MWS Cloud Platform

Публичная облачная платформа собственной разработки, экосистема инфраструктурных и платформенных сервисов для запуска и масштабирования цифровых продуктов любой сложности.

🔘«Digital‑решение года» - MWS GPT

B2B‑платформа, которая объединяет около 90 больших языковых моделей для решения бизнес‑задач.

🔘«CEO года цифровой компании» - Павел Воронин, генеральный директор MWS.

@ai_machinelearning_big_data

✔️ Китай испытывает стаи вооружённых робо-собак с координацией через ИИ.

Китайские военные провели испытания автономных четвероногих роботов, способных действовать скоординированными группами в условиях боевых действий.

Каждая машина передвигается со скоростью до 15 км/ч, несёт полезную нагрузку до 25 кг и преодолевает препятствия высотой до 30 см. За подвижность на неровном рельефе отвечают 12 независимых сочленений.

Роботы оснащены системами ИИ и обмениваются сенсорными данными в реальном времени, что позволяет стае действовать как единое целое.

Внутри группы роботы распределены по специализациям:

🟢Разведывательные Dark Shadow сканируют окружение, строят динамические карты и передают данные в командный центр;

🟢Ударные Blood-Stained используют эту информацию для наведения вооружения;

🟢Модели Extreme Land отвечают за логистическую поддержку группы.

Несмотря самостоятельность, финальную команду на открытие огня отдает человек-оператор.

Управлять машинами можно голосом или через специальные перчатки с датчиками, считывающими жесты рук. В сеть стаи также интегрированы дроны — это расширяет радиус действия и создает связку наземных и воздушных единиц для работы в сложных сценариях.

🟡Дисклеймер:

Видеоматериал представляет собой постановочные военные учения. Ролик снят и распространён государственными СМИ Китая - Global Times и Shanghai Media Group.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml