Вестник AI · №2 24 сентября — 1 октября 2026
Шесть новостей о том, как ИИ получает новые инструменты — и где проходит граница доверия.
1. LFM2.5-VL-DSpark: ускорить зрение, не меняя ответ Liquid AI показала экспериментальный модуль для своей vision-language-модели 3B. В тестах компании генерация ускорилась до 3,13×, но обработка изображения и начало запроса быстрее не стали. «В три раза быстрее» — всегда вопрос: какой этап и на каком железе. https://huggingface.co/blog/liquidai/lfm2-5-vl-dspark
2. Holo4: агенту дали несколько инструментов H Company представила модели 27B и 35B-A3B для GUI, кода, MCP и API. Заявления о качестве пока принадлежат самой компании. https://huggingface.co/blog/Hcompany/holo4
3. Claude Sonnet 5.5: дешевле — по версии разработчика Anthropic заявляет: Sonnet 5.5 для большинства задач на 30% быстрее и до 30% дешевле Sonnet 5. Проверять стоит цену принятого результата, а не красивый процент. https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5
4. Mistral открыла инженерный центр в Мюнхене Компания называет среди направлений Physics AI и Industrial AI, включая краш-симуляции для BMW и проекты с Siemens Energy. Эффект пока без цифр. https://mistral.ai/news/hallo-deutschland/
5. OpenAI: Dots работают дальше, Astra 6.1 — пока нет На DevDay OpenAI представила GPT‑6.1 Sol: близкие к Astra возможности на сложной работе при цене стандартных входных и выходных токенов в пять раз ниже. В Agents API добавили управление компьютером; Dots — постоянные агенты с приложениями и собственным облачным компьютером. Доступ зависит от тарифа и региона. Astra Ultrafast — отдельный скоростной режим в API и на Pro 500/Enterprise. Codex Cloud переносит задачи между устройствами в изолированной среде.
Одновременно компания отложила публичный релиз GPT‑6.1 Astra из-за замечаний исследователей по безопасности, сообщает AP со ссылкой на OpenAI. Агентам уже дают браузер и кнопки, а новую модель придерживают, пока не решили, что ей можно доверить. Тоже новость. https://openai.com/index/devday-2026-recap/ https://developers.openai.com/api/docs/changelog https://apnews.com/article/5afb865b2cddc439efdcf31ebdc406a5
6. Gemini 4 Argon: сначала — у тестировщиков Google представила модель для разработки, корпоративной работы и кибербезопасности. В своём кейсе компания сообщает об ускорении декодера в 2,7 раза после переписывания 32 тыс. строк SIMD-кода на Rust. Пока доступ ограничен; ускорение — собственный пример Google, не независимая оценка. https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
Автономности добавляют быстро. Проверки и прозрачность результата за ней пока догоняют.
