🔥 Давненько ничего не выходило на АйТиБороде, так что держите: ИИ-пантеон, или кто правит нейросетями и миром разработки!

В этом выпуске разбираемся, кто на самом деле правит миром ИИ: OpenAI, Anthropic, Google, китайские лаборатории, европейские игроки, производители железа, роботов и инструментов для разработки. Без лишней воды пройдёмся по главным компаниям, людям и силам, которые прямо сейчас формируют рынок нейросетей, и главное — посмотрим на всё это глазами программиста: кто делает лучшие модели, кто двигает AI-разработку вперёд и что вообще важно понимать разработчику в 2026 году.

👉 https://youtu.be/EhVXmdd0dhM

📞 Запись клубного созвона №33 / 21 апреля 2026

ЧТО ВНУТРИ
- Впечатления от Claude Opus 4.7: точность против UX
- Почему разработка через API стала стоить безумных денег
- Ожидания от GPT 5.5 Pro и стоимость подписки
- Проект приложения для бега и истории: архитектура и выбор Kotlin
- Боли с геолокацией на iOS и Android: HealthKit против GPS
- Внедрение ИИ в найме против создания собственной студии
- Как продавать Time-to-Market и конкурентное преимущество с ИИ
- Мифы об ускорении разработки в 10-20 раз
- Автоматизация анализа конкурентов и риски ошибок
- Карьерный трек: работа на стыке IT и физического мира
- Вторая золотая волна стартапов и роль доменных экспертов
- Ренессанс «русской шаровары»: опыт разработки инди-игры на Kotlin
- Проблема «нейрослопа» (AI slop) в дизайне и арте
- Claude Design: первые тесты и реакция
- Демонстрация UI игры, созданного полностью через Claude Design
- Оптимальный флоу: требования — Claude Design — Claude Code
- Баттлнеки разработки: почему ревью и CI/CD замедляют доставку
- Подписка Max за $100 и лимиты токенов
- Почему PM-ы тратят больше токенов, чем разработчики
- Опасные агенты: как ИИ загнал весь диск под Git и «уронил» Mac
- Кибербезопасность и 13-летние хакеры с ChatGPT
- Как не деградировать в эпоху ИИ: шахматы и когнитивная нагрузка

👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

🔥 Запись онлайн-интервью с Глебом Моргачёвым — co-creator и главным инженером Gonka Protocol

Глеб — один из создателей Gonka наряду с братьями Либерманами и другими участниками команды.

Gonka — это децентрализованный блокчейн-протокол, задача которого — предоставлять пользователям децентрализованный инференс открытых моделей и потеснить монополистов-гиперскейлеров вроде OpenAI, Anthropic и других.

В этом интервью мы подробно разбираемся, как устроена Gonka, зачем она нужна и какую пользу может принести нам, разработчикам.

ПРО ЧТО ГОВОРИЛИ
- Что такое «протокол» в контексте децентрализованного AI
- Как происходят апгрейды сети: бинарники и голосование майнеров
- Философия AI-First: почему блокчейн здесь лишь инструмент
- Техническая реализация инференса на децентрализованных мощностях
- Обучение моделей: синхронизация градиентов и оффчейн-эксперименты
- Экономика проекта: токены GNK и Bitcoin-style реварды
- Динамическое ценообразование на инференс
- Доступные модели: Qwen, Kimi и критерии их выбора
- Proof-of-Compute: как верифицировать правильность ответа модели
- Процесс добавления новых моделей и роль DeepSeek
- Эффективность железа: конкуренция между H100 и B200
- Разделение логики: что остается On-chain, а что уходит Off-chain
- Метрики качества и общая пропускная способность сети
- Безопасность сети: защита от перехвата управления и стоимость атаки
- Разработчикам: как интегрировать Gonka в свой проект (SDK, Proxy)
- Проблема приватности и использование Trusted Execution Environments (TEE)
- Почему TEE — это не «серебряная пуля» для безопасности
- Для каких задач Gonka пока не подходит
- Внутренняя команда и внешние контрибьюторы
- Как стать контрибьютором: архитектура и DevShards
- Сессия вопросов и ответов (Q&A)
- Как реализован консенсус в связке с Cosmos SDK
- Прямые конкуренты: Bittensor, Ethereum, Ton

👉 Смотреть и слушать интервью в клубе
#evo_интервью

Обновился лендинг клуба: https://evocoders.ai

Теперь там стало гораздо больше полезной информации — можно лучше понять, подходит ли вам клуб и стоит ли в него вступать 😉

📰 ТОП-4 новости ИИ в программировании из 70го дайджеста клуба Эволюция Кода

🔸 Google представила новый флагман — Gemini 3.5 Flash
Несмотря на название, это уже не тот Flash, что был в линейке Gemini 3: модель позиционируется как новый флагман и обходит Gemini 3.1 Pro. При этом заявлена скорость до 300 токенов/с и сильные результаты на SWE-bench Pro (55,1%) и Terminal-Bench 2.1 (76,2%). Gemini 3.5 Pro обещают выпустить уже в следующем месяце.

🔸 Alibaba выпустила Qwen 3.7 Max
Первая модель семейства Qwen 3.7 показывает результаты уровня мировых лидеров: 69,7% на Terminal Bench 2.0, 60,6% на SWE-Pro и 80,4% на SWE-Verified. На фоне этих метрик Alibaba всё увереннее закрепляется среди лидеров AI-гонки, конкурируя с Anthropic и Google.

🔸 OpenAI добавила удалённое управление Codex в ChatGPT
Теперь агентом можно управлять со смартфона: приложение показывает скриншоты среды, логи терминала, результаты тестов и diff-файлы в реальном времени. Также появился Remote SSH для работы в корпоративной инфраструктуре; функция уже доступна на macOS и всех тарифах.

🔸 Йошуа Бенджио представил архитектуру GRAM
GRAM (Generative Recursive reAsoning Models) развивает идею рекурсивного рассуждения во внутренних состояниях модели без раздувания контекста. Ключевое новшество — стохастичность: модель исследует разные траектории решения и выбирает лучшую через reward-модель. На ARC-AGI система уже показывает около 52%.

💡 Всего в дайджесте 30+ новостей, в аудио, видео и текстовом форматах, так что присоединяйся к клубу 🧬

В «Эволюции Кода» стартует мини-серия из трёх воркшопов с Мишей Савченко — CEO INITE и нашим частым спикером.

Будем разбирать не просто «как сделать агента на коленке», а нормальную инженерную архитектуру для AI-систем: durable orchestration, память, время, границы, long-running workflows, provenance, Temporal, MCP/skills, SurrealDB, Dify/n8n и всё то, без чего мультиагентные системы быстро превращаются в весёлый, но плохо дебажимый хаос.

📅 29 мая в 16:00 UTC
Temporal как позвоночник мультиагентных систем

Почему agents без durable orchestration превращаются в хаос, чем Temporal сильнее очередей, почему RabbitMQ — это транспорт, а не архитектура процессов, и как строить long-running workflows для AI-систем.

📅 2 июня в 16:00 UTC
INITE Brain: память, время и границы для AI-агентов

Bitemporal facts, lifecycle, locale-pinning, retract/forget, decision log, provenance, scopes. Поговорим о том, почему «память агента» — это не RAG, а полноценная когнитивная инфраструктура.

📅 4 июня в 16:00 UTC
INITE Architecture: от AI-продуктов к субъектной операционной системе

Как INITE собирает agents, MCP/skills, Temporal, SurrealDB, Dify/n8n, вертикальные продукты и business interfaces в единую экосистему. Что уже готово, что in progress и куда всё это растёт.

Все три воркшопа пройдут внутри клуба «Эволюция Кода». Для участников они уже добавлены в календарь и клубного бота. Записи тоже будут доступны участникам клуба, так что можно будет посмотреть позже, если не получится прийти онлайн.

👉 Чтобы попасть на воркшопы, задавать вопросы заранее и получить доступ к записям — присоединяйтесь к «Эволюции Кода»: https://evocoders.ai

Будет плотно, технично и, кажется, очень полезно для всех, кто уже строит или собирается строить AI-продукты, агентов и нормальные production-ready системы вокруг них.

🔥 Митап с co-creator Gonka Protocol Глебом Моргачёвым доступен в паблике: https://youtu.be/Qh0N3MnXmSU

Глеб — один из создателей Gonka наряду с братьями Либерманами и другими участниками команды. Gonka — это децентрализованный блокчейн-протокол, задача которого — предоставлять пользователям децентрализованный инференс открытых моделей и потеснить монополистов-гиперскейлеров вроде OpenAI, Anthropic и других.

В этом интервью мы подробно разбираемся, как устроена Gonka, зачем она нужна и какую пользу может принести нам, разработчикам.

👉 Ну а за большим количеством митапов, созвонов, воркшопов и базы ИИ в разработке приходите в Эволюцию Кода https://evocoders.ai

⚡️ Temporal как позвоночник мультиагентных систем

Разбираем, почему agents без durable orchestration превращаются в хаос, чем Temporal сильнее очередей, почему RabbitMQ это транспорт, а не архитектура процессов, и как строить long-running workflows для AI-систем. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai.

ЧТО ВНУТРИ
- Разница между MVP на вайб-кодинге и реальным продакшеном
- Ограничения No-Code платформ (n8n, Dify) и проблема отсутствия Replay
- Обработка очередей, enterprise-уровень и кейс «контент-завода»
- Концепция Durable Execution (надёжного исполнения)
- Преимущества Durable Execution: replay, экономия и самоисцеление
- Обзор инструментов для Durable Execution (Temporal, Hatchet, Boss, AWS)
- Очереди vs Human-in-the-Loop в мультиагентных системах
- «Синдром аквариумной рыбки» в клиентских AI-сервисах
- Опыт Inite: почему сложно писать свои обёртки и как помог Temporal
-Применение Temporal в андеррайтинге и финансовых пайплайнах
- Проблемы пользовательского опыта при масштабировании AI-систем
- Манифест «12 Factor Agents»
- Скрипты с амбициями: почему проекты вайбкодеров проще переписать с нуля
- Чем память и когнитивная архитектура отличаются от классического RAG
- Графовые нейросети (Graph Neural Networks) и Graph RAG
- Режим дефрагментации памяти (Dreaming) в AI-агентах
- Риски галлюцинаций для топ-менеджмента компаний

👉 Смотреть в Эволюции Кода

⚡️ INITE Brain: память, время и границы для AI-агентов

На воркшопе разбираем bitemporal facts, lifecycle, locale-pinning, retract/forget, decision log, provenance, scopes. Поговорим о том, почему «память агента» — это не RAG, а полноценная когнитивная инфраструктура.. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai.

ЧТО ВНУТРИ
- Зачем седлать новые архитектуры памяти
- Вторая жизнь Obsidian и Markdown-файлов
- Почему вопросы памяти важнее всего в ИИ-агентах
- Проблемы бесконечного увеличения контекстного окна моделей
- Эволюция механизмов памяти в коммерческих LLM
- Мифы вокруг Obsidian и концепции Second Brain
- Что такое универсальная онтология
- Векторные базы данных и семантический поиск (RAG)
- Четыре главные проблемы плоской памяти
- Понятие "точки актуальности" данных в бизнесе
- Управление данными агента: разница между Retract и Forget
- Память как управляемое состояние (State Management)
- Концепция битемпоральности памяти во времени
- Подходы к реализации мультиязычной памяти
- Обзор рынка решений: Mem0, Zep, Letta, LangMem
- Управление правами доступа (RBAC) и безопасность данных
- Демонстрация: Схема работы NightBrain
- СУБД SurrealDB — универсальный инструмент для ИИ-агентов
- Оптимизация и кэширование семантической экстракции
- Применение онтологических масок для удешевления запросов
- Кейс: Управление подписками через память агента
- Перезапись фактов и связные списки в графах
- Безопасность на уровне Data Layer, а не через промпты
- Сессия Q&A: Архитектура памяти под капотом и стоимость
- Как удешевить пайплайн: Каталог схем и ML-классификаторы
- Концепция светового конуса (White Cone) при чтении графа
- SQLite vs Obsidian и переход к SurrealDB
- Развитие Graph ML и нейросети поверх графовых баз данных
- Хранимые процедуры в SurrealDB и перенос вычислений
- Вопрос про Temporal: Интеграция с LangChain и LangGraph
- Автоматическое заполнение документов: от OCR к LLM
- Прогноз: Стоимость токенов и ночные тарифы на вычисления
- Извлечение фактов из многопользовательского шума

👉 Смотреть в Эволюции Кода

🔥 Обновил сразу три больших курса по ИИ-разработке — больше 30 крупных изменений.

Если вы работаете с ИИ, то знаете главную проблему: информация устаревает быстрее, чем успеваешь её изучить. Модели сменяют друг друга, появляются новые протоколы и инструменты, а вчерашние рекомендации уже сегодня могут быть бесполезны.

Поэтому я снова перелопатил Базу Знаний «Эволюции Кода»: актуализировал материалы, добавил новые главы, обновил рейтинги и убрал устаревшую информацию.

Что появилось:

🧠 В «Базовой теории»:

— большая глава про Dark Factories
— MCP, A2A, A2UI, AG-UI, WebMCP, UCP, ACP, x402 и другие ИИ-протоколы
— Multi-Token Prediction, agent harness и BYOK
— интерактивные визуализаторы трансформеров, диффузионных моделей и нейросетей

💻 В «Основах программирования с ИИ»:

— большая глава про Skills и сабагентов: SKILL.md, прогрессивное раскрытие контекста и сравнение Skills, MCP и правил
— новые главы про тестирование безопасности и GEO-оптимизацию
— полностью переработанная глава про MCP
— обновлённый обзор AI-first IDE и CLI-ассистентов
— Conductor, context-driven development и паттерн Handoff между агентами

🤖 В «Моделях для разработки»:

— новый рейтинг лучших coding-моделей (добавлены свежие Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, Kimi K3 и GPT-5.6 Luna)
— свежие результаты DeepSWE 1.1, SWE-bench Verified и Terminal-Bench 2.1
— рекомендации по открытым моделям и железу для локального запуска

База Знаний «Эволюция Кода» — не очередной курс, который записали один раз и забыли. Это живой проект: я постоянно обновляю Базу Знаний, добавляю материалы из созвонов и воркшопов и слежу, чтобы рекомендации не отставали от индустрии.

Если вам надоело самостоятельно разбираться:

— какая модель сейчас действительно лучше пишет код;
— чем Skills отличаются от MCP;
— какой CLI-агент стоит попробовать;
— какую открытую модель можно запустить на своём железе;
— как встроить ШИ в реальную разработку, а не просто вайбкодить, —

👉 присоединяйтесь к «Эволюции Кода»: https://evocoders.ai и погружайтесь в нашу Базу Знаний

📰 ТОП-4 новости ИИ в программировании из 71-го дайджеста клуба Эволюция Кода

🔸 Anthropic представила Claude Opus 5 и Claude Sonnet 5
Opus 5 почти догоняет Fable 5 в CursorBench 3.2, но обходится примерно вдвое дешевле за выполненную задачу. Цена осталась на уровне Opus 4.8 — $5/$25 за миллион токенов. Sonnet 5 приблизился по возможностям к Opus 4.8, став заметно более доступной моделью для программирования и агентных задач.

🔸 OpenAI выпустила семейство GPT-5.6
В линейку вошли три модели: Sol, Terra и Luna. Флагманская Sol стала сильнейшей моделью OpenAI для программирования и набрала 80 баллов в Artificial Analysis Coding Agent Index. Также появился режим ultra, в котором несколько агентов параллельно работают над одной сложной задачей.

🔸 Moonshot AI представила открытую модель Kimi K3
Это первая открытая модель на 2,8 трлн параметров с контекстом в 1 млн токенов, нативным зрением и сильными навыками программирования. Kimi K3 умеет длительно работать с крупными репозиториями, управлять инструментами и решать инженерные задачи с минимальным контролем со стороны человека.

🔸 Cursor представил Router
Система автоматически выбирает наиболее подходящую модель с учётом сложности, контекста и типа задачи. Router обучили на более чем 600 тысячах реальных запросов, а в ранних корпоративных тестах он позволил снизить расходы на модели на 30–50% без заметной потери качества.

💡 Всего в дайджесте 40 новостей в аудио-, видео- и текстовом форматах, так что присоединяйся к клубу 🧬

⚡️ Запись воркшопа "INITE Architecture: от AI-продуктов к субъектной операционной системе" уже доступна клубчанам!

На воркшопе разбираем Как INITE собирает agents, MCP/skills, Temporal, SurrealDB, Dify/n8n, вертикальные продукты и business interfaces в единую экосистему. Что уже готово, что in progress и куда всё это растёт. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai.

ЧТО ВНУТРИ
- Эволюция SaaS: от классической архитектуры к генеративному ИИ
- Почему low-code не дожил до эпохи AI-агентов
- Экономика API: почему AI-SaaS становится слишком дорогим
- Перенос вычислений на клиента и локальные модели
- Новая AI-native-архитектура INITE
- MCP и skills вместо отдельных интеграций
- Три столпа архитектуры: Brain, Auth и Billing
- Локальная обработка, приватность и безопасность данных
- Как «Контент-завод» превратился в библиотеку skills
- SurrealDB, PostgreSQL и устройство агентской памяти
- Чистый код и границы допустимого для AI-агентов
- MCP против REST API
- Дядя Боб, тесты и новое понимание чистого кода
- Как структура кода влияет на качество работы LLM
- Обработка ошибок, наблюдаемость и автоматические гейты

👉 Смотреть в Эволюции Кода