Поэтому родители дошкольников начинают интересоваться вопросом: можно ли знакомить ребенка с искусственным интеллектом еще до школы?

Да, но формат такого знакомства должен отличаться от обучения подростков. В 5–7 лет ребенку не нужны сложные алгоритмы, Python, машинное обучение и техническая терминология. Гораздо важнее игра, творчество, визуальные задания и понимание простой идеи: компьютер может выполнять команды человека, работать с примерами и создавать результат с помощью специальных технологий.

В этой статье собрали 5 программ и форматов, которые подходят для первого знакомства дошкольника с ИИ, нейросетями и современными цифровыми технологиями в 2026 году.

Важно: ИИ для дошкольников — это не программирование нейросетей

Для ребенка 5–7 лет обучение искусственному интеллекту обычно начинается не с устройства нейронной сети.

На этом этапе полезнее:

• развивать логику;
• учиться формулировать простые задачи;
• создавать изображения и истории;
• наблюдать за результатом работы AI;
• сравнивать варианты;
• задавать вопросы;
• замечать ошибки компьютера;
• понимать, что ИИ не обладает человеческим мышлением.

Эксперты по детскому образованию также отмечают, что в возрасте 5–7 лет знакомство с ИИ лучше проводить через игровые приложения и интерактивные задания. Более сложные принципы работы нейросетей можно постепенно вводить позже.

Рейтинг программ по ИИ для дошкольников

1. Школа «Пиксель» — «Программирование в Scratch с ИИ»

Подробнее о курсе «Программирование в Scratch с ИИ»

Школа «Пиксель» предлагает курс «Программирование в Scratch с ИИ» для детей от 8 лет. Это не программа для дошкольников в строгом смысле, поэтому курс подойдет скорее как следующий этап после первого знакомства ребенка с цифровыми технологиями и искусственным интеллектом.

Главная особенность курса — сочетание визуального программирования Scratch и инструментов искусственного интеллекта. Ребенок учится создавать игры и анимации, а нейросети использует для генерации графики, разработки сюжетов, поиска ошибок в коде и решения творческих задач.

Программа состоит из трех модулей по 12 занятий. Занятия проходят онлайн один раз в неделю по 90 минут, группы формируются по возрасту и включают до 12 учеников. Курс подходит как начинающим, так и детям с опытом работы в Scratch.

На первом этапе дети знакомятся со Scratch и основами ИИ: создают анимации, работают со спрайтами и фонами, используют ИИ-генерацию графики, изучают циклы, условия, переменные и события. Во втором модуле появляются более сложные игровые механики, бесконечный раннер, интерактивное меню и ИИ-инструменты для поиска ошибок.

В третьем модуле школьники знакомятся с компьютерным зрением, видеосенсором, распознаванием объектов и текста, синтезом речи и обучением собственных ИИ-моделей. По окончании модулей ученики защищают собственные проекты и получают сертификат.

Таким образом, курс «Пикселя» больше подходит не для первого знакомства дошкольника с ИИ, а для детей школьного возраста, которые хотят одновременно изучать программирование и применять нейросети при создании собственных игр.

Кому подойдет?

Курс подойдет детям от 7 лет, которые интересуются играми, программированием и современными технологиями и хотят не только пользоваться нейросетями, но и применять их для создания собственных проектов.

Он будет особенно интересен школьникам, которые:

• хотят научиться создавать игры и анимации в Scratch;
• уже знакомы со Scratch или только начинают изучать визуальное программирование;
• интересуются искусственным интеллектом и нейросетями;
• хотят использовать ИИ для создания графики, сюжетов и игровых элементов;
• любят экспериментировать и создавать собственные проекты;
• хотят постепенно перейти от визуального программирования к более сложным технологиям.

Курс также подойдет детям, которым интересно совмещать творчество и программирование: придумывать игровые механики, создавать персонажей и графику, а затем использовать инструменты ИИ для доработки своих проектов.

2. NeroSchool — нейросети для детей с 6 лет

NeroSchool — программа по нейросетям для детей

NeroSchool предлагает отдельную программу, адаптированную по возрастам, начиная с 6 лет.

Для детей 6–7 лет обучение строится вокруг игровых заданий. В описании программы указаны простые промпты из нескольких слов, AI-помощник и детские версии генераторов изображений.

Результатом первых занятий становятся:

• изображения;
• короткие истории;
• простые творческие проекты.

Продолжительность одной миссии составляет примерно 15–20 минут. Такой формат особенно актуален для дошкольников, которым трудно долго заниматься одной задачей.

На сайте школы также заявлен бесплатный пробный формат для знакомства с программой.

Кому подойдет?

Детям 6–7 лет, которые уже уверенно читают и печатают и проявляют интерес к компьютерам, изображениям и цифровому творчеству.

3. TEEN.AI — нейросети для детей от 6 лет

Курсы нейросетей для детей — TEEN.AI

TEEN.AI — онлайн-школа нейросетей, ориентированная на детей 6–14 лет.

Для младшей возрастной группы есть бесплатный мини-курс из пяти уроков. Он рассчитан на детей 6–12 лет и включает около часа практики.

Первые задания построены вокруг понятных ребенку результатов:

1. знакомство с нейросетями;
2. создание первой картинки;
3. история с помощью AI;
4. оживление изображения;
5. следующий шаг в обучении.

В результате ребенок получает сразу несколько небольших цифровых работ: картинку, историю и мини-анимацию.

Еще одна особенность — собственная среда TEEN.AI Studio. Это позволяет выполнять практические задания внутри платформы.

Кому подойдет?

Детям 6–7 лет, которым интересны картинки, мультфильмы, истории и анимация.

Для дошкольника это скорее творческое знакомство с возможностями AI, чем техническое изучение искусственного интеллекта.

4. Robo Planet — «Дети и нейросети»

Robo Planet — программа «Дети и нейросети»

Robo Planet предлагает отдельную программу «Дети и нейросети» для детей 6–8 лет.

В описании курса указано, что программа включает знакомство с искусственным интеллектом и ориентирована не только на получение готового результата, но и на развитие креативности, критического мышления и эмоционального интеллекта.

Занятия построены вокруг законченных творческих проектов, которые ребенок может показать родителям.

Возраст 6–8 лет позволяет использовать программу как переходный вариант между дошкольным и младшим школьным обучением.

На сайте также указана стоимость от 4000 рублей за 4 занятия. Перед записью лучше проверить актуальное расписание и условия программы.

Кому подойдет?

Детям 6–7 лет, которым нравится создавать что-то своими руками и которые лучше воспринимают технологии через творчество и проектную работу.

5. RTS — «Нейросети для детей»

Курс «Нейросети для детей» на сайте RTS

RTS предлагает отдельный курс по нейросетям для детей, где знакомство с искусственным интеллектом начинается с базовых понятий и безопасной работы с современными AI-инструментами. Обучение построено вокруг практических проектов: ребенок может создавать комиксы, видеоролики, мини-игры и сайт-портфолио с помощью нейросетей.

В программе есть два основных направления: основы нейросетей и дальнейшее использование ИИ в создании проектов. Отдельное внимание уделяется цифровой безопасности, формулировке запросов и пониманию разницы между поиском информации и генерацией контента.

Формат курса — индивидуальные занятия продолжительностью 50 минут. Начинать можно без опыта программирования: сначала ребенок знакомится с основами ИИ, а затем переходит к более сложным проектам и использованию нейросетей для создания кода.

Кому подойдет?

Программа подойдет скорее детям, которые уже готовы работать с цифровыми инструментами самостоятельно. Для дошкольников младшего возраста она может оказаться сложнее игровых и развивающих форматов, поэтому при выборе стоит учитывать возраст и уровень самостоятельности ребенка.

С какого возраста ребенку можно знакомиться с ИИ?

Универсального возраста для начала обучения нет.

Для дошкольника разумнее говорить не о полноценном изучении искусственного интеллекта, а о первом знакомстве с технологией.

4–5 лет

В этом возрасте лучше использовать совместные игры с родителями:

• голосовые помощники;
• интерактивные приложения;
• простые генераторы изображений под контролем взрослого;
• игры на классификацию и распознавание.

Главная задача — не научить ребенка пользоваться конкретной нейросетью, а показать принцип взаимодействия с цифровой системой.

5–7 лет

Можно добавлять:

• простые цифровые проекты;
• создание историй;
• изображения;
• игровые задания;
• визуальное программирование;
• простые объяснения того, как работает ИИ.

7–10 лет

Можно постепенно переходить к более осознанной работе с промптами, алгоритмами и цифровыми проектами.

10+ лет

Уместны более технические направления:

• Python;
• машинное обучение;
• данные;
• обучение моделей;
• API;
• разработка AI-проектов.

Что должен знать дошкольник об искусственном интеллекте?

В дошкольном возрасте ребенку необязательно запоминать сложные определения.

Достаточно объяснить несколько базовых идей.

ИИ не человек

Нейросеть может отвечать на вопросы и создавать изображения, но она не обладает человеческими чувствами и сознанием.

ИИ может ошибаться

Если программа выдала ответ, это не означает, что он обязательно правильный.

Компьютер выполняет задачу по определенным правилам

Это помогает ребенку постепенно понять разницу между человеком и программой.

Результат зависит от задания

Если объяснить задачу понятнее, компьютер сможет лучше выполнить запрос.

Личные данные нельзя сообщать незнакомым сервисам

Это один из самых важных элементов цифровой безопасности.

Нужно ли дошкольнику пользоваться ChatGPT?

Не обязательно.

Более того, для дошкольника лучше не строить обучение вокруг самостоятельного использования взрослых чат-ботов.

Вместо этого взрослый может вместе с ребенком показать работу AI и обсудить результат.

Например:

«Давай попросим компьютер придумать сказку про робота».

После генерации можно спросить:

• понравилась ли история;
• что можно изменить;
• какой герой должен появиться;
• правильно ли программа поняла задачу.

Так ребенок учится взаимодействовать с технологией, но остается активным участником процесса.

Почему игровая форма особенно важна?

Дошкольнику сложно долго воспринимать абстрактную теорию.

Поэтому эффективнее работают задания, в которых ребенок сразу получает результат.

Например:

придумал героя → создал изображение → рассказал историю → оживил персонажа.

Такой подход одновременно развивает:

• воображение;
• речь;
• внимание;
• логику;
• умение формулировать мысли;
• интерес к технологиям.

Для этого возраста искусственный интеллект лучше использовать как творческий инструмент, а не как самостоятельный учебный предмет с большим количеством терминов.

Как выбрать курс ИИ для дошкольника?

Перед записью стоит проверить несколько моментов.

1. Реальный возраст группы

Курс «для детей от 6 лет» не обязательно подойдет пятилетнему ребенку.

2. Продолжительность задания

Для дошкольника длинное занятие без смены активности может оказаться слишком сложным.

3. Есть ли игра

Хорошо, если ребенок не просто слушает преподавателя, а создает, экспериментирует и получает видимый результат.

4. Нужна ли помощь взрослого

Для младших детей это нормальная часть обучения.

5. Какие AI-сервисы используются

Нужно проверить, требуется ли регистрация ребенка в сторонних сервисах.

6. Что ребенок сделает самостоятельно

Хороший показатель — конкретный результат занятия: изображение, история, анимация, игровой проект.

7. Есть ли бесплатный пробный формат

Если он доступен, полезно сначала посмотреть, как ребенок реагирует на такой формат.

ИИ для дошкольников: что выбрать родителям?

Если ребенку 5 лет, полноценный курс по искусственному интеллекту может быть преждевременным. В этом возрасте разумнее начать с цифровой грамотности, робототехники и визуального программирования.

Если ребенку 6–7 лет и он уже уверенно работает с компьютером, можно попробовать специальные программы с игровым знакомством с нейросетями.

Для творческого ребенка подойдут изображения, истории и анимация.

Если интересны роботы и конструирование, можно выбрать программу, где ИИ объединен с инженерными задачами.

Если ребенок любит игры и программирование, логичнее сначала сформировать базу в визуальном программировании, а затем перейти к AI.

FAQ

Можно ли изучать искусственный интеллект с 5 лет?

Да, но в дошкольном возрасте речь скорее идет о знакомстве с возможностями ИИ через игру и творчество. Экспертные материалы по теме рекомендуют для детей 5–7 лет игровые приложения и интерактивные форматы, а не сложное техническое обучение.

С какого возраста начинаются специализированные курсы нейросетей?

Сейчас есть программы с 6 лет. Например, NeroSchool и TEEN.AI предлагают AI-обучение для детей младшего возраста.

Нужен ли дошкольнику Python?

Нет. Python и машинное обучение — следующий уровень. Для дошкольника гораздо важнее логика, цифровая грамотность, творчество и понимание базовых принципов работы цифровых инструментов.

Можно ли ребенку самостоятельно пользоваться нейросетями?

Для дошкольника лучше использовать AI вместе со взрослым. Родитель или педагог может контролировать сервис, содержание запросов и полученные результаты.

Что лучше для дошкольника: ИИ или робототехника?

Это зависит от интересов ребенка. ИИ больше подходит для историй, изображений и цифрового творчества, а робототехника дает возможность одновременно работать с конструированием, движением и программированием.

Что изучать после дошкольного курса?

После 6–7 лет можно постепенно переходить к Scratch Junior, визуальному программированию, робототехнике и более сложным цифровым проектам. Позже можно добавить специализированное обучение нейросетям, Python и искусственному интеллекту.

Заключение

Искусственный интеллект для дошкольников — это прежде всего первое знакомство с современной технологией, а не сложное техническое обучение.

В 5–7 лет ребенку важнее научиться задавать вопросы, формулировать простые задачи, экспериментировать, сравнивать результаты и понимать, что компьютер может ошибаться.

Среди актуальных программ есть разные форматы: у NeroSchool и TEEN.AI есть специализированные направления по нейросетям с 6 лет, Robo Planet предлагает программу «Дети и нейросети» для 6–8 лет, а ITSTEP включает ИИ в комплексные цифровые программы для детей 6–8 лет.

Школа «Пиксель» пока не выделяет отдельный курс ИИ именно для дошкольников, поэтому для детей 5–7 лет уместнее рассматривать ее программы по робототехнике, программированию и цифровым навыкам как подготовительный этап. Специализированные курсы по ИИ у «Пикселя» начинаются для школьников, например программа «Искусственный интеллект и нейросети» рассчитана на 8–12 лет.

Такой образовательный маршрут выглядит логично:

5–7 лет → цифровая грамотность, робототехника и визуальное программирование → 6–8 лет → первые творческие проекты с AI → 8+ → осознанное изучение нейросетей → 10+ → программирование и технические AI-проекты.

Главное — не торопить ребенка. В дошкольном возрасте интерес и положительный опыт знакомства с технологиями важнее количества изученных нейросетей.

Корпоративная ИИ-платформа — это фундамент, который позволяет управлять десятками ИИ-агентов для бизнеса в единой, безопасной среде. Настоящая ИИ платформа дает бизнесу контроль над данными, ролевой доступ и возможность менять языковые модели без переписывания кода.

В этом материале мы разберем, как устроены современные ИИ платформы для бизнеса, почему без жесткого ИТ-контроля автоматизация превращается в технический долг, и рассмотрим 10 отечественных решений, актуальных на 2026 год.

Что такое ИИ-платформа

Технически, корпоративная ИИ платформа — это единый связующий слой. Она работает как умный диспетчер между базовыми языковыми моделями (LLM) с одной стороны, и вашими корпоративными данными и бизнес-процессами — с другой.

Если разработчик напрямую подключает CRM к внешней нейросети, он получает инструмент с непредсказуемым расходом бюджета (на токены) и нулевым контролем доступа. Платформа генеративного ИИ решает эту проблему. Она выступает шлюзом: забирает запрос пользователя, проверяет его права доступа (RBAC), обогащает запрос контекстом из внутренних баз данных компании с помощью технологии RAG и только потом отправляет в нейросеть.

Чем корпоративная ИИ-платформа отличается от ИИ-ассистента и чат-бота

Ключевые функции и сценарии: зачем бизнесу внедрять ИИ-платформу

Развертывание платформы окупается за счет систематизации ИТ-ландшафта. Качественные ИИ платформы для бизнеса обязаны предоставлять следующий функционал:

1. Оркестрация LLM. Вы не должны зависеть от одного провайдера нейросетей. Платформа позволяет переключаться между разными моделями в один клик без переписывания кода бизнес-процессов.
2. Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) для работы с корпоративными данными. ИИ не должен галлюцинировать. Платформа индексирует ваши внутренние регламенты, Wiki и заявки, заставляя нейросеть отвечать строго на основе фактов компании.

1. ИИ-агенты для бизнеса. Платформа должна позволять собирать автономных исполнителей. Получив задачу, агент сам декомпозирует ее на шаги, вызывает нужные API внутренних систем и возвращает результат без участия оператора.
2. Единая точка управления ИБ. Запрет на передачу чувствительных данных (ПДн) наружу, контроль затрат на токены по каждому подразделению и полная запись всех промптов и ответов в системный лог.

ИИ для автоматизации бизнес-процессов сегодня применяется везде: от первой линии ИТ-поддержки, где он классифицирует инциденты и генерирует автоответы, до HR-отделов, где нейросети помогают сопровождать новичков. В финансах искусственный интеллект берет на себя интеллектуальное извлечение данных из сканов первичной документации.

Методология обзора: как мы отфильтровали рынок

Поисковой запрос «лучшие ИИ платформы» сегодня выдает десятки стартапов. Для этого обзора мы отфильтровали рынок, оставив только российские ИИ платформы, пригодные для промышленной эксплуатации.

Мы не стали расставлять системы по местам от 1 до 10, так как универсальной системы, к сожалению, не существует. Вместо этого мы пропустили рынок через пять жестких фильтров и выделили архитектурную специализацию каждой платформы:

1. Суверенитет и безопасность. Обязательное присутствие в реестре отечественного ПО. Критическое условие — возможность развертывания платформы и моделей полностью в закрытом контуре компании для работы с коммерческой тайной и ПДн.
2. Корпоративная память. Платформа должна уметь не просто «болтать», а предметно искать ответы во внутренних базах знаний, регламентах и системах компании (технология RAG), минимизируя галлюцинации нейросетей.
3. Архитектура управления. Наличие единого шлюза для контроля: жесткое разграничение прав доступа (RBAC), квотирование запросов и детальное журналирование всех действий ИИ (кто, что спросил и что ответила система).
4. Свобода от ограничений вендора (Мультимодельность). Платформа должна уметь бесшовно переключаться между разными языковыми моделями (LLM) — от YandexGPT до локальных Open-source решений, не требуя переписывания бизнес-логики.
5. Доказанный масштаб. Мы учитывали только те системы, которые имеют публичные, подтвержденные внедрения на базах в тысячи пользователей под высокой нагрузкой (HighLoad), а не только «успешные пилотные проекты».

ИИ-платформы для бизнеса в 2026 году

Важное уточнение перед стартом: рынок ИИ-платформ неоднороден. В нашем обзоре представлены решения совершенно разных классов: от инфраструктурных сред для ML-инженеров (где вы обучаете модели с нуля) до готовых прикладных платформ (где бизнес-аналитик визуально настраивает агентов для работы в CRM или Service Desk). Выбор зависит от того, какую задачу вы решаете и есть ли у вас в штате команда Data Science.

GenAI-платформа SimpleOne

Платформа, спроектированная как интеллектуальный слой поверх единой ESM-системы (Enterprise Service Management). ИИ нативно встроен в процессы управления ИТ (ITSM), кадрами (HRMS) и B2B продажами, что позволяет автоматизировать сквозные бизнес-услуги.

Возможности:

• визуальный конструктор ИИ-агентов;

• единый шлюз (Nexus) для мультимодельной оркестрации, который позволяет переключаться между поддерживаемыми LLM с адаптацией системных промптов;
• встроенный корпоративный RAG-поиск;

• поддержка протокола MCP для безопасного подключения внешних систем к данным платформы;
• AI Workflows (ИИ внутри бизнес-процессов).

Плюсы:

• ИИ работает внутри единой объектной модели данных компании;
• жесткая ролевая модель: архитектура платформы гарантирует, что ИИ-агент никогда не выдаст информацию, к которой у инициатора запроса нет доступа;
• возможность развертывания полностью в закрытом контуре (On-premise) для КИИ.

Минусы:

• требует формализованных бизнес-процессов на стороне заказчика;
• избыточна для малого бизнеса, где нет потребности в сложных интеграциях и ITSM-практиках.

Для кого: крупный бизнес, финсектор, госкомпании и холдинги, внедряющие сервисный подход (ОЦО) и требующие соответствия политикам ИБ.

Цена: расчет индивидуально по Enterprise-модели.

Yandex AI Studio

Облачная платформа от Яндекса, предоставляющая доступ к экосистеме YandexGPT и инструментам для создания кастомных ИИ-приложений.

Возможности:

• тонкая настройка базовых моделей Яндекса под специфику клиента;
• среда для создания ассистентов и чат-ботов;

• готовые API для интеграции с другими сервисами Yandex Cloud.

Плюсы:

• высокое качество работы с русским языком у базовых моделей;
• отказоустойчивость инфраструктуры Yandex Cloud;
• быстрый старт для команд разработки.

Минусы:

• Vendor lock-in на облачную инфраструктуру Яндекса;
• ограниченные возможности развертывания On-premise (требуются существенные инвестиции в аппаратное обеспечение для локальных решений).

Для кого: ИТ-компании, ритейл и e-commerce, готовые хранить и обрабатывать данные в публичном облаке.

Цена: тарификация по модели Pay-as-you-go, то есть за объем сгенерированных токенов.

Robin AI (SL Soft)

Решение от ГК Софтлайн, исторически базирующееся на платформе программной роботизации (RPA). ИИ здесь выступает как дополнение к программным роботам.

Возможности:

• интеллектуальная обработка документов (IDP);
• классификация неструктурированных обращений;
• симбиоз RPA и машинного обучения для сложных сквозных процессов.

Плюсы:

• решает задачи связки ИИ и legacy-систем без API (роботы переносят данные через пользовательский интерфейс);
• развитая экспертиза в извлечении данных из отсканированной первичной документации.

Минусы:

• архитектурный фокус смещен в сторону RPA. Для построения чистых диалоговых ИИ-агентов или корпоративных баз знаний система может оказаться перегруженной.

Для кого: промышленные предприятия и банки с объемом рутинных операций и legacy-системами.

Цена: лицензирование по количеству роботов и подключенных модулей.

Sherpa AI

Игрок из сегмента RPA, трансформировавшийся в платформу гиперавтоматизации с нативным ИИ-слоем. Платформа делает ставку на снижение порога входа в технологии ИИ.

Возможности:

• No-code конструктор диалоговых ИИ-агентов;
• встроенные модули распознавания текста (OCR) и машинного зрения;
• единая среда для оркестрации программных роботов и LLM.

Плюсы:

• визуальный интерфейс, снижающий порог входа для бизнес-аналитиков;
• быстрый запуск пилотных проектов (PoC).

Минусы:

• реализация сложных инфраструктурных сценариев (например, оркестрация ИТ-процессов по стандартам ITIL) потребует кастомных доработок.

Для кого: средний и крупный бизнес, сфокусированный на автоматизации рутины бэк-офиса и финансовых департаментов.

Цена: стоимость рассчитывается по запросу.

Directum (GenAI-контур)

Модули искусственного интеллекта, ранее известные как Directum Ario, интегрированные в систему электронного документооборота Directum RX. Это специализированный ИИ для работы с корпоративным контентом.

Возможности:

• контекстная классификация входящей корреспонденции;
• автоматическое извлечение ключевых реквизитов из договоров и счетов;
• смысловое сравнение различных версий юридических документов.

Плюсы:

• отлаженная работа в документоемких процессах (СЭД/ECM);
• алгоритмы предварительно натренированы на массиве типовых российских деловых документов.

Минусы:

• архитектурный фокус системы исторически смещен на обработку документов и делопроизводство. Построение сложных сервисных ИИ-агентов (например, для ITSM или CRM) потребует значительных усилий по сравнению со специализированными платформами.

Для кого: холдинги, промышленные предприятия и госсектор с большим объемом официального делопроизводства.

Цена: ИИ-модули входят в стоимость лицензий или приобретаются как расширения для Directum RX.

Pyrus (ИИ-ассистент)

Легкая облачная платформа для управления задачами со встроенными функциями ИИ для ускорения работы операторов и менеджеров.

Возможности:

• генерация ответов клиентам на основе истории переписки;
• саммари длинных цепочек задач;
• помощь операторам при классификации тикетов на основе анализа текста.

Плюсы:

• быстрый старт: система не требует сложной архитектурной подготовки и внедрения;
• доступная цена и прозрачная SaaS-модель тарификации.

Минусы:

• отсутствие On-premise версии;
• невозможность построения многошаговых ИИ-агентов с доступом к внутренним базам данных из-за ограничений SaaS-архитектуры.

Для кого: малый и средний бизнес, стартапы, отделы клиентской поддержки (B2C).

Цена: от 1000 рублей за пользователя в месяц.

ITFB Group (Agentum)

Нишевое решение класса IDP (Intelligent Document Processing), сфокусированное исключительно на извлечении данных из сложных документов.

Возможности:

• распознавание сканов паспортов, водительских удостоверений, СНИЛС, актов, накладных и счетов-фактур;
• проверка подлинности предоставленных документов на основе встроенных алгоритмов.

Плюсы:

• высокая точность распознавания специфических российских документов;
• открытая архитектура, позволяющая интегрировать модуль по API в корпоративные системы.

Минусы:

• это специализированный инструмент для работы с документами, а не универсальная платформа генеративного ИИ. В нем нельзя создать диалогового бота или систему RAG-поиска.

Для кого: банки (кредитные конвейеры), страховые компании, микрофинансовые организации (МФО).

Цена: тарификация производится по объему распознанных страниц.

Neoflex Neon

Платформа для создания, оркестрации и мониторинга ИИ-агентов и мультиагентных систем. В отличие от тяжелых инфраструктурных MLOps-решений, Neon предоставляет визуальную среду для сборки прикладных ИИ-пайплайнов и интеграции их с корпоративными источниками данных.

Возможности:

• визуальный конструктор цепочек выполнения (Agent-flow);
• создание автономных ИИ-ассистентов с доступом к внутренним «Инструментам» (API, базы данных);
• встроенное «Хранилище документов» для организации RAG-поиска по корпоративным знаниям;
• детальный мониторинг («Запуски») каждого шага ИИ-агента с логированием промптов и времени выполнения.

Плюсы:

• позволяет системным аналитикам проектировать сложные сценарии (например, Text-to-SQL — перевод запроса на естественном языке в SQL-запрос к БД) без написания глубокого кода;
• наглядная отладка процессов: в логах видно, по какой ветке пошел агент и какие данные извлек;
• возможность развертывания в закрытом контуре (On-premise).

Минусы:

• это инструмент-конструктор «для ИТ», а не готовое бизнес-приложение. Чтобы ИИ-агент начал закрывать тикеты в техподдержке, платформу придется плотно интегрировать с вашим текущим Service Desk через API.

Для кого: ИТ-подразделения банков, финтеха и крупного ритейла, которые хотят самостоятельно собирать сложных ИИ-агентов для автоматизации внутренних процессов.

Цена: рассчитывается индивидуально по запросу.

T1 ИИ (TI)

Платформенное решение от ИТ-холдинга Т1. Платформа нацелена на создание безопасной корпоративной среды для работы с генеративными нейросетями в высокорегулируемых отраслях.

Возможности:

• единое окно для доступа сотрудников к различным разрешенным LLM;
• автоматическое маскирование и обезличивание чувствительных данных при отправке запросов в нейросети;
• инструменты для анализа текста и аудио.

Плюсы:

• архитектура платформы проектировалась с учетом стандартов безопасности финансового сектора и ЦБ РФ.

Минусы:

• тяжелое решение, внедрение которого требует длительного технологического консалтинга.

Для кого: банки топ-10, промышленные холдинги, корпорации с КИИ.

Цена: Enterprise-сегмент (индивидуальный проектный расчет).

Docsvision (ИИ-модули)

Классическая система электронного документооборота (СЭД), расширившая свой базовый функционал интеллектуальными модулями. ИИ здесь выступает не как универсальный агент, а как узкоспециализированный цифровой помощник юриста и делопроизводителя.

Возможности:

• автоматическая маршрутизация и классификация входящих документов по заданным правилам;
• интеллектуальное извлечение атрибутов (Smart Filling);
• смысловое сравнение версий документов;
• интеллектуальный семантический поиск по историческому архиву документов компании.

Плюсы:

• дополнение для корпораций, использующих инфраструктуру и процессы Docsvision;
• алгоритмы решают реальную боль Enterprise-сегмента — защиту от фрода (мошенничества) и ошибок при согласовании огромных массивов бумажных контрактов.

Минусы:

• ИИ функционал строго ограничен задачами документооборота и делопроизводства. Построить на этой базе ИИ-агента для ИТ-поддержки невозможно.

Для кого: текущие клиенты Docsvision, госсектор, бизнес с большим объемом бумажной работы и строгими требованиями к юридическому комплаенсу.

Цена: модули ИИ лицензируются отдельно как дополнение к основной платформе.

Сравнительная таблица 10 ИИ-платформ

Для наглядности мы свели архитектурные фокусы платформ в единую матрицу, оценив их по ключевым для Enterprise-сегмента критериям.

Как читать таблицу:

• фреймворк ИИ-агентов / оркестрация: показывает, способна ли платформа не просто обращаться к нейросети, а автономно выполнять многошаговые задачи и управлять доступом к различным LLM;
• инструменты настройки: показывает порог входа для эксплуатации. Low-code позволяет привлекать к настройке бизнес-аналитиков, Pro-code требует содержания штата разработчиков.

Итоговые выводы: какую ИИ-платформу выбрать под ваши задачи

Чтобы инвестиции в ИИ не превратились в технический долг, выбирайте платформу, исходя из доминирующего типа процессов:

1. Если проблема в документах и бюрократии. У вас огромный поток входящих счетов, договоров и актов. Ваш выбор — системы с сильным фокусом на OCR и ECM (Directum, Agentum).
2. Если нужно связать старое и новое. В компании много устаревших систем без API, данные между которыми переносят люди. Вам подойдут RPA-решения с ИИ-слоем (Robin AI, Sherpa AI).
3. Если вы ИТ-гигант со своим штатом математиков. Вам нужна среда для управления собственными моделями машинного обучения (Neoflex Neon).
4. Если нужна сквозная сервисная автоматизация. Вам нужно убрать рутину в ИТ-поддержке, ускорить работу HR и автоматизировать долгие циклы в B2B продажах. При этом вам критически важен On-premise и безопасность. Ваш стратегический выбор — Enterprise-платформы с нативным слоем GenAI и встроенными агентами, такие как SimpleOne.

Выводы

Обзор рынка 2026 года показывает: эпоха точечных ИИ-экспериментов закончилась. Компании, которые продолжают «прикручивать» ChatGPT к своим старым CRM-системам через API, накапливают колоссальный технический долг и риски утечек.

Настоящая ИИ-автоматизация бизнеса строится вокруг трех вещей: безопасности (On-premise и RAG), единой объектной модели и управления затратами на токены.

При выборе ИИ платформы для бизнеса задайте вендору три вопроса:

• смогу ли я завтра сменить языковую модель (LLM), не переписывая код?
• видит ли ИИ-агент ролевую модель компании (чтобы не показать рядовому менеджеру чужую зарплату)?
• кто будет настраивать агентов: мои бизнес-аналитики (Low-code) или ваши дорогие программисты?

Те платформы, которые отвечают на эти вопросы утвердительно, становятся реальным драйвером эффективности. Остальные — остаются просто дорогими игрушками.

FAQ

Какие задачи можно решать с помощью ИИ-платформы?

Автоматизация первой линии поддержки (Zero-Level Support), извлечение данных из сканов и договоров (Smart Filling), маршрутизация заявок, поиск ответов по корпоративной базе знаний без «галлюцинаций», предиктивная аналитика поломок оборудования.

Какие функции должна иметь корпоративная ИИ-платформа?

Обязательный минимум: технология RAG, оркестратор для переключения между разными LLM, жесткое разграничение прав доступа (RBAC), журнал аудита промптов и возможность создания автономных ИИ-агентов.

Можно ли создать ИИ-агента на базе ИИ-платформы?

Да. Зрелая платформа для создания ИИ агентов (например, SimpleOne) предоставляет визуальные Low-code инструменты, где администратор задает агенту системный промпт (роль) и подключает разрешенные методы (инструменты), с помощью которых агент будет автономно выполнять задачи в системе.

Как выбрать ИИ-платформу для компании?

Смотрите на ИТ-архитектуру. Оценивайте не «умность» нейросети (её можно поменять), а наличие готовых коннекторов к вашим текущим системам (1С, AD, ERP). Помните про Vendor Lock-in: если платформа жестко привязывает вас к своим LLM или проприетарной базе данных, стоимость миграции в будущем нивелирует весь первоначальный ROI.

Какие ИИ-платформы подходят для крупных компаний?

Enterprise-сегменту требуются масштабируемые платформенные решения, способные выступать единым хабом. К ним относятся SimpleOne, продукты холдинга Т1, тяжелые RPA/BPM решения с ИИ-слоем (SL Soft, ELMA).

Сколько стоит внедрение корпоративной ИИ-платформы?

Сам по себе софт — это лишь часть затрат. Внедрение Enterprise-решения с интеграциями и настройкой безопасности — это капитальные затраты (CAPEX), начинающиеся от нескольких миллионов рублей. Помимо этого, закладывайте в операционные расходы (OPEX) затраты на токены (если используете API внешних LLM) или затраты на поддержание GPU-инфраструктуры (если разворачиваете модели локально).

Можно ли использовать ИИ-платформу без программистов?

Частично — да. Современные платформы используют Low-code подход. Бизнес-аналитик может визуально настроить поведение ИИ-агента или изменить маршрут документа. Однако для первоначального развертывания, настройки архитектуры безопасности и сложных нестандартных интеграций программисты (или инженеры интегратора) всё равно потребуются.

Реклама. Рекламодатель: ООО «СИМПЛ 1» ИНН 9725013892, erid: 2W5zFHm1H5T

За это время изменились технологии и инструменты, но многие инженерные идеи и подходы прошлого продолжают жить.

Разбираемся, почему имя Татлина спустя сто лет можно встретить в технологических продуктах и как прошлое связано с будущим.

Функция определяет форму

Функция определяет форму — один из принципов конструктивизма. Архитекторы этого направления отталкивались прежде всего от назначения здания, его конструкции и материалов. С конструктивизмом и русским авангардом связаны имена Владимира Татлина, братьев Весниных, Георгия Вегмана и Якова Корнфельда.

Спустя сто лет эти имена можно встретить ещё и в другом контексте. Продукты YADRO — системы хранения данных TATLIN, серверные платформы VESNIN и VEGMAN, сетевой коммутатор KORNFELD — названы в их честь.

Но вдохновение прошлым проявляется не только в названиях. Идея о том, что форма следует за функцией, близка и подходу YADRO к разработке: устройство решения определяется задачей, которую оно должно выполнять.

В семействе TATLIN, например, разные системы рассчитаны на разные задачи: корпоративные приложения, виртуализацию и аналитику, хранение больших объёмов неструктурированных данных, резервное копирование. Назначение отличается — вместе с ним меняется и устройство продукта.

Так идея, пришедшая из архитектуры прошлого века, продолжает жить уже в архитектуре вычислительных систем настоящего.

Будущее, которое уже представляли

Сегодня вычислительные системы окружают нас повсюду. Но многие технологии, без которых сложно представить современный мир, когда-то сами выглядели слишком смелыми.

На Всемирных выставках XIX–XX веков показывали электричество и первые автомобили — технологии, которым только предстояло стать частью повседневной жизни. Арифмометры выполняли вычисления задолго до появления электронных компьютеров, а Никола Тесла экспериментировал с беспроводной передачей энергии и связи.

Свои версии будущего предлагала и научная фантастика. HAL 9000 разговаривал с человеком и принимал решения, в TRON по цифровому миру носились светоциклы, а в «Пятом элементе» транспорт поднялся над городскими дорогами.

Не все эти образы воплотились в реальности. Но некоторые уже не кажутся такими далёкими: например, возможность разговаривать с AI-системой сегодня никого не удивляет.

Мы не всегда можем предугадать, какие из сегодняшних идей станут частью повседневности через десятки лет. Но история технологий показывает: то, что когда-то казалось слишком смелым, со временем может стать настолько обыденным, что мы перестаём задумываться, как оно устроено.

За устройствами и сервисами, которыми мы пользуемся каждый день, при этом остаётся сложная работа: множество решений о том, как связать отдельные части системы, что произойдёт в разных сценариях, где могут возникнуть ошибки и какой инструмент лучше подойдёт для конкретной задачи.

Технологии и инструменты меняются. Но меняются ли вместе с ними сами подходы к работе?

Технологии меняются. А принципы?

Мы спросили инженеров YADRO, какой принцип в их работе не устаревает, даже когда меняются инструменты.

Тохир, старший системный архитектор:

«Я стараюсь подняться на максимально высокий уровень абстракции и двигаться сверху вниз, сохраняя мысли и решения простыми и понятными. Когда в голове есть структура, проще понять, какую проблему решает новая технология и какие эффекты может дать её использование».

Тимур, инженер по разработке ПО:

«Код должен быть простым и красивым. Сначала нужно придумать идею, потом разбить её на шаги и начать реализовывать».

Евгений, старший инженер по разработке ПО:

«Технологии — это инструмент. Главное — начинать с анализа требований, рисков и пользовательских сценариев, а уже потом думать, где нужен ручной тест, где автоматизация, а где достаточно мониторинга. Не устаревают критическое мышление и умение задать вопрос: „А что если?“».

Анастасия, старший инженер по тестированию:

«Внимательность и дотошность в моей работе не меняются. Меняются подходы к управлению процессом, но сама его суть остаётся».

Андрей, старший инженер по разработке ПО:

«Для меня главное — команда и готовность помогать друг другу, а не соревноваться там, где идёт работа на общий результат. Технологии и инструменты меняются, а уважение, честная обратная связь и готовность подставить плечо остаются главными».

Амир, младший инженер по верификации BIOS/BMC:

«Важно уточнять то, что непонятно, не бояться попросить помощи или совета и самому помогать, когда обращаются к тебе».

Технологии дают инженерам новые способы решать задачи, но не меняют того, с чего начинается хорошее решение: понять задачу, увидеть систему целиком, разобрать её на части, задать вопрос, проверить предположение, обсудить его с коллегами — и уже потом определить, какой инструмент использовать.

И если посмотреть на всё это вместе, граница между прошлым, настоящим и будущим оказывается уже не такой чёткой. Мы вдохновляемся идеями прошлого и используем накопленный опыт, чтобы сегодня создавать решения для будущего.

Соберите свою «Архитектуру реальности»

Именно эту связь времени мы показали в своём проекте «Архитектура реальности» от YADRO.

В одном городе соседствуют Башня Татлина и Дом Наркомфина, арифмометр и перфокарта, современные технологии YADRO, HAL 9000, светоциклы из TRON и космический лифт.

У города четыре параметра: память, технологии, скорость и нагрузка. Меняя их сочетание, можно собрать свою версию города и увидеть, как она будет меняться.

Предлагаем вам собрать свою версию города, найти все пасхалки и посмотреть, какой получится ваша «Архитектура реальности».

Перейти в игру

И если вам близок такой подход, будем благодарны за поддержку YADRO в рейтинге работодателей.

Реклама. ООО «КНС ГРУПП», ИНН 7701411241, erid: 2W5zFHkvufX

ИТ‑команды сегодня сталкиваются с растущей нагрузкой: больше продуктов и интеграций, выше требования к скорости и качеству, при этом рынок испытывает дефицит кадров. Согласно опросу Kaiten и «Карьерного Цеха», 30% ИТ-специалистов перерабатывают несколько раз в месяц, 26% – практически каждую неделю, а 9% работают сверхурочно ежедневно.

В таких условиях важно не добавить еще один инструмент, а убрать рутину, ускорить погружение в контекст, снизить стоимость экспериментов с ИИ и сделать процесс разработки предсказуемым и воспроизводимым.

Новые сервисы закрывают ключевые этапы жизненного цикла разработки: понимание кодовой базы и управление выпуском ПО. За счет этого разработчики тратят меньше времени на поддержку документации, ожидание результатов и ручную настройку пайплайнов, и больше – на создание ценности для продукта и бизнеса.

Evolution Workflow Studio: совместный выпуск приложений людьми и ИИ-агентами

Evolution Workflow Studio – облачный инструмент для автоматизации выпуска и развертывания приложений.

Инструмент дает возможность управлять выпуском приложений не только вручную или через триггеры, но и с помощью ИИ‑агентов. Агенты могут продолжать работу после подготовки кода и использовать управляемые инженерные процессы для сборки, дополнительных операций и развертывания. Это сокращает ручные переходы между инструментами и экономит время разработчиков.

Раньше облачные инструменты создавали для людей, а сегодня с ними могут работать ИИ-агенты, поэтому инфраструктуру нужно адаптировать. Evolution Workflow Studio стал связующим звеном между ИИ-агентом и облаком: с его помощью можно в один клик развернуть приложение или другие сервисы и объединить их в общую инфраструктуру за считанные минуты, а для более сложных сценариев доступны гибкие настройки.

RepoWiki: автоматизация создания документации к коду в собственном репозитории

RepoWiki – новая функция для автоматического создания документации к коду, встроенная во внутренний репозиторий Cloud.ru. Разработчик может сформировать документацию по коду непосредственно в репозитории в один клик.

RepoWiki использует мультиагентный подход: работа разбита на этапы планирования, анализа архитектуры, написания документации и верификации. Это позволяет обрабатывать большие корпоративные репозитории, где единовременный анализ всей кодовой базы невозможен из-за ограничений контекстного окна. RepoWiki поддерживает инкрементные обновления: при изменении кода документация обновляется, а не создается заново.

Теперь разработчики смогут быстрее проводить погружение в контекст незнакомого модуля, ускорять адаптацию к проекту и снизить рабочие нагрузки. Для технических лидеров сервис будет инструментом управления знаниями, который снижает риски ухода ключевых сотрудников и ускоряет онбординг новых членов команды. Вместо ручного описания модулей и поддержки актуальности файлов ИТ-команда получает автоматически сгенерированное описание проекта и может задавать вопросы по кодовой базе в чате.

«В основе подхода Cloud.ru не “ИИ ради ИИ”, а выверенные точечные сценарии, где модели и агенты берут на себя объемные, повторяющиеся и ресурсоемкие задачи, а люди сохраняют контроль над архитектурой, безопасностью и бизнес‑логикой. ИИ-агенты встроены в повседневные процессы разработки, но делают это безопасно: данные обрабатываются в защищенной облачной среде, доступ к моделям контролируется, а критические операции остаются под наблюдением инженеров. Такой подход поможет масштабировать использование ИИ без роста операционных рисков и одновременно снижать когнитивную нагрузку на команды, ускоряя онбординг новых сотрудников и уменьшая зависимость от отдельных специалистов.»

Реклама. ООО "ОБЛАЧНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ", ИНН 7736279160, erid: 2W5zFHRLbbF

Участники за ограниченное время создают решение заданной задачи: прототип, модель или работающий сервис. Требования к результату, допустимые инструменты и правила участия задают организаторы.

30 сентября я побывал на финале Альфа Вайб Хакатона в Москве и поговорил с призёром соревнования, Екатериной Мазняк. Она впервые участвовала в хакатоне, выступала одна и заняла второе место.

Попробовать задачу, до которой не доходят руки

Участники разрабатывали прокси-сервис для работы с языковой моделью. Он должен был обрабатывать данные с учётом контекста, поддерживать правила разных систем, быстро отвечать и выдерживать высокую нагрузку.

Основной этап длился 39 часов, решения подали 102 команды, а в финал прошли десять. Общий призовой фонд составил 2,3 млн рублей. Соревнование было первым внешним хакатоном Альфа-Банка по Enterprise Vibe Coding. Так называют разработку корпоративных систем в связке с ИИ-агентами.

Применить свои навыки в новой роли

У Екатерины медицинское образование. Во время пандемии она решила сменить сферу, обучилась тестированию, затем преподавала и работала в QA. Участвовать в хакатоне решила ради интереса.

В работе использовала AlfaGen. Её сервис маскировал персональные данные и восстанавливал исходный текст.

Она начинала с описания требований к программе, а затем поручала ИИ написать код. Такой подход называют разработкой по спецификации (SDD). Когда находила новый формат данных, дополняла описание и тесты и просила агента изменить реализацию.

Под нагрузкой сервис не падал, но иногда возвращал неверный текст. Нагрузочный тест сравнивал исходный текст с восстановленным и поймал эту ошибку.

Поняла, что опыт тестировщика не вспомогательный навык. С ИИ-агентом QA-инженер может в одиночку довести продукт от требований до нагрузочного теста: код пишет ИИ, а главным оказывается умение сформулировать, что значит «правильно», и доказать это цифрами.

Подумайте, чем вы можете помочь в решении задачи. Кроме написания кода, могут пригодиться проектирование API, знание предметной области, подготовка тестов или понятная демонстрация проекта.

Научиться выбирать и объяснять свои решения

Ограниченный срок заставляет выбирать, какие требования выполнить в первую очередь, что упростить и как проверить результат. Решить это лучше до того, как вы начнёте писать код.

Жюри рассматривало код, архитектуру и обоснование решений: почему команда выбрала этот подход, где сомневалась и какие варианты отбросила. На защите оценивали прикладную пользу проекта.

Заранее выясните, что важнее для жюри: качество модели, работающий сервис или демонстрация пользовательского сценария. В руководстве Tproger по подготовке к хакатону есть советы, как спланировать работу и подготовить демо.

Подготовьте короткий рассказ о проекте: какую задачу вы решали, почему выбрали этот подход, что показали проверки и что ещё требует доработки.

Познакомиться с людьми и обменяться опытом

На хакатоне всегда есть о чём поговорить с другими участниками: обсудить решение, спросить про инструмент или поделиться своей находкой. Так можно познакомиться со специалистами из других городов и команд, узнать, как они работают, найти людей с похожими интересами. Эти знакомства могут вырасти в дружбу, совместный проект или приглашение в команду.

За двое суток я прошла полный цикл: от требований до нагрузки и защиты решения. На работе такой цикл редко достаётся одному человеку. Плюс практика с ИИ-агентами на реальной задаче, новые знакомства и уверенность: теперь я точно знаю, что могу.

Как получить пользу от участия

Выберите хакатон с задачей, которую вам интересно решать. Проверить условия участия и организацию работы поможет чек-лист Tproger. Дальше можно действовать так:

Посмотрите, на каком этапе всё останавливается

Когда поиск затягивается, хочется переписать резюме, выучить ещё одну технологию и заодно повторить всё, что могут спросить на техническом интервью. Начать стоит с другого: посмотреть, где именно вы получаете отказы. Если до технических собеседований дело не доходит, сначала нужно разобраться с предыдущими этапами.

Посмотрите, какая из ситуаций повторяется:

• Откликов много, просмотров почти нет. Проверьте, подходят ли вам выбранные вакансии. Затем пройдитесь по названию резюме, заголовку, первым строкам опыта и ключевым навыкам. Эти поля помогают системе и рекрутеру определить, подходит ли ваш опыт под запрос. Резюме могут не находить или не открывать, потому что описание не заинтересовало.
• Резюме смотрят, но на разговор не зовут. Возможно, технологии перечислены, а задачи потерялись. Попробуйте прочитать описание опыта глазами человека, который никогда не видел ваш проект. Понятно ли ему, что вы делали и за какую часть отвечали?
• С HR поговорили, дальше не прошли. Здесь стоит проверить рассказ о себе, зарплатные ожидания и мотивацию. Возможно и другое: ваш опыт не совпал с требованиями конкретной роли. Одно только приглашение на первый разговор этого совпадения ещё не подтверждает.
• Отказы приходят после технических интервью. Посмотрите, хватает ли глубины в знаниях, получается ли применять теорию в задачах и достаточно ли практики. Отдельно проверьте, насколько привычен вам сам формат собеседования.
• До финала доходите, оффера нет. Возможно, другой кандидат точнее попал в задачи команды. Если вы регулярно проходите предыдущие этапы, полная переделка резюме и подготовки может оказаться лишней.

По одному отказу трудно понять, что произошло. Повторяющийся сценарий уже даёт зацепку. При этом этап отказа помогает выбрать, что проверить, но сам по себе не объясняет решение компании.

Что вы делали с этим стеком

Возьмём двух backend-разработчиков. У обоих Java, Spring Boot, Kafka, PostgreSQL и Redis. Дальше открываем описание опыта. У одного там микросервисы, исправление ошибок и code review. Всё это относится к работе разработчика, но пока непонятно, что он разрабатывал и за какую часть проекта отвечал. У второго описан backend платёжного модуля. Он занимался проведением платежей и интеграцией с внутренними системами, работал с Kafka и PostgreSQL, разбирался с повторной обработкой сообщений. Здесь уже есть конкретные задачи, о которых можно поговорить.

По этим описаниям нельзя решить, кто сильнее как разработчик. Зато видно, чей опыт проще понять. Во втором случае вы можете назвать продукт, работу человека и его ответственность. В первом придётся всё это выяснять отдельно. Поэтому, когда описываете опыт, ответьте на четыре вопроса: что это был за продукт, за что вы отвечали, что делали и какие задачи решали. Названия технологий оставьте, но дайте им контекст.

Например, «разрабатывал личный кабинет» можно уточнить. Если вы писали backend кабинета корпоративных клиентов, отвечали за платёжные сценарии и интеграцию с внутренними сервисами, расскажите об этом. Так читателю резюме не придётся угадывать, какая работа скрывается за личным кабинетом. С результатами не обязательно искать процент для каждой строки. Если не измеряли ускорение на 37%, писать об этих 37% не нужно. Можно рассказать, что вы запустили функцию, автоматизировали процесс или устранили проблему с производительностью. Это тоже результат работы, который можно объяснить на собеседовании.

Покажите уровень через задачи

У джуна, мидла и сеньора в описании опыта будут разные акценты. Начните с того, что действительно можете показать и объяснить.

У джуна может не быть коммерческого опыта. Тогда опорой станет учебный проект: с API, автоматизацией, тестами, Docker и логированием. Сами технологии ещё нужно связать с решениями. Почему выбрали такую архитектуру? Как проверяли, что проект работает? Какие проблемы встретились и как вы с ними разобрались? По ответам можно понять, насколько осмысленно вы делали проект.

У мидла главный акцент на самостоятельности. Если работали с Kafka, расскажите, какие задачи решали и с какими проблемами сталкивались. Уточните, за что отвечали сами. Так у собеседника будет материал, по которому можно обсудить ваш уровень, помимо слова Middle в резюме.

У сеньора разговор идёт о масштабе задач и принятых решениях. Что спроектировали, почему выбрали этот подход, какие ограничения учитывали, чем пришлось пожертвовать. Здесь имеет значение и то, какие задачи вам доверяли, и то, как вы действовали в условиях неопределённости.

Для любого уровня стоит проверить список технологий. Допустим, на проекте был Kubernetes, а деплоем занималась DevOps-команда. Нормальная ситуация, только из неё ещё не следует, что вы сами работали с Kubernetes.

Увидеть технологию на проекте, самостоятельно её использовать и строить инфраструктуру с её помощью: это разные уровни участия. В резюме нужно описать свой. Если почти не работали с инструментом, попытка расширить за его счёт стек приведёт к вопросам, на которые будет сложно ответить. Гораздо проще сразу объяснить, где заканчивалась ваша ответственность.

Расскажите рекрутеру историю своей работы

На вопрос о проекте хочется ответить, что всё уже есть в резюме. Но рекрутеру нужно разобраться в вашем опыте: он знает, кого ищет команда, и сопоставляет ваши задачи с её запросом.

ИТ-рекрутер Centicore Group Вероника Гаврилова в разборе поиска работы в корпоративном блоге объясняет, зачем рассказывать о проекте уже на первом разговоре. Рекрутер первым объясняет руководителю, почему с кандидатом стоит встретиться. Формулировка «занимался оптимизацией» мало помогает. За ней может стоять работа, о которой есть что рассказать, но собеседник пока не знает, что происходило. Ему остаётся задавать дополнительные вопросы.

Попробуйте начать с самой ситуации. Например, сервис тормозил под нагрузкой. Сначала команда предполагала одну причину, потом вы нашли узкое место и подход изменили. В таком рассказе есть проблема, поиск причины и решение. Можно обсудить, как вы разбирались с задачей и что сделали лично. Для этого не требуется пересказывать всю историю проекта. Выберите задачу и объясните, что случилось, как вы искали причину и к чему пришли. Список технологий станет частью рассказа о работе. Рекрутер может не писать код, но ему нужно понять, какую работу вам можно доверить. Дайте ему достаточно конкретики, чтобы после разговора он мог объяснить ваш опыт команде.

Подготовьтесь к самому собеседованию

Хорошо работать и показывать свои навыки на техническом интервью получается не всегда одинаково. Можно знать технологию, пользоваться ею в проекте и растеряться, когда нужно продемонстрировать решение прямо сейчас. Поэтому перед поиском стоит освежить и теорию, и формат, в котором вас будут проверять. В зависимости от роли это может быть live coding, system design или разбор кейсов. Подготовка должна учитывать конкретный формат интервью.

Если отказы регулярно приходят после технической части, разберите, что вызывает сложности. Насколько хорошо вы знаете технологии, которыми пользуетесь? Получается ли применить теорию к задаче? Хватает ли практики, чтобы показать решение на собеседовании? Ответы помогут выбрать, что повторять и отрабатывать. Поверхностное знание технологии, трудности с применением теории и непривычный формат интервью требуют внимания к разным вещам. Имеет смысл разобраться, что именно мешает вам пройти дальше.

Итого: разбирайте повторяющийся сценарий

Смотрите на конверсию откликов: как часто открывают резюме, приглашают на разговор и переводят на следующий этап. Для этого нужны вакансии, которые соответствуют вашему опыту. Иначе будет трудно понять, проблема в рассказе о работе или вы откликаетесь на неподходящие роли. Можно сосредоточиться на 20 подходящих откликах и разобрать их результат вместо того, чтобы отправить 100 без разбора. Количество отправленных резюме само по себе не подскажет, что стоит изменить в поиске.

Если резюме открывают, но не приглашают, проверьте, видны ли в нём ваши задачи. Если разговоры с HR заканчиваются отказом, разберите рассказ о себе и совпадение с ролью. Если регулярно останавливаетесь на технической части, займитесь знаниями и форматом интервью. Подстраивать рассказ под вакансию не означает снижать зарплатные ожидания или соглашаться на любую работу. Вы объясняете, какой ваш опыт нужен этой команде. Названия технологий помогают начать разговор. Дальше должно быть понятно, что вы делали с этими инструментами и за какую работу готовы отвечать.

Из статьи вы узнаете, как устроены такие сервисы, по каким критериям их сравнивать в 2026 году и чем корпоративный файлообменник отличается от объектного S3-хранилища. Внутри мы оставили два рейтинга со сводными таблицами, детальный разбор каждого решения с честными ограничениями, инструкция по тестированию перед внедрением и чек-лист выбора. Отдельно расскажем о методологии: шесть критериев, по которым мы оценивали сервисы, пригодятся вам и за пределами этого материала.

Статья будет полезна руководителям ИТ и ИБ, владельцам цифровых продуктов, командам эксплуатации и всем, кто отвечает за то, чтобы данные компании хранились централизованно, безопасно и с понятной экономикой. Начнем с основ, а затем перейдем к сравнению.

Принцип работы облачного хранилища для бизнеса

Облачные хранилища — это дисковое пространство в дата-центре провайдера, которое компания арендует и использует через интернет. Файлы физически лежат на оборудовании провайдера, обычно в нескольких копиях на разных серверах, а сотрудники и системы обращаются к ним через веб-интерфейс, приложение или API. Компании не нужно покупать серверы, следить за дисками и думать, что делать, когда место закончится: объем расширяется по мере роста данных.

Под общим названием скрываются два разных класса продуктов. Первый — всем известный корпоративный файлообменник с привычным пользовательским интерфейсом: с папками, правами доступа, ссылками для внешних пользователей и совместным редактированием документов. Это облачное хранение данных для бизнеса в его «человеческом» виде, то есть для ежедневной работы сотрудников.

Второй класс — объектные S3-хранилища. Это инфраструктурные сервисы: у них уже нет привычных папок и красивого интерфейса для бухгалтерии. Зато есть API, через который к данным обращаются приложения, системы резервного копирования и аналитики. Сюда складывают бэкапы, логи, медиафайлы, архивы документов и датасеты для машинного обучения.

Ошибка на этом этапе — самая дорогая. Если купить S3 для «диска бухгалтерии», сотрудники не смогут в нем работать. Если развернуть файлообменник под хранение терабайтов бэкапов, это выйдет неоправданно дорого. Именно поэтому мы выделяем два раздела в нашем сравнении, по одному на каждый класс решений.

Методология: как мы сравнивали облачные хранилища

Принцип составления обзора: в нем нет ранжирования от лучшего решения к худшему. Вместо этого мы взяли шесть критериев, которые чаще всего оказываются определяющими в реальных проектах внедрения, и по единой схеме разобрали каждое решение: и самые популярные облачные хранилища, и нишевые продукты. По какому-то критерию «победил» один продукт, по какому-то — другой. Ниже показываем, что именно мы оценивали и почему.

Тип хранилища и поддерживаемые сценарии

Первый вопрос, который нужно задать при выборе хранилища, не «какой сервис лучше», а «для какой задачи он предназначен». Облачные сервисы хранения затачиваются под разные сценарии: совместная работа с документами, обмен файлами с подрядчиками, резервное копирование, долгосрочный архив, раздача статики для сайтов и приложений. Мы смотрели, какие сценарии решение закрывает штатно, а какие — с оговорками и «костылями».

Функциональные возможности

Для файлообменников важны права доступа, версии файлов, внешние ссылки с паролем и сроком действия, интеграция с офисными пакетами. Иначе говоря, все, что превращает диск в сервисы для совместной работы. Для S3-решений — версионирование, классы хранения, политики жизненного цикла объектов, блокировка удаления, хостинг статических сайтов. Мы отмечали и то, чего в продукте нет: отсутствие какой-то функции тоже является характеристикой.

Безопасность и контроль данных

Здесь мы оценивали управление правами и ролями, шифрование при передаче и хранении, защиту от случайного или намеренного удаления, журналирование действий. Отдельный плюс — сертификация площадки: соответствие 152-ФЗ, ГОСТ Р 57580.1, PCI DSS. Для компаний из регулируемых отраслей этот пункт нередко становится первым фильтром, который отсеивает половину списка.

Прозрачность тарификации и предсказуемость расходов

Красивая цена за гигабайт — еще не вся экономика. На стоимость объектных S3-решений влияют исходящий трафик, количество запросов и класс хранения, у файлообменников — число пользователей и лицензии. Мы смотрели, легко ли заранее посчитать месячный бюджет и нет ли в тарифах пунктов, которые «выстреливают» после запуска. Конкретные цифры быстро устаревают, поэтому в таблицах указан условный уровень цен.

Интеграции и совместимость с инструментами и API

Хранилище не живет в вакууме: оно должно дружить с системами резервного копирования, CI/CD, службой каталога, офисным ПО. Для S3-сервисов ключевой вопрос — полнота совместимости с Amazon S3 API: от нее зависит, заработают ли привычные инструменты вроде rclone, Veeam или AWS CLI без доработок. Современные облачные сервисы обычно декларируют совместимость, но ее глубина у всех разная.

Размещение данных и соответствие требованиям законодательства

Если компания обрабатывает персональные данные, площадка хранения должна находиться в России — этого требует закон. Облачные платформы в России выигрывают у зарубежных еще и в практическом смысле: понятная юрисдикция, оплата в рублях по договору, поддержка на русском языке и отсутствие риска, что сервис перестанет работать из-за санкций или блокировок.

Рекомендации по выбору

Сформулируйте два-три главных сценария и требования ИБ до того, как открыть сайты провайдеров, иначе выбор превратится в сравнение маркетинговых обещаний. Подобрать облачное хранилище для компании проще, если оценивать кандидатов по одинаковым критериям и сразу отсекать те, которые не проходят по размещению данных или безопасности.

Корпоративные облачные хранилища данных для бизнеса (файлообменники)

В этом разделе собраны облачные хранилища данных класса «корпоративный файлообменник» — сервисы, в которых сотрудники работают с файлами каждый день. Важно: решения здесь разного масштаба, от enterprise-платформ до простых дисков, и это сделано намеренно. Удобного варианта для всех нет и выбор зависит от сценариев, требований безопасности и размера компании.

У каждого класса есть сильные стороны и ограничения: отечественные платформы дают юридическую предсказуемость и соответствие 152-ФЗ, зарубежные — привычный интерфейс, но с ними связаны риски с оплатой и размещением данных. В топ лучших хранилищ мы включили решения, которые реально используются российским бизнесом в 2026 году. Cводная таблица ниже, а после нее сделаем детальный разбор.

Диск

Облачный диск из экосистемы Сбера. Его сильные стороны заключаются в простоте и низком пороге входа. Зарегистрироваться и начать загружать файлы можно за несколько минут, есть мобильные приложения и веб-версия, а данные хранятся на российских серверах.

Сценарии и функции

Хранение и синхронизация файлов, обмен ссылками, автозагрузка фото и документов. Для ИП и микробизнеса этого часто достаточно: договоры, сканы, рабочие материалы небольшой команды.

Ограничения

Корпоративного контура здесь по сути нет: отсутствуют централизованное администрирование пользователей уровня enterprise, гибкие ролевые модели, интеграция со службой каталога и журналирования для ИБ. Это продукт скорее для частных пользователей и совсем небольших команд, чем для компании со штатом и регламентами. Уровень цен низкий.

K2 Cloud Nextcloud

Nextcloud — платформа файлообмена с открытым исходным кодом, а K2 Cloud предоставляет ее как готовый управляемый сервис из своего облака. Это облачное хранилище для организации под ключ: провайдер отвечает за развертывание, обновления, доступность и поддержку. На решение K2 Cloud стоит обратить внимание, если файлообменник для вас — критичный сервис: когда пользователей сотни и тысячи, простои недопустимы, а требования ИБ прописаны в регламентах.

Сценарии и функции

Это классический файлообменник корпоративного уровня: личные и общие папки, обмен файлами с внешними пользователями по ссылкам или приглашению по почте, синхронизация с компьютерами и смартфонами. Платформа поддерживает совместное редактирование документов за счет интеграции с офисными пакетами, включая российские. В отказоустойчивой конфигурации сервис разворачивается в трех территориально распределенных дата-центрах, а файлы хранятся в объектном S3-хранилище в трех копиях, что гарантирует от потери данных. Версионирование и корзина защищают от человеческого фактора — случайно перезаписанный документ можно вернуть. Облачная платформа развернута на базе российских ЦОД и соответствует требованиям 152-ФЗ вплоть до УЗ-1, а также ГОСТ Р 57580.1-2017 и PCI DSS.

Основные сценарии — централизованное хранение файлов, совместная работа отделов и замена ушедших из России сервисов типа OneDrive или Dropbox без потери привычных функций.

Ограничения

Nextcloud — это экосистема плагинов, и часть возможностей требует настройки, поэтому самостоятельное развертывание без опытной команды может затянуться. Управляемый формат от K2 Cloud эту проблему снимает, но привязывает к провайдеру.

Модель тарификации зависит от объема данных и числа пользователей, поэтому для совсем небольших команд (до 10 человек) внедрение такой enterprise-системы может оказаться экономически избыточным.

Mega

Mega — единственное зарубежное решение в этом списке, но оно включено в обзор, потому что часть российских команд продолжает пользоваться такими известными облачными сервисами. Особенность Mega заключается в сквозном шифровании, при котором ключи хранятся только у пользователя: по заявлению провайдера, даже он сам не может прочитать содержимое файлов.

Сценарии и функции

Личные и командные диски, обмен ссылками, приложения под все платформы, бизнес-тарифы с администрированием пользователей и большими квотами. Функциональность для совместной работы скромнее, чем у корпоративных платформ: это в первую очередь защищенное хранение и обмен, а не среда для документооборота.

Ограничения

Серверы находятся за пределами России, поэтому для персональных данных сервис не подходит по 152-ФЗ. Оплата зарубежных подписок из РФ затруднена, поддержка ведется на английском языке, а юридические гарантии регулируются иностранным правом. Поэтому Mega имеет смысл рассматривать для узких задач с повышенными требованиями к конфиденциальности, но строить на нем корпоративное хранение российской компании рискованно.

Timeweb Cloud Сетевой диск

Сетевой диск от Timeweb Cloud — решение из другой категории, чем классические файлообменники. Это дисковое пространство, которое подключается к облачным серверам провайдера и расширяется по мере необходимости без остановки сервисов.

Сценарии и функции

Общее файловое пространство для нескольких серверов, хранение рабочих данных приложений, быстрый способ добавить место проекту без миграции. Управление из панели Timeweb Cloud, оплата за фактический объем.

Ограничения

Здесь нет пользовательского интерфейса для сотрудников, ссылок для внешнего обмена и совместного редактирования, потому что по факту это инструмент для ИТ-команды, а не для бухгалтерии и маркетинга. Мы включили его в обзор, так как задачу общего хранилища для небольшой инфраструктуры он решает просто и дешево. Уровень цен низкий.

VK WorkSpace Диск для бизнеса

Корпоративный диск в составе платформы VK WorkSpace, куда также входят почта, календарь и мессенджер. Ставка сделана на повседневную командную работу: общие папки, права доступа, совместное редактирование документов прямо в браузере.

Сценарии и функции

Централизованное хранение файлов отделов, обмен с коллегами и внешними адресатами, работа с офисными документами онлайн. Администратор управляет пользователями и доступами из единой консоли, данные размещаются в российских дата-центрах, поэтому с 152-ФЗ проблем нет.

Ограничения

Максимум пользы сервис дает внутри экосистемы VK WorkSpace: если почта и календарь у вас в другом месте, часть преимуществ теряется. Возможности тонкой настройки под сложные корпоративные политики скромнее, чем у платформ уровня Nextcloud. Уровень цен от низкого до среднего в зависимости от тарифа и числа пользователей.

S3-совместимые облачные хранилища

Второй раздел рейтинга посвящен другому классу продуктов. Здесь сравниваются не интерфейсы для работы сотрудников с документами, а облачные инфраструктурные сервисы — объектные S3-хранилища, к которым обращаются приложения, системы резервного копирования и аналитики. Их выбирают ИТ-команды и разработчики под бэкапы, логи, медиаконтент, архивы и данные для машинного обучения.

Практически все крупнейшие провайдеры в России предлагают S3-совместимые объектные хранилища, и на первый взгляд продукты похожи: бакеты, API, оплата за объем. Разница в деталях: полноте совместимости с S3 API, классах хранения, тарификации трафика и запросов, зрелости сопутствующих сервисов. Именно эти детали мы разобрали ниже.

Рег.облако S3

Рег.облако — облачное направление одного из крупнейших российских регистраторов и хостинг-провайдеров. Его S3-сервис делает ставку на доступность: минимальный порог входа по цене и простое подключение для клиентов, у которых на том же аккаунте домены и хостинг.

Сценарии и ограничения

Резервные копии сайтов, хранение статики и файлов небольших приложений. Продукт закрывает базовые потребности малого бизнеса, но по функциональной глубине — классам хранения, инструментам жизненного цикла, интеграциям — уступает крупным облачным платформам. Уровень цен низкий.

Систему можно рекомендовать как отличный первый шаг в объектное хранение, из которого несложно вырасти в более мощное решение, поскольку совместимость с S3 упрощает миграцию.

Beget Облачное объектное хранилище S3

Beget — хостинг-провайдер, выросший в облачную платформу, и его S3-продукт унаследовал главный фирменный принцип: максимально простой старт. Создать бакет и подключить его к сайту или системе бэкапов можно за считанные минуты из знакомой панели.

Сценарии и ограничения

Основные задачи: хранение статики веб-проектов, резервные копии, файлы приложений. Для сложных корпоративных сценариев с тонкими политиками доступа и жизненного цикла возможностей меньше, чем у крупных облачных платформ, и это осознанная плата за простоту. Уровень цен при этом остается низким, что делает сервис привлекательным для малого бизнеса и веб-студий.

K2 Cloud Облачное объектное хранилище S3

Объектное S3-совместимое хранилище K2 Cloud предназначено для неструктурированных данных любых объемов. Решение имеет смысл рассматривать, если требования к сохранности данных жесткие, например, под облачные сервисы для бизнеса в регулируемых отраслях. Для размещения простой статики небольших сайтов сервис может оказаться избыточным по бюджету.

Сценарии и ограничения

Доступ по S3 API и через веб-интерфейс, автоматическое масштабирование по мере заполнения. Ключевая особенность — георезервирование: каждый объект хранится в трех независимых дата-центрах. Версионирование позволяет откатиться на прежнюю редакцию файла, а механизм S3 Object Lock защищает данные от удаления. Все данные хранятся в российских дата-центрах, платформа соответствует 152-ФЗ до УЗ-1.

Типовые сценарии: резервное копирование и архивирование, хранение медиафайлов, создание озер данных, потоковое вещание.

Совместимость с Amazon S3 API позволяет использовать привычные инструменты: AWS CLI, S3cmd, rclone, S3 Browser. Однако поддерживаются не все методы S3 API, и стоит свериться со списком в документации под вашу задачу.

MWS Cloud Object Storage

MWS Cloud — облачная платформа МТС, и ее объектное S3-совместимое хранилище нацелено на корпоративный сегмент: SLA, поддержка уровня enterprise, размещение в собственных дата-центрах федерального телеком-оператора. Для крупных компаний, которые уже работают с МТС по связи и ИТ-услугам, это логичное расширение сотрудничества.

Сценарии и ограничения

Типовые инфраструктурные задачи — бэкапы, архивы, данные приложений и аналитики, а также интеграция с остальными сервисами платформы. Экосистема моложе, чем у лидеров рынка, поэтому отдельных смежных инструментов пока меньше. Уровень цен от среднего до высокого, что отражает ориентацию на enterprise.

Selectel S3

Selectel — один из ветеранов российского инфраструктурного рынка, и его объектное хранилище любят ИТ-команды: все объекты хранятся в трех копиях на разных серверах и в разных сегментах дата-центров уровня Tier III. Есть классы хранения под разные задачи — от горячего контента до холодных архивов и финальных бэкапов.

Сценарии и ограничения

Хранение контента сайтов и приложений, озера данных, резервное копирование, архивы. Трафик между S3 и другими продуктами Selectel не тарифицируется на стороне S3. Это приятная деталь для тех, кто строит инфраструктуру у одного провайдера. Поддерживаются привычные инструменты: rclone, AWS CLI, работа через FTP.

Сервис ориентирован на технические команды: тем, кто ждет коробочного продукта с сопровождением под ключ, может не хватить консалтинговой обвязки. Уровень цен от низкого до среднего в зависимости от класса хранения.

Timeweb Облачное объектное хранилище S3

S3-сервис Timeweb Cloud продолжает философию провайдера: понятная панель, быстрый старт, предсказуемые тарифы. Оно органично дополняет облачные серверы и базы данных Timeweb и подходит для команд, которые уже строят инфраструктуру у этого провайдера.

Сценарии и ограничения

Статика сайтов, пользовательские файлы приложений, резервные копии, раздача контента. Набор корпоративных функций базовый: для большинства задач малого и среднего бизнеса его достаточно, но глубоких enterprise-возможностей вроде развитых политик соответствия здесь искать не стоит. Уровень цен низкий, один из самых доступных на рынке.

VK Cloud Object Storage

Объектное S3-совместимое хранилище VK Cloud — часть большой облачной платформы, поэтому его сила в интеграциях: данные из бакетов удобно использовать в вычислительных сервисах, аналитике и Kubernetes того же провайдера. Есть классы хранения для горячих и редко используемых данных. Архивные данные обходятся дешевле.

Сценарии и ограничения

Хранилище закрывает весь типовой набор: бэкапы, медиа, статика, данные для анализа. Российские дата-центры и внимание к требованиям регуляторов делают его частым выбором компаний с госучастием. Из минусов пользователи отмечают, что тарификация с учетом классов хранения, запросов и трафика требует внимательного расчета — без калькулятора легко ошибиться в бюджете. Уровень цен средний.

Yandex Object Storage

Object Storage — объектное S3‑хранилище в составе Yandex Cloud. Вокруг него построена крупная экосистема: облачные платформы для бизнеса такого масштаба дают десятки смежных сервисов — от serverless-функций до аналитики, и хранилище связано с ними нативно.

Сценарии и ограничения

Несколько классов хранения: от горячего до ледяного архива, политики жизненного цикла, версионирование, блокировки объектов, хостинг статических сайтов. Документация и инструменты подробные, порог входа для разработчиков невысокий.

Оплата складывается из хранения, запросов и исходящего трафика, поэтому при активной раздаче контента счет может заметно превышать «цену за гигабайт». Это означает, что бюджет стоит считать по полному профилю нагрузки. Уровень цен средний. Для компаний, которым важна максимальная независимость от одной экосистемы, привязка к платформе — тоже фактор, который стоит взвесить.

Как протестировать облачное хранилище перед внедрением

Даже лучшие сервисы облачного хранения стоит проверять на своих данных и своих сценариях. Но есть и хорошая новость: почти все провайдеры из рейтинга дают бесплатный тестовый период, поэтому пилот обойдется вам только в затраты времени команды. В заключение делимся советами, как провести его с пользой, если вы сравниваете разные варианты облачного хранилища для бизнеса.

Мини-сценарий теста

Возьмите один реальный сценарий: например, ночной бэкап базы на 200 ГБ или общую папку одного отдела. Проверьте четыре вещи: скорость загрузки и скачивания на ваших каналах, работу прав доступа, восстановление файла из версии или корзины и поведение вашего штатного ПО (бэкап-системы, rclone, офисного пакета). На тест достаточно одной-двух недель.

Как проверить прогнозируемость цены

Во время пилота снимите реальные метрики: объем данных, исходящий трафик, число запросов. Подставьте их в калькулятор провайдера и умножьте на планируемый рост за год. Вы получите честный бюджет вместо «цены за гигабайт» с лендинга. Отдельно смоделируйте пиковый месяц: массовое восстановление из бэкапа или маркетинговую кампанию с всплеском трафика.

Чек-лист миграции

Перед переездом зафиксируйте:

• полный перечень переносимых данных и их владельцев;
• порядок миграции (сначала некритичные массивы, затем боевые);
• период параллельной работы старой и новой систем;
• способ проверки целостности после переноса;
• ответственного и план отката.

И, конечно, важно помнить: миграция без плана отката — это не миграция, а прыжок веры.

Чек-лист выбора и внедрения облачного хранилища для бизнеса

Соберем главное из статьи в короткий список. Пройдитесь по нему, прежде чем подписывать договор:

• определите класс решения: файлообменник для сотрудников, S3 для систем и приложений или, возможно, нужны оба;

• выпишите два-три главных сценария и проверьте, что сервис закрывает их штатно, без доработок;

• проверьте размещение данных в РФ и сертификацию под ваши требования: 152-ФЗ, ГОСТ, PCI DSS;

• оцените защиту от потери: число копий и площадок, версионирование, корзина, блокировка удаления;

• посчитайте бюджет по полному профилю (хранение, трафик, запросы, пользователи) и умножьте на рост за год;

• проведите пилот на реальном сценарии и убедитесь, что ваши инструменты работают без «костылей»;

• составьте план миграции с проверкой целостности и планом отката;

• назначьте владельца сервиса — человека, который отвечает за доступы, квоты и порядок в данных.

Если по каждому пункту есть уверенный ответ, то поздравляем — вы осознанно выбрали рабочий элемент своей инфраструктуры. Все, что останется вашей команде, это внедрить его и закрепить правила работы с данными во внутренних регламентах.

Коротко о главном

Пока данных немного, компания может жить на разрозненных дисках и точечных настройках. Но с ростом объемов и числа пользователей такой подход перестает быть управляемым процессом: никто не знает, где лежит актуальная версия, доступы выдаются по памяти, а теневой файлообмен через личные аккаунты становится нормой вместе с рисками утечек и потери данных.

Зрелый подход — рассматривать хранение как часть инфраструктуры и контура информационной безопасности. А это значит: централизованное администрирование, восстановление по версиям, предсказуемые правила хранения и наблюдаемость через метрики и события, чтобы поддержка оперативно замечала аномалии и разбирала инциденты, а не узнавала о проблемах от пользователей.

Переход на управляемое решение снижает операционную нагрузку на команды, упрощает масштабирование при росте проектов и задает единые правила работы с данными для сотрудников и системных интеграций. Надеемся, наш рейтинг поможет выбрать облачные хранилища для бизнеса осознанно: сверьте данные с актуальными страницами провайдеров, проведите пилот на реальном сценарии и пусть решение о внедрении станет взвешенным, а бюджет — предсказуемым.

Реклама. Рекламодатель: АО «К2 интеграция», ИНН 7701829110, erid: 2W5zFJheiiD

Postgres Pro Enterprise — миграция с Oracle внутри ядра

Флагманская СУБД компании Postgres Professional на ядре PostgreSQL 18. В Едином реестре российского ПО у неё номер 104. Вендор рассчитывает её на крупные компании с повышенными требованиями к надёжности, безопасности и производительности.

Для переезда с Oracle в ядро добавили функциональный аналог пакетов, коллекции и ассоциативные массивы, а для подключения к MS SQL Server в поставку отдельным пакетом входит обёртка tds_fdw.

Кейсы клиентов и кому подойдёт

Мы узнали у вендора два сценария интеграции:

• Газпромбанк перевёл с Oracle автоматизированную банковскую систему. Подготовка и тестирование заняли больше двух лет, финальное переключение прошло за три часа. Обслуживание клиентов при этом не прерывалось.
• Авито перевёл 1С с Microsoft SQL Server. В блоге вендора пишут, что вместе с тестированием и оптимизацией проект занял около года.

По данным вендора, СУБД проверили больше 3 000 заказчиков из банков, нефтегаза, госструктур, промышленности и e-commerce. Если в Oracle много хранимого кода, заложите время на ручную доработку. Сам вендор предупреждает, что полной поддержки синтаксиса пакеты PL/SQL не дают и ручная доработка кода всё равно нужна»

Что можно развернуть

Хранимый код Oracle конвертирует утилита ora2pgpro. Она переносит пакеты вместе с объявлениями типов, переменных и секцией инициализации. Для больших объектов есть BFile, Superfile (аналог Oracle SecureFile) и пакет DBMS_LOB с тем же составом функций и процедур, что в Oracle. Ещё в Enterprise есть автономные транзакции и встроенный планировщик заданий.

Для самого переезда у вендора есть отдельный продукт Postgres ProGate. Он мигрирует и реплицирует данные, а ещё сравнивает их и проверяет целостность. Лицензируется ProGate отдельно, по серверам установки.

По масштабу вендор заявляет базы до 150 ТБ и до 10 000 одновременно работающих пользователей. Встроенный кластер BiHA можно сделать геораспределённым, восстановление работы кластера занимает не больше 5 секунд. Ещё есть мультимастер, горизонтальное масштабирование через отдельный продукт Postgres Pro Shardman (лицензия минимум на 100 ядер на информационную систему).

Инфраструктура и экосистема

СУБД собирают под x86-64, «Эльбрус», Power и ARM. Вендор заявляет совместимость с более чем 350 российскими решениями, от аппаратных платформ и операционных систем до прикладного ПО. Актуальный список ОС ведут в документации. Отдельно выпускаются редакции для 1С и для 1С-Битрикс.

Управлять системой можно через графическую платформу Postgres Pro Enterprise Manager. Она входит в лицензию и мониторит ещё и ванильный PostgreSQL без ограничения по числу экземпляров.

Из средств защиты есть статическое и динамическое маскирование, режим администратора без доступа к данным и поиск избыточных привилегий. Для защищённых систем выпускают сертифицированную версию Enterprise с сертификатом ФСТЭК. Резервное копирование делает модуль Postgres Pro Backup Enterprise, поддерживаются инкрементальное блочное копирование и PITR.

Поддержка и каналы связи

Обращения принимают через портал support.postgrespro.ru, на почту support@postgrespro.ru или по телефону +7 (495) 150-26-91. Горячая линия работает круглосуточно. Telegram, WhatsApp и другие мессенджеры официальным каналом не считаются.

По SLA на заявку высшего приоритета реагируют за 15 минут, решение дают за 4 часа, ошибку в коде исправляют за сутки, всё в режиме 24×7. Помощь с миграциями, аудиты и проектирование кластеров входят в расширенную поддержку, её покупают отдельно. Каждую мажорную версию поддерживают 5 лет. Документация есть на русском и английском.

Тарифы, ограничения и условия

Enterprise продают только бессрочными лицензиями на физические ядра или vCPU, минимум 2 ядра на сервер. Ориентировочная цена лицензии на ядро x86-64 составляет 716 344 ₽. В неё входят Enterprise Manager, кластер BiHA, Backup Enterprise и 12 месяцев гарантийного обслуживания. Сертификат поддержки на следующий год стоит 174 789 ₽ за ядро, редакция для 1С-Битрикс стоит 156 601 ₽ за ядро. Цены для «Эльбруса» и RISC дают по запросу.

Лицензировать нужно продуктивную среду, включая все серверы кластера и реплик. Одну тестовую среду и одну среду разработки такой же мощности можно развернуть без доплаты. Ограничений по объёму базы и числу подключений нет. Новые версии и доступ к репозиторию есть только при действующей поддержке. По оценке вендора, CAPEX и OPEX снижаются в 4–6 раз по сравнению с зарубежными СУБД.

Ограничения: инструменты упрощённой миграции с Oracle есть только в Enterprise, в Standard их нет. Синтаксис PL/SQL поддерживается не полностью, поэтому часть кода дорабатывают вручную.

Для компаний и организаций

Лицензии и поддержку поставляют партнёры вендора. Конкретную цену и условия согласуют по запросу на sales@postgrespro.ru. Чтобы протестировать СУБД, достаточно оставить заявку на сайте.

Официальный сайт: postgrespro.ru

Tantor Postgres — ставка на 1С и ИИ-администрирование

СУБД компании «Тантор Лабс» из «Группы Астра» на ядре PostgreSQL 18. В Едином реестре российских программ у неё запись № 14 818 от 12.09.2022. В линейке четыре редакции: Basic Edition, Certified, Special Edition 1C и Special Edition.

Флагманская Special Edition рассчитана на нагруженные OLTP-системы и корпоративные хранилища до 100 ТБ. Редакцию SE 1C оптимизировали и согласовали с «1С», в ней около 50 расширений и доработок ядра.

Кейсы клиентов и кому подойдёт

• «ЦФТ» и Tantor протестировали систему «ЦФТ-Банк» на Special Edition. Условия имитировали крупный банк с несколькими тысячами одновременных пользователей, инфраструктура стенда объединяла серверы БД, серверы приложений и систему хранения от российского производителя YADRO. СУБД выдержала требования по времени отклика и производительности, включая закрытие операционного дня, и её признали готовой к эксплуатации в составе «ЦФТ-Банк».
• На конфигурациях 1С расчёт себестоимости в 18-й версии ускорился на 16,5% по сравнению с 17-й. Код 1С при этом не меняли. Каждый релиз нагрузочно тестируют на ERP, ЗУП и Документообороте.
• Tantor подойдёт компаниям с нагруженной 1С. Для защищённых ГИС, ИСПДн, АСУТП и значимых объектов КИИ есть сертифицированная редакция. Массово-параллельная обработка данных пока значится в дорожной карте вендора.

Что можно развернуть

Для переезда с Oracle есть модуль orafce, часть пакетов DBMS из репозитория Tantor, сессионные переменные, хинты для планировщика и автономные транзакции с синтаксисом PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION. Загрузку и миграцию данных в корпоративные хранилища закрывает отдельный продукт Tantor DI.

Из собственных разработок вендора: колоночное хранение для аналитики с поддержкой UPDATE и DELETE, сжатие на уровне хранения Compression Storage Manager, управление жизненным циклом данных и Commit Sequence Number для упорядочивания транзакций. Для временных рядов есть Tantor PipelineDB. В пакете contrib 44 расширения, 11 из них написал сам вендор.

Отчёты 1С можно выполнять на репликах, а отказоустойчивые кластеры мониторят через Платформу Tantor. Для тех, кому нужно железо, вендор выпускает машины баз данных Tantor XData.

Инфраструктура и экосистема

Tantor SE 18 ставится на x86-64 и arm64. В документации перечислены Astra Linux Special Edition 1.7, 1.8 и 4.7, «Альт 8 СП» (релизы 9 и 10), «Альт Платформа» 10 и 11, РЕД ОС 7.3 и 8 (сертифицированная редакция), Debian 11–13, Ubuntu 22.04, 24.04 и 26.04, Rocky Linux 8–10 и Oracle Linux 8. Другие ОС на x86-64 поддерживают по запросу.

Платформа Tantor работает как центр управления с ИИ-ассистентом. Она подсказывает настройки серверов, анализирует и профилирует запросы, заранее предупреждает об инцидентах. Подключить к ней можно и сторонние СУБД: PostgreSQL, Postgres Pro, QHB и Jatoba.

Средства защиты: прозрачное шифрование TDE с алгоритмами, в том числе ГОСТ, и шифрованием отдельных таблиц, прозрачное маскирование transp_anon, поиск и анонимизация персональных данных через pg_anon, расширенный аудит и парольные политики. Для регулярного аудита безопасности в дистрибутив входит утилита pg_sec_check. Резервное копирование бывает полным, дифференциальным и инкрементальным и идёт без остановки работы. Есть интеграция с RuBackup из той же «Группы Астра».

Поддержка и каналы связи

Заявки принимают круглосуточно через личный кабинет lk-new.astralinux.ru. По телефонам +7 (495) 369-48-16 доб. 3 и 8 (800) 222-07-00 доб. 3 можно позвонить в рабочие дни с 9:00 до 18:00 по Москве. На уровне «Привилегированный» экстренные и высокие инциденты обрабатывают 24/7 и под них открывают канал в Mattermost.

По SLA на заявку любой критичности реагируют за 15 минут. На экстренный инцидент решение дают за 4 рабочих часа на уровнях «Облачный» и «Стандартный» и за 2 часа на «Привилегированном». Ошибку в коде исправляют за 24 часа. Документация на русском и английском лежит на docs.tantorlabs.ru. Ещё есть база знаний, каналы в Telegram, MAX, VK и Rutube и блог на Хабре. Каждую версию сопровождают пять лет.

Тарифы, ограничения и условия

Основная модель — лицензии на физические или виртуальные ядра, число пользователей при этом не ограничено. Минимальный заказ Special Edition, Basic и Certified составляет 4 лицензии, для редакций под 1С хватит 2. Лицензии выдают на срок действия исключительного права правообладателя или на 1, 2 либо 3 года. SE 1C можно купить по модели «сервер плюс пользователи», если в организации до 50 человек: минимум 1 серверная и 5 пользовательских лицензий. Special Edition и Basic доступны у облачных провайдеров по SaaS с оплатой за час, сутки или месяц. Публичного прайса нет, лицензии продают партнёры.

Сертификатов поддержки должно быть не меньше, чем лицензий. Если продлить поддержку с опозданием, за пропущенный период придётся заплатить с коэффициентом 150% при просрочке до полугода и 200% при большей. Ознакомительная версия полнофункциональная и работает до 180 дней.

Бесплатная Tantor Basic Free есть только в расширенном репозитории Astra Linux Special Edition. Ставить её можно максимум на 8 ядер, техподдержки и Платформы Tantor в ней нет.

Ограничения: по политике лицензирования лицензии выпускают под x86-64. SE 1C разрешено использовать исключительно с «1С:Предприятие 8». Исполнения PL/SQL или T-SQL в исходном виде вендор не заявляет.

Для компаний и организаций

Лицензии продают партнёры, дистрибутив передают в электронном виде. Ключ активации нужно применить в течение 14 дней. Тестовые версии можно скачать в центре загрузок на сайте.

Официальный сайт: tantorlabs.ru

Platform V Pangolin DB — СУБД с опытом процессинга Сбера

Сборка PostgreSQL уровня enterprise от «СберТеха», в которой больше 80 доработок по производительности, безопасности, разработке и сопровождению. Сейчас эксплуатируются ветки Pangolin 6.x на PostgreSQL 15, 7.x на PostgreSQL 17 и 8.x на PostgreSQL 18. Продукт зарегистрирован в Едином реестре российских программ и сертифицирован ФСТЭК по 4 уровню доверия.

Pangolin внедрён в процессинг Сбера. Вендор называет эту систему самой высоконагруженной в Восточной Европе.

Кейсы клиентов и кому подойдёт

• Первый — перевод высоконагруженной системы с Oracle. В исходной базе сотни таблиц с миллионами строк, тысячи транзакций в секунду в режиме 24/7, а на полный перенос данных отвели окно не больше 2 часов. Команда собрала механизм конвертации на открытых продуктах и утилиту контроля качества, которая проверяет миллионы строк за несколько минут. Так конвертировали 10 продуктов, это порядка 80 баз данных.

• Второй — хранилище клиентских данных Сбера, которое переехало с Oracle прямо в промышленной эксплуатации. Новый шард сначала настроили асинхронной репликой старого, потом перенесли данные и поменяли шарды местами. Переписать пришлось около 20 небольших хранимых процедур и косметически поправить порядка 50 SQL-запросов.

Pangolin подойдёт компаниям с высоконагруженными системами и КИИ, а также финансам, страхованию и промышленности. Вендор заявляет больше 100 000 инсталляций в Сбере и других крупных компаниях и производительность, проверенную на базах свыше 100 ТБ.

Что можно развернуть

С оригинального PostgreSQL на Pangolin переходят через конвертор на базе pg_upgrade. Приложение переписывать не нужно, сервис не останавливается. Для переезда с Oracle и MS SQL есть вспомогательные инструменты, а команда продукта проводит архитектурный консалтинг и сопровождает миграцию. Логическую репликацию закрывает отдельный продукт Platform V GraDeLy.

Отказоустойчивость строится на Pangolin Manager, который основан на Patroni и потоковой репликации. Поддерживаются глобальные индексы для секционированных таблиц, prepared statements для пула соединений, горизонтальное и вертикальное масштабирование. Временные ряды хранят через подключаемое расширение timescaledb.

Для 1С есть лицензии «Standard для ERP» и «Enterprise для ERP». Обе сертифицированы по 4 уровню доверия и включают инструменты для отказоустойчивых кластеров.

Инфраструктура и экосистема

Продукты Platform V поставляют по модели PaaS в публичном или частном облаке либо дистрибутивами. Сопровождают систему через графическую консоль Platform V Kintsugi. В ней есть общий дашборд по экземплярам, аналог Oracle ASH и отчёты pg_profile, которые заменяют AWR.

Совместимость подтверждена сертификатами с «ПАРУС-Бюджет 8», «ПАРУС-Предприятие 8», «Галактика ERP», системой «Спектр» и «Гарда БД».

Средства защиты: защита от привилегированных пользователей, прозрачное шифрование данных и параметров подключения, в том числе при репликации между узлами, неотключаемый аудит и двухфакторная аутентификация. Парольные политики гибкие, пароль меняют без простоя. Сертификаты хранятся в формате PKCS#12, есть интеграция с системой хранения секретов и очистка высвобождаемого дискового пространства.

Поддержка и каналы связи

Обращения принимают через личный кабинет клиента на support.sbertech.ru. Гарантийная поддержка работает 8×5 и входит в цену лицензии, если это предусмотрено тарифом. Базовую продают пакетами Silver и Bronze. В Silver с инцидентами из-за дефектов ПО помогают 24×7, в Bronze 5×8. Расширенная поддержка с консультациями по архитектуре оплачивается по трудозатратам, работает 8×5 или 24×7, выезд к клиенту обсуждают отдельно.

Ещё «СберТех» может сам развернуть продукт в контуре клиента, это отдельная услуга. Документация лежит на сайте Platform V, у продукта есть свой Telegram-канал.

Тарифы, ограничения и условия

Публичных цен нет. Базовую поддержку и развёртывание считают индивидуально, расширенную поддержку оплачивают по фактическим трудозатратам.

Ограничения: исполнения T-SQL и PL/SQL вендор не заявляет. Для Oracle и MS SQL есть инструменты, облегчающие переход, а хранимый код адаптируют. В кейсе Сбера это 20 процедур и 50 запросов. Версии, снятые с поддержки, не обслуживают.

Для компаний и организаций

Pangolin позиционируют для организаций, которым нужно соответствовать требованиям регуляторов, включая КИИ в госсекторе и финансах. Консультацию и брошюру можно запросить через форму на сайте или написать на platformv@sbertech.ru. Телефон +7 (495) 547-99-80.

Официальный сайт: platformv.sbertech.ru

Digital Q.DataBase — диалекты без трансляции

Это конвергентная объектно-реляционная СУБД компании «Диасофт». В одной поставке у неё три движка: транзакционное ядро, совместимое с PostgreSQL, компонент для работы с данными в оперативной памяти и колоночный движок для аналитики.

Ядро исполняет T-SQL и PL/SQL напрямую, без промежуточной трансляции в диалект PostgreSQL. Кроме синтаксиса «Диасофт» клонировал инфраструктурные компоненты Microsoft SQL Server, про них расскажем дальше.

Кейсы клиентов и кому подойдёт

Вендор рассказал три сценария с результатами:

• Совкомбанк перевёл с Microsoft SQL Server дилерские операции, депозитарий, учёт ценных бумаг и ЦФА, деривативов и драгметаллов, а также отчётность Банка России. Мигрировали 2,2 ТБ данных. Промышленный переход занял один выходной день.
• СИНКО-БАНК в 2024 году перевёл больше 20 установленных продуктов «Диасофта». Объём кода, который потребовал адаптации, сократился до 5-10%.
• Третий сценарий — нагрузочное тестирование кредитного бэк-офиса на базе 10 млн договоров по сценарию банка из топ-10. Начисление по задолженности отработало вдвое быстрее, чем на Oracle, погашение — втрое. По сравнению с ванильным PostgreSQL разница составила до пяти раз.

Продукт рассчитан на банки, госучреждения, крупные компании и разработчиков корпоративных систем. Бесплатную редакцию используют больше 5 тысяч инсталляций. Если вам нужна массово-параллельная аналитика или стопроцентная совместимость с оригиналом с первого дня, это лучше обсудить с вендором до старта работ.

Что можно развернуть

Ядро исполняет три диалекта: T-SQL, PL/SQL и PL/pgSQL. Поддерживаются 100% синтаксических конструкций T-SQL и PL/SQL. Функциональная совместимость с Microsoft SQL Server — 98%, с Oracle Database — 84%.

Хранимый код переносится в исходном виде. Пакет из Oracle остаётся на PL/SQL, процедура из MS SQL Server остаётся на T-SQL. Из процедуры на одном диалекте можно вызвать процедуру на другом.

Воспроизведены компоненты MS SQL Server: Service Broker, SQL Agent и «Службы отчётов Digital Q.DataBase». Последние — аналог SQL Server Reporting Services с тем же языком разметки, интерфейсом и API. Для Oracle реализованы около сотни пакетов DBMS и UTL, ассоциативные массивы и контекстные переменные. Отдельно есть портация приложений на Oracle Forms в веб-интерфейс.

За сам переезд отвечает «Мастер переноса данных». Он забирает данные и программные объекты из Oracle, MS SQL Server и PostgreSQL. В комплекте идут инструмент проверки качества миграции и собственный CDC (Change Data Capture). CDC следит за изменениями в исходной базе и переносит их в новую, пока идёт миграция. Направление репликации при этом можно переключить.

По топологиям есть standalone, кластеры active-passive и active-standby, физическая и логическая репликация, шардирование. Публично подтверждённый промышленный объём — 2,2 ТБ, нагрузочное тестирование гоняли на базе в 60 ТБ.

Инфраструктура и экосистема

Развернуть систему можно в своём ЦОДе или в облаке.Из операционных систем поддерживаются Astra Linux Special Edition 1.7 и 1.8, «Альт Сервер» 10 и 11, РЕД ОС 8, «Основа» 3.1, а ещё Ubuntu, Debian, CentOS, AlmaLinux и Rocky Linux.

Приложения подключаются по PostgreSQL wire protocol, TDS, ODBC, JDBC и ADO.NET. Работает это через libpq, собственные JDBC-драйверы или эмуляцию Oracle Instant Client. Поэтому клиентский код при переезде не меняется. DBeaver и SSMS видят сервер как оригинальный MS SQL. Есть взаимодействие с продуктами «1С» и примеры импортозамещения СУБД под SAP NetWeaver.

Средства защиты: TLS, шифрование на уровне файловой системы, интеграция с СКЗИ, журналы по ГОСТ Р 59548-2022, контроль целостности, аудит, row-level security и маскирование. Резервное копирование бывает полным, дифференциальным и инкрементным. Горячий бэкап настраивается по расписанию и выгружается в файловые и объектные хранилища. В кластерах ведущий узел переключается автоматически.

Поддержка и каналы связи

Написать можно через портал техподдержки, на почту supportqdb@diasoft.ru или позвонить по телефону. Выделенный менеджер возможен, но по договорённости, а не по умолчанию. По SLA на входящий запрос отвечают за 15 минут. Для критического инцидента обещают 2 часа на локализацию и обходное решение и сутки на полное устранение.

Документация по всем компонентам есть на русском на сайте продукта database.diasoft.ru. Ещё есть База знаний и официальные каналы в Telegram и MAX.

Тарифы, ограничения и условия

Коммерческие лицензии считаются по числу ядер и бывают годовые, срочные и бессрочные. Техподдержка входит в лицензию или оформляется отдельным договором. Цену рассчитывают под конкретную конфигурацию.

Бесплатная редакция полнофункциональная, но с 1 сентября 2026 года она работает только на конфигурациях до 4 процессорных ядер (раньше было до 8). Ограничений по объёму базы, числу соединений и функциям у неё нет. Использовать её могут и юрлица, в том числе в коммерческих целях.

В обе редакции без доплаты входят серверная и клиентская части, «Центр управления» с веб-интерфейсом, «Мастер переноса данных», инструмент проверки качества миграции и CDC. Работы по миграции оплачиваются отдельно: это обследование, развёртывание, перенос базы, испытания и промышленный переход. Инженеры могут приехать или работать удалённо, а стоимость фиксируют после обследования.

Ограничения: полной совместимости с Microsoft SQL Server и Oracle Database из коробки нет: это независимая реализация протоколов и диалектов. Расхождения описаны в отдельных документах. Чтобы устранить конкретное расхождение, нужно ждать доработки СУБД. Для MPP-сценариев продукт не предназначен, для них у «Диасофта» есть отдельное решение. Полиглотные модули обновляются часто, поэтому обновления приходится планировать регулярно.

Для компаний и организаций

«Диасофт» работает по 44-ФЗ и 223-ФЗ. Комплект документов стандартный: договор, счета в рублях и закрывающие документы.

Официальный сайт: database.diasoft.ru

Какую СУБД выбрать под задачу

Postgres Pro Enterprise выбирают, когда базу переносят с Oracle и готовы адаптировать хранимый код. Пакеты, ora2pgpro и ProGate закрывают большую часть работы. Ещё у вендора единственного в подборке цены опубликованы прямо на сайте.

Tantor Postgres подходит компаниям, где основная нагрузка приходится на 1С. Для управления парком СУБД есть Платформа Tantor, а бесплатная редакция до 8 ядер лежит в репозитории Astra Linux Special Edition.

Platform V Pangolin DB рассчитан на высоконагруженные системы с жёсткими требованиями ФСТЭК. Platform V Pangolin DB рассчитан на высоконагруженные системы и требования регуляторов, включая ФСТЭК по 4 уровню доверия. Он работает в процессинге Сбера, а в экосистеме Platform V к нему прилагаются Kintsugi и GraDeLy.

Digital Q.DataBase лучше рассматривать первой, если хранимого кода на T-SQL и PL/SQL много и переписывать его дорого. Из четырёх СУБД подборки только она исполняет эти диалекты напрямую, без трансляции в PL/pgSQL. Пакет из Oracle остаётся на PL/SQL, процедура из MS SQL Server остаётся на T-SQL. Функциональная совместимость с MS SQL Server заявлена на уровне 98%, с Oracle Database на уровне 84%. Клиентский код при переезде не меняется, а DBeaver и SSMS видят сервер как оригинальный MS SQL. Service Broker, SQL Agent и аналог Reporting Services уже воспроизведены. Совкомбанк перенёс 2,2 ТБ за один выходной. «Мастер переноса данных», проверку качества миграции и CDC дают без доплаты в обеих редакциях. Бесплатную редакцию можно использовать в коммерческих целях на конфигурациях до 4 ядер. Для MPP-аналитики у «Диасофта» есть отдельное решение, а точечные расхождения с оригиналом лучше обсудить с вендором до старта.

Solari, рендерер с трассировкой путей в реальном времени, получил более точное освещение и поддержку macOS через Metal, пока без встроенного шумоподавления на этой платформе. Есть нюанс при обновлении: алгоритм выборки освещения ReSTIR теперь отключён по умолчанию ради производительности. Если в сцене с множеством источников света ухудшились тени, разработчики советуют проверить результат и при необходимости включить SolariLighting::restir.

Для 2D-игр добавили пользовательские шейдерные материалы спрайтов и возможность расширять материалы двумерных мешей. В наборе интерфейсных компонентов Feathers появились выбор цвета, прокручиваемый список и выпадающий селектор. А новое событие Ready позволяет запускать логику сцены после создания всех её дочерних сущностей: меньше поводов ловить момент, когда нужный объект ещё не появился.

Обновление важно прежде всего для разработчиков игр и плагинов на Bevy: оно расширяет инструменты для графики и интерфейсов, но требует внимания к совместимости. Для существующих проектов команда подготовила руководство по переходу с 0.19 на 0.20. Подробности и ссылка на него доступны в официальном анонсе.

Отчёты поступают без проверки человеком: это ускоряет передачу находок, но оставляет мейнтейнерам задачу подтвердить проблему и оценить её серьёзность. Anthropic предупреждает о возможных ложных срабатываниях, завышенных оценках опасности и неверном понимании модели угроз проекта.

Сервис должен сократить задержку между обнаружением уязвимости и началом исправления. По данным компании, ручная проверка находок уже стала узким местом. При этом Anthropic продолжит отдельно передавать проверенные специалистами отчёты через действующий процесс согласованного раскрытия уязвимостей.

Для подключения основной мейнтейнер должен отправить PR по стандартному шаблону в GitHub-репозиторий программы, указанный в анонсе. Заявки рассматривают индивидуально: в критерии допуска входит критическое влияние проекта на инфраструктуру и безопасность пользователей. Источник не уточняет доступность сервиса для российских мейнтейнеров и хостингов.

При этом перестраивать технологии нужно было в работающем продукте. Сегодня дневная аудитория соцсети — более 65 млн человек в России. Остановить её работу даже на выходные было невозможно — изменения внедряли поэтапно.

Как трансформировали продукт по сценариям

Сначала коротко о терминах. В сервисной архитектуре большое приложение делят на отдельные сервисы. У каждого свой код, команда и график обновлений. Сервисы общаются друг с другом, но меняться могут независимо.

Крупным направлениям ВКонтакте понадобилось именно это: отдельно планировать изменения и управлять нагрузкой. Сложность в том, что пользователь видит один продукт. Он листает ленту, открывает ролик, потом заходит в сообщество автора и даже не задумывается, что за этими экранами стоят разные системы.

Хороший пример — VK Видео. Видео появилось внутри соцсети и со временем выросло в самостоятельный продукт. Команда разделила сервисы и циклы разработки ВКонтакте и VK Видео. При этом ролики по-прежнему открываются в ленте, сообществах и отдельном приложении. Каждый продукт развивает и масштабирует свои системы сам, а зритель пользуется привычными точками входа.

Главная сложность такого разделения связана с зависимостями. Если любое изменение в одном сервисе требует одновременно обновлять соседние, отдельный репозиторий ничего не даст. Поэтому перед разделением команда выясняет, какие данные нужны, откуда они приходят и кто пострадает, если произойдет сбой.

Переход разбили на пользовательские сценарии. Для каждого определили границы и зависимости, потом выбрали порядок переноса. Новый сервис подключали к работающей системе и сначала проверяли на небольшой части аудитории. Если всё шло нормально, нагрузку постепенно увеличивали и смотрели, как сервис ведёт себя на реальных запросах.

Технический директор ВКонтакте Юрий Кочарян описывает этот процесс так: «Мы понимали, что остановить ВКонтакте, перестроить её и затем снова запустить — невозможно. Поэтому разделили трансформацию на отдельные сценарии и переносили их последовательно. Пока технологическая команда занималась переходом на сервисную архитектуру, продуктовые продолжали выпускать обновления, которые видели наши пользователи».

Платформа разработки вместо ручной сборки

У новой архитектуры была и обратная сторона, которую не видно на красивой схеме. Каждому новому сервису нужен репозиторий, ресурсы, сборка, тесты, доступы, мониторинг. Операции знакомые, но на каждую уходит время. Особенно если для любой из них приходится выяснять, к кому идти и в какую очередь вставать.

VK собрала все эти шаги во внутреннюю платформу разработки. Разработчик выбирает шаблон сервиса, получает ресурсы и сам ведёт изменение от кода до запуска. Такой подход называют self-service: команда пользуется готовыми инструментами и не ждёт, пока кто-то сделает работу за неё.

В этот путь встроены автоматические проверки и тестирование в изолированной среде. Это отдельная копия окружения, где новая логика ничего не сломает в рабочем продукте. Для постепенного запуска используют фича-флаги. Это программные переключатели, которые включают функцию только для выбранных пользователей. Код уже лежит в продукте, но видит его, скажем, один процент аудитории. Команда сама решает, когда расширить доступ.

Изолированная среда и фича-флаги закрывают разные риски. В тестовой среде ошибку ловят до выхода к людям. Ограниченная аудитория показывает, что происходит на настоящих запросах. А они бывают куда разнообразнее тех, что разработчики успели придумать в тестах.

По данным ВКонтакте, с помощью платформы на сегодняшний день создано 347 новых сервисов. Подготовка типового сервиса теперь занимает часы вместо недель. Речь именно о подготовке: продуктовую логику всё равно нужно написать и проверить.

Юрий Кочарян связывает с этим изменения в действиях разработчиков: «Мы не просто ускорили создание сервисов — мы изменили логику работы команд. Они могут самостоятельно пройти путь от идеи до запуска, не собирая каждый раз инфраструктуру по частям. Платформа стала одной из опор трансформации ВКонтакте».

Discovery для рекомендаций

Общие инструменты помогают быстрее развивать и рекомендации. В 2025 году инженеры AI VK запустили Discovery-платформу для рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах VK.

На базе платформы раскатываются технологии Discovery. За понимание содержания и сути контента отвечают мультимодальные модели. MMLM анализирует текст, изображения, звук и видео, учитывает тематику и эмоциональный тон материалов. Данные из разных форматов переводятся в общее семантическое пространство, где их можно сравнивать по смыслу. Допустим, вы прочитали пост о ремонте велосипеда. Система может предложить ролик на похожую тему, даже если его только опубликовали и первых реакций ещё нет.

Интересы пользователя описывает нейропрофиль — собственная трансформерная нейросеть AI VK, которая объединяет сигналы о действиях пользователя в разных продуктах компании в единое векторное представление. Она учитывает долгосрочные предпочтения и то, как они меняются со временем. Это помогает использовать знания об интересах человека в разных продуктах компании и подстраивать рекомендации под его текущие увлечения.

Применение технологий Discovery только за первое полугодие 2026 года увеличило общее время, которое пользователи проводят в ленте ВКонтакте, на 11%. На основе платформы обновили и рекомендации для оригинальных авторов — тех, кто создаёт собственный контент. Их публикации могут попасть к широкой аудитории, даже если подписчиков пока мало. Просмотры постов таких авторов выросли в пять раз, а число новых подписчиков — на 22%. Эти результаты отражают совокупный эффект продуктовых изменений и внедрения новых моделей машинного обучения.

Веб на SPA

Трансформация затронула и фронтенд: ВКонтакте перевела основные разделы веб-версии на SPA (single page application), чтобы ускорить загрузку страниц и переходы между ними.

При работе с приложением браузер загружает HTML-документ один раз. Сначала появляется каркас раздела с навигацией, затем, по мере поступления данных с сервера, — контент. Раньше во многих сценариях страница отрисовывалась только после полного ответа сервера. Теперь загрузка контента не задерживает появление каркаса интерфейса.

При переходе в другой раздел браузер продолжает работать с уже загруженным документом: запрашивает нужные данные и обновляет соответствующие части интерфейса без полной перезагрузки страницы. В результате страницы открываются на 25% быстрее, а среднее время перехода между разделами ускорилось в 3,5 раза.

Деплой фронтенда также ускорился. Сначала команда собирает новую версию и публикует её файлы в хранилище S3. Затем изменения распространяются на все серверы, которые отдают сайт пользователям. Сборка и публикация файлов в это время не входят.

«Для нас было важно не просто изменить архитектуру соцплатформы, но и сохранить скорость обновлений, надёжность и качество пользовательского опыта. Переход позволил командам сократить время деплоя фронтенда до 20 сек, а релизы проходят в среднем 6 раз за сутки», — объясняет Юрий Кочарян.

Как поменялась работа команд

Каждая команда отвечает за свой сервис на всех этапах — от проектирования до эксплуатации. Она проверяет код, постепенно запускает изменения и следит за метриками и стабильностью под нагрузкой. После релиза команда оценивает, как сервис работает у пользователей, и на основе этих данных планирует доработки.

Платформа автоматизирует типовые операции. Общие требования к разработке и эксплуатации заложены в её шаблоны и автоматические проверки. Это помогает командам соблюдать единые правила, но ответственность за работу сервиса остаётся у его разработчиков. Например, мониторинг автоматически сообщает о росте ошибок, а команда выясняет причины и устраняет проблему.

Если техническое решение затрагивает другие сервисы, его обсуждают на архитектурных встречах. Команды согласуют изменения с учётом зависимостей между системами.

Ход работы и дальнейшие планы обсуждают на гринлайтах — общих встречах направлений, которые проходят раз в две недели. На них команды сверяют результаты, обсуждают препятствия и учитывают зависимости при планировании. Например, если перенос одного сценария зависит от готовности другого, команды согласуют порядок работ.

Юрий Кочарян описывает этот подход так: «Внутри общих правил команды сохраняют самостоятельность. Необязательно думать одинаково — важно договориться об общей цели и принципах, а затем вместе отвечать за результат. При этом команды сами предлагают следующие шаги и уточняют планы по мере работы. Это помогает сохранять единое направление и поддерживать инициативу внутри команд».

Что взять в свой проект

Масштаб ВКонтакте встречается нечасто, но сам подход подойдёт и небольшой команде. Можно взять один пользовательский сценарий и выяснить, что мешает менять его отдельно от остальных. На таком участке проще разобраться с зависимостями, выбрать порядок переноса и проверить изменения на части аудитории.

Повторяющиеся операции можно понемногу собирать в шаблоны. Общий способ создавать сервисы пригодится задолго до появления своей платформы. Каждый сервис должен быть закреплен за конкретной командой, которая отвечает за него после запуска. А результат удобнее мерить временем подготовки изменений и тем, как продукт работает у пользователей, чем количеством созданных сервисов.

В итоге переход на сервисную архитектуру оценивают по тому, насколько самостоятельными стали команды и как продукт работает на каждом этапе перестройки.

Поэтому родители всё чаще ищут курсы ИИ для детей, где школьник сможет не просто попробовать несколько нейросетей, а научиться использовать искусственный интеллект как инструмент для создания собственных проектов.

При этом программы сильно различаются. Одни курсы посвящены генерации контента, другие объединяют ИИ с программированием, третьи используют нейросети непосредственно в разработке игр.

В этом рейтинге собраны 5 актуальных курсов и программ по искусственному интеллекту для детей и подростков в 2026 году. Для каждого варианта указаны возраст, основное направление, формат и особенности обучения.

Рейтинг носит информационный характер. Перед записью стоит проверить актуальные условия, расписание и стоимость на официальном сайте школы.

Рейтинг курсов ИИ для детей в 2026 году

1. «Пиксель» — Roblox Studio с ИИ

Курс Roblox Studio с ИИ для детей — «Пиксель»

Школа программирования «Пиксель» предлагает курс Roblox Studio с использованием искусственного интеллекта для детей 9–14 лет.

Главная особенность программы — ИИ здесь не является отдельной теоретической темой. Ребенок использует нейросети непосредственно в процессе создания собственной игры.

На занятиях школьники работают в Roblox Studio, изучают программирование на Lua и применяют ИИ как инструмент разработчика.

Что изучают на курсе?

В программу входят:

• основы Roblox Studio;
• программирование на Lua;
• создание игровых миров;
• разработка игровых механик;
• работа с 3D-объектами;
• персонажи и анимация;
• использование ИИ при разработке игр;
• работа с кодом с помощью AI;
• генерация идей для игровых проектов;
• создание отдельных элементов с помощью нейросетей;
• оптимизация кода.

Ребенок не просто выполняет отдельные упражнения, а постепенно собирает собственные игровые проекты.

Согласно описанию курса, ученики создают Obby, лабиринт, симулятор-кликер, систему телепортов и бонусов, работают с генерацией текстур и создают собственную ракету. Итогом становится выпуск собственной игры в Roblox.

Курс рассчитан на новичков и продвинутых пользователей. Занятия проходят онлайн, модуль состоит из 12 занятий по 90 минут, а полный курс рассчитан на 9 месяцев.

Кому подойдет?

Курс особенно интересен детям, которые уже любят Roblox и хотят разобраться, как создаются игры.

Для такого ребенка искусственный интеллект становится не абстрактной технологией, а практическим инструментом: с его помощью можно искать идеи, работать с кодом и решать отдельные задачи разработчика.

2. ZeroCoder — Python и ChatGPT

Курс «Python и ChatGPT» — ZeroCoder

Еще один вариант обучения ИИ — объединить нейросети с программированием.

Программа ZeroCoder «Python и ChatGPT» рассчитана на детей 10–16 лет. В ней Python изучается вместе с основами работы с искусственным интеллектом.

Согласно актуальному описанию программы, обучение включает практические задания и создание собственных проектов.

Такой формат отличается от курсов, где ребенок в основном создает изображения или тексты.

Здесь нейросеть может использоваться как помощник при изучении кода: школьник получает возможность задавать вопросы AI, разбирать ошибки и использовать его при разработке собственных проектов.

Что может заинтересовать ребенка?

• Python;
• ChatGPT;
• создание программ;
• работа с AI;
• практические проекты;
• знакомство с IT-профессиями.

Кому подойдет?

Школьникам 10–16 лет, которым интересны программирование и искусственный интеллект одновременно.

Если ребенок хочет в будущем заниматься разработкой, связка Python + AI может быть логичным продолжением базового знакомства с нейросетями.

3. CODDY — создание игр с помощью нейросетей

Курсы по искусственному интеллекту и созданию игр — CODDY

CODDY предлагает несколько программ, связанных с искусственным интеллектом.

Одно из направлений — создание игр с помощью нейросетей.

В таком формате ребенок знакомится с AI через понятную ему задачу — разработку собственной игры.

Нейросети могут использоваться для:

• генерации идей;
• работы с игровыми объектами;
• создания визуальных элементов;
• помощи с кодом;
• разработки отдельных компонентов проекта.

У школы также есть отдельные программы по нейросетям и промпт-инжинирингу.

Это позволяет выбирать направление в зависимости от того, что интересует ребенка: непосредственно создание игр или более общее знакомство с искусственным интеллектом.

Кому подойдет?

Школьникам, которые интересуются играми и хотят попробовать использовать ИИ не только для общения с чат-ботом, но и для создания собственного цифрового проекта.

4. Компьютерная академия TOP — «Мастер нейросетей»

Компьютерная академия TOP

В линейке программ Компьютерной академии TOP есть направление «Мастер нейросетей».

Программа ориентирована на практическое использование современных AI-инструментов.

В актуальных образовательных подборках среди тем курса указываются:

• промпт-инжиниринг;
• генерация изображений;
• создание видео;
• работа с API;
• использование нейросетей для решения практических задач.

Это более универсальный вариант по сравнению с курсом, который привязан к конкретной игровой платформе.

Ребенок может использовать AI для создания различных типов цифрового контента и постепенно знакомиться с возможностями искусственного интеллекта.

Кому подойдет?

Школьникам, которым интересно экспериментировать с разными AI-инструментами и создавать изображения, видео и другие цифровые материалы.

Перед записью стоит уточнить возраст конкретной группы и актуальную программу: у академии большая линейка IT-курсов, поэтому условия могут различаться.

5. Айтигенио — «Нейросети для школьников»

Курс «Нейросети для детей» — Айтигенио

Айтигенио предлагает несколько уровней обучения нейросетям.

Начальные программы рассчитаны на детей от 7 лет и позволяют познакомиться с генерацией изображений, видео, музыки и текстов.

Для более старших школьников программа становится технически сложнее: появляются машинное обучение, данные, TensorFlow, классификация изображений и программирование.

Таким образом, ребенок может продолжить обучение в рамках одного направления по мере роста своих навыков.

Что может изучать школьник?

• генеративные нейросети;
• создание изображений;
• видео;
• музыку;
• работу с промптами;
• машинное обучение;
• классификацию изображений;
• программирование;
• создание AI-проектов.

Кому подойдет?

Айтигенио может быть интересен детям разного возраста: от начинающих, которые только знакомятся с нейросетями, до школьников, готовых переходить к техническим темам.

Какие бывают курсы искусственного интеллекта для детей?

При выборе обучения полезно понимать, что под формулировкой «курс ИИ» могут скрываться совершенно разные программы.

ИИ для творчества

Ребенок учится создавать:

• изображения;
• персонажей;
• музыку;
• видео;
• презентации;
• комиксы.

Такой формат подходит для первого знакомства с технологией.

ИИ и программирование

В программе появляются Python, код, алгоритмы и AI-инструменты.

Ребенок учится использовать нейросеть не только для генерации контента, но и как помощника разработчика.

ИИ для создания игр

Нейросети используются непосредственно при разработке игры.

Ребенок может генерировать идеи, работать с кодом, создавать отдельные элементы проекта и экспериментировать с игровыми механиками.

ИИ и машинное обучение

Более техническое направление.

Здесь могут изучаться:

• данные;
• датасеты;
• обучение моделей;
• классификация;
• компьютерное зрение;
• алгоритмы машинного обучения.

Такой вариант больше подходит подросткам и детям, которые уже имеют базовую подготовку.

Почему родителям стоит обратить внимание на практику?

Одна из главных проблем обучения нейросетям заключается в том, что ребенок очень быстро может научиться нажимать кнопку генерации.

Но это еще не означает, что он понимает искусственный интеллект.

Например, можно попросить нейросеть:

«Придумай игру».

И получить готовую идею.

Но гораздо полезнее, если ребенок самостоятельно определяет:

• какую игру он хочет создать;
• для кого она предназначена;
• какие механики в ней будут;
• какую задачу может решить AI;
• что нужно проверить в результате.

В таком случае нейросеть становится инструментом, а не заменой самостоятельной работы.

Боль родителей: ребенок уже пользуется нейросетями

Многие родители сталкиваются с ситуацией, когда школьник уже активно использует AI.

Он может:

• писать с помощью нейросети домашние задания;
• создавать презентации;
• генерировать изображения;
• искать ответы;
• исправлять тексты;
• получать помощь с кодом.

Проблема возникает тогда, когда ребенок перестает понимать, где заканчивается помощь инструмента и начинается собственная работа.

Поэтому современное обучение ИИ должно включать не только технические возможности нейросетей, но и AI-грамотность:

поставить задачу → сформулировать запрос → получить ответ → проверить → исправить → сделать вывод.

Это помогает ребенку использовать искусственный интеллект осознанно.

Как выбрать курс ИИ для ребенка?

Если ребенок любит Roblox и игры

Можно обратить внимание на курсы, где ИИ изучается непосредственно в процессе разработки игры.

Если ребенок интересуется программированием

Подойдут программы, где искусственный интеллект объединен с Python.

Если нравится рисование и создание видео

Лучше искать курсы по генеративному ИИ и цифровому творчеству.

Если ребенок хочет понять, как работает искусственный интеллект

Стоит выбирать программы, где есть данные, машинное обучение и основы устройства AI-моделей.

Если это первое знакомство с ИИ

Лучше начать с программы, где много практики и понятных ребенку проектов.

На что обратить внимание перед оплатой курса?

Перед записью стоит уточнить:

• возраст учеников;
• уровень подготовки;
• продолжительность обучения;
• формат занятий;
• размер группы;
• наличие преподавателя;
• количество практических заданий;
• итоговый проект;
• какие нейросети используются;
• требуется ли регистрация в сторонних сервисах;
• нужны ли дополнительные платные подписки;
• есть ли пробный урок;
• какой компьютер необходим для занятий.

Для детей особенно важен последний пункт: не все AI-инструменты одинаково подходят для несовершеннолетних, а условия регистрации и использования сервисов могут различаться.

FAQ

С какого возраста можно изучать ИИ?

Зависит от программы. Творческие курсы могут начинаться с младшего школьного возраста, а технические программы с Python и машинным обучением обычно рассчитаны на более старших детей.

Нужно ли знать программирование?

Нет. Для базового знакомства с нейросетями программирование не обязательно. Но для технического изучения ИИ Python становится полезным навыком.

Что лучше: нейросети или программирование?

Эти направления можно объединять. Например, на курсе Roblox Studio с ИИ ребенок одновременно изучает программирование на Lua и использует искусственный интеллект в разработке игр.

Можно ли ребенку использовать ИИ для учебы?

Да, но важно научить школьника проверять ответы нейросети и самостоятельно понимать материал.

Что ребенок может создать с помощью ИИ?

В зависимости от программы это могут быть изображения, видео, презентации, игры, сайты, чат-боты, программные проекты и другие цифровые работы.

Можно ли начать обучение без опыта?

Да. Многие программы рассчитаны на начинающих. Перед записью важно проверить требования конкретного курса.

Итог

В 2026 году курсы ИИ для детей становятся всё разнообразнее. Ребенок может изучать искусственный интеллект через программирование, создание игр, генерацию изображений и видео или работу с современными AI-инструментами.

Для детей, которые любят игры, интересным вариантом может стать курс «Roblox Studio с ИИ» в школе «Пиксель»: школьник создает собственную игру, изучает Lua и одновременно учится использовать нейросети в работе разработчика.

ZeroCoder объединяет ИИ с Python, CODDY использует искусственный интеллект в создании игр, TOP делает акцент на универсальных AI-инструментах, а Айтигенио предлагает программы разного уровня — от генеративных нейросетей до машинного обучения.

При выборе курса лучше ориентироваться не только на количество нейросетей в программе. Важнее понять, что ребенок будет делать самостоятельно и какой проект сможет создать к концу обучения.

Главный навык — не просто уметь пользоваться нейросетью, а понимать, какую задачу ей можно поставить, как проверить полученный результат и как использовать AI для создания собственного проекта.

Ограничения помогают уменьшить последствия ошибок модели, внедрения вредоносных инструкций и работы с недоверенными зависимостями. При включённой изоляции локально запущенные MCP-серверы и языковые серверы тоже попадают в песочницу по умолчанию. Разработчики подчёркивают: эта защита дополняет средства безопасности компьютера, но не создаёт самостоятельную границу безопасности.

Включить функцию можно настройкой chat.agent.sandbox.enabled или переключателем Sandboxing for terminal в меню Permissions отдельной сессии. На Windows потребуются необходимые обновления ОС. Для удалённых сессий ограничения действуют на хосте, где агент запускает инструменты и команды, поэтому администраторам важно учитывать пути и разрешения именно этой машины.

Сессии агентов теперь можно размещать рядом в сетке, а неактивные рабочие деревья Git очищать вручную или автоматически. Также появилась возможность продолжать локальные разговоры Copilot и Codex из других приложений с сохранением истории.

Корпоративные пользователи могут одновременно авторизоваться в GHE.com и GitHub Enterprise Server в одном окне редактора. Проверить доступность обновления можно через Check for Updates. Отдельных сведений об ограничениях для российских пользователей или хостингов в заметках к релизу нет.

Источники

• Visual Studio Code 1.141

Функциональные флаги (feature flags, feature toggles) позволяют разработчикам включать и отключать функции приложения, но при этом не требуют повторно собирать и развёртывать код. Благодаря флагам в CI/CD можно чётко отделить друг от друга этапы «развёртывания» (доставки результатов разработки и сборки) и «релиза» (запуска новой функциональности для пользователей). Для чего и как именно это делается — разберём в этой статье.

Что такое функциональный флаг

Технически функциональный флаг — это специальный код в приложении, который проверяет значение предварительно выбранной переменной. В зависимости от этого активируется разная логика.

Ниже приведён пример JSON, который получает приложение. Оно проверяет геотег пользователя, и если пользователь из Москвы, то значение флага возвращает true и в итоге отображается виджет погоды. Для пользователей из других городов значение флага принимает default_variant: "disabled", и виджет для них не показывается.

Функциональные флаги могут использоваться в разных сценариях — приведём основные с парой примеров:

• Повышение надёжности системы: отключение рекомендаций при высокой нагрузке, переключение на резервный платёжный шлюз при сбоях в основном.
• Обучение через продуктовые эксперименты и A/B-тестирование: сравнение двух вариантов страницы регистрации, тестирование двух видов кнопки «Купить».
• Управление доступом по тарифам и подпискам: экспорт отчётов только для пользователей Pro, расширенные настройки только для корпоративных клиентов.
• Сезонные и временные функции: промокоды на «чёрную пятницу», приём работ для конкурса.
• Аварийные выключатели (kill switches): отключение медиаплеера из-за ошибок, удаление неверно настроенного способа оплаты.

Далее рассмотрим основные типы флагов.

Типы флагов

Флаги классифицируются по механизму работы и целевому назначению.

По механизму работы: статические и динамические флаги

Статические флаги чаще всего используют, чтобы скрыть недоделанную функциональность до релиза, проставить внутренние флаги, которые не требуют частого переключения, или флаги в микросервисах с редкими развёртываниями.

Их значение фиксируется на этапе сборки или при старте приложения. Чтобы изменить значение такого флага, придётся перезапускать сервис.

Статические флаги задаются через переменные окружения (.env), конфиг-файлы (config.json) или внешние сервисы конфигурации (Consul).

Пример в .env:

Пример в виде конфиг-файла:

Использование в коде:

Плюсы: простота, нулевые сетевые задержки, предсказуемость, безопасность (нет внешних вызовов в runtime).

Минусы: невозможность изменить поведение «на лету» — требуется пересборка/перезапуск.

Динамические флаги идеальны для экспериментов с пользователями, постепенного развёртывания и таргетинга по регионам или ролям. Их можно менять в runtime без перезапуска приложения.

Такие флаги управляются через внешние системы: API, БД, специализированные сервисы.

В примере ниже — два флага. Первый проверяет, попадает ли пользователь в сегмент для тестирования нового способа оформления заказа: берутся только 25 % пользователей сервиса; также они должны входить в группы "beta_testers", "premium_users" и быть из России, Беларуси или Казахстана. Второй флаг показывает, что ИИ-рекомендации при заказах пока отключены для всех пользователей, но в нужный момент это можно изменить даже во время работы приложения.

Пример конфигурации:

Использование в коде:

Плюсы: гибкость — можно включать и выключать фичи на лету, перенастраивать систему без перезапуска сервиса (критично для высоконагруженных систем).

Минусы: усложнение логики системы (flag debt), дополнительная задержка при запросе состояния флага и зависимость от внешних систем.

Сведём сравнение типов флагов в небольшую таблицу:

По цели применения: релизные, экспериментальные, операционные и разрешающие флаги

Релизные флаги (release flags) позволяют отделить развёртывание от релиза, то есть экспериментальная/незаконченная фича вливается в основную ветку и развёртывается вместе с остальным кодом, но остаётся выключенной до официального релиза. Если после релиза что-то пойдёт не так, флаг можно сразу же отключить, не делая новый релиз и не откатывая приложение. Когда новая функциональность начинает работать стабильно, релизный флаг удаляют.

Например, код нового платёжного шлюза уже в продакшене, но флаг пока enabled: false. Флаг включат 1 ноября, и фича станет доступной всем. Если с платежами возникнут проблемы, флаг сразу же отключат без отката деплоя.

Экспериментальные флаги (experiment flags) — это инструмент для A/B-тестов и проверки гипотез. Они позволяют показать разные новые варианты новой функции разным пользователям (или показать новую функциональность только ограниченной лояльной группе пользователей), чтобы изучить их реакцию и на её основе сделать вывод о новой фиче. По окончании A/B-теста экспериментальный код и флаг удаляют.

В примере ниже команда интернет-магазина проводит тест, чтобы выбрать подходящий цвет для кнопки «Оформить заказ» в корзине. Выборка из 30 % пользователей распределяется случайным образом: 50 % из них видят зелёную кнопку, 25 % — красную, 25 % — оранжевую. Система собирает метрики: конверсию и отказ от корзины. Через две недели становится ясно, что оранжевая кнопка даёт +15 % к конверсии, поэтому её делают основной, а флаг и экспериментальный код удаляют.

Операционные флаги (ops flags) нужны, чтобы регулировать поведение системы. С их помощью можно отключать ресурсоёмкие операции во время больших нагрузок или на слабых устройствах, переключаться между внешними сервисами, предотвращать критические сбои при запуске новой функциональности, управлять режимами деградации, проводить диагностику при инцидентах.

Операционные флаги зачастую не удаляют и оставляют в системе.

Рассмотрим следующий пример. В «чёрную пятницу» нагрузка в приложении интернет магазина растёт, утилизация CPU превышает 85 %. Из-за этого отключаются ИИ-рекомендации (на ресурсоёмкой ML-модели) и включаются обычные статические. После того как нагрузка снижается, флаг возвращается в исходное состояние.

Второй флаг позволяет переключиться на режим обслуживания БД, а третий — на резервный платёжный сервис, если есть сбои в основном.

Разрешающие флаги (permission flags) — это одна из составляющих настройки доступа к специфическим функциям приложения, например к ролям в админ-панели для разработчиков и менеджеров или к платным функциям для клиентов. Такие флаги могут быть очень динамичными и менять состояние при каждом запросе.

Разрешающие флаги обычно долгоживущие и становятся неотъемлемой частью жизненного цикла приложения.

В примере ниже при каждом запросе к админ-панели система проверяет роль пользователя и статус подписки. Администратор видит все разделы, менеджер — только ограниченный набор, а премиум-клиент получает доступ к дашборду аналитики. Администраторы и премиум-клиенты также могут экспортировать отчёты в формате Excel.

Далее рассмотрим, какие существуют инструменты для управления функциональными флагами.

Системы управления флагами

Глобально все решения для управления флагами делятся на три категории: проприетарные, Open Source и собственные разработки.

Проприетарные SaaS-платформы предлагают готовую инфраструктуру, поддержку и продвинутый функционал «из коробки». Они идеально подходят для команд, которые хотят сосредоточиться на продукте, а не на поддержке инструмента. Крупным компаниям стоит инвестировать именно в такие решения, а для стартапов могут подойти базовые тарифы.

Перечислим тут несколько самых известных проприетарных инструментов для управления флагами:

• LaunchDarkly позволяет включать функционал для конкретных сегментов аудитории с высокой гранулярностью, то есть подходит для детального таргетинга пользователей и маркетинговых экспериментов. Платформа даёт enterprise-уровень надёжности и позволяет гибко управлять жизненным циклом флагов.
• ConfigCat обеспечивает единую точку управления, если инфраструктура состоит из разнородных технологий (веб, мобильные приложения, бэкенд на разных языках).
• Harness интегрирует управление флагами прямо в CI/CD-процессы. Предоставляет командам детальную аналитику о влиянии флагов на производительность и стабильность системы прямо в пайплайне развёртывания.

Open Source-решения дают полный контроль над кодом и данными и позволяют развёртывать систему на своих серверах (on-premise), что критично для организаций со строгими требованиями к безопасности.

Вот пара примеров Open Source-платформ для управления флагами:

• Flagsmith позволяет сохранить данные внутри периметра компании, хорошо поддаётся конфигурации и кастомизации через удобный интерфейс.
• Unleash хорошо подходит компаниям, которым важно разграничивать права управления флагами между разными командами, менеджерами и разработчиками.

Собственная разработка тоже возможна, но требует значительных ресурсов. На ранних этапах разработки продукта или при тестировании гипотез внедрения флагов можно использовать переменные окружения, JSON-файлы или простой API-сервис. Но по мере роста продукта поддерживать собственное решение становится всё сложнее: нужно обеспечивать отказоустойчивость, безопасность и разработку SDK для всех языков программирования в проекте. Так что переход на специализированный инструмент (Open Source или SaaS) — обычно вопрос времени.

Независимо от того, какое решение вы выберете, важно убедиться, что оно легко интегрируется с вашей CI/CD-системой и не создаёт узких мест в разработке. Кроме того, внедрять полноценную систему управления флагами на ранних этапах разработки может быть избыточным, поэтому нужно всегда спрашивать себя, стоят ли затраченные усилия желаемого результата.

Теперь посмотрим, какую роль функциональные флаги играют в CI/CD.

Функциональные флаги в CI/CD

Флаги фундаментально меняют подход к управлению исходным кодом, особенно если используется модель ветвления Trunk Based Development (TBD).

При TBD в основную ветку (main/trunk) часто вливаются изменения. Функциональные флаги позволяют разработчикам интегрировать и развёртывать фичи, которые ещё не готовы к релизу, и при этом не рисковать стабильностью всего приложения. Благодаря флагам быстрее внедряются изменения и упрощается слияние, так как весь код (и основной, и разрабатываемый) остаётся в одной ветке. Это предотвращает конфликты слияния (merge hell), которые часто случаются при долгоживущих ветках.

Флаги улучшают управление рисками, а именно:

• дают возможность выключить функциональность сразу после релиза, если она работает неправильно, — благодаря этому система быстрее восстанавливается (MTTR);
• позволяют включать фичу поэтапно, делать canary/rollout, быстро откатывать поведение через переключатель и не ждать новой сборки для исправления проблемы.

На сам CI/CD-пайплайн функциональные флаги никак не влияют. Основная задача пайплайна — запуск автотестов, сохранение результатов их работы и передача далее для дальнейшего анализа. Проверка функциональности при включённом и выключенном флаге должна быть частью автотестов.

Чтобы эффективно протестировать оба состояния флага, можно использовать параметризованные тесты (переключаться между состояниями внутри одного набора тестов) либо поддерживать отдельные наборы тестов для включённого и выключенного флага.

Параметризованные тесты позволяют динамически переключать состояние флага во время выполнения приложения и тем самым уменьшают дублирование кода.

Отдельные наборы тестов могут быть полезны, когда состояния флагов фиксированы в разных окружениях (например, staging и production) или когда предпочтительнее запускать тесты по отдельности.

Допустим, мы готовим новую версию приложения и до того, как выпустить её в продакшен, тестируем релиз-кандидата в окружении staging. CI/CD-пайплайн собрал образ release-candidate и развернул его в staging. При запуске приложения запрашивается набор флагов из централизованной системы управления флагами. Далее при запуске автотестов подбирается набор тест-кейсов для заданного окружения. Также подбирается набор флагов для конкретного пользователя после того, как его логин и user id считаются из cookie во время запроса.

В результате тестовые сценарии становятся более гибкими, позволяют прогонять тесты в разных режимах флага, а также отдельно проверять критичные сценарии и постепенно расширять набор проверок.

Ниже подробнее рассмотрим сценарий тестирования релиз-кандидата.

Сценарий тестирования релиз-кандидата с применением функциональных флагов

Сценарий состоит из следующих шагов:

1. CI/CD-пайплайн собирает образ release-candidate и деплоит в staging.
2. При запуске приложения запрашиваются флаги из Flagsmith с параметрами environment=staging, user_id, role.
3. Система флагов возвращает конфигурацию: какие флаги включены и какие тест-кейсы нужно выполнить.
4. Автотесты динамически фильтруют тесты на основе полученного ответа. Тесты, которые не относятся к активным функциям текущего окружения, не запускаются.

Все флаги хранятся в системе управления флагами Flagsmith в формате JSON.

Здесь описан флаг new_payment_flow — он управляет новой версией процесса оплаты.

В нашем примере функция включена в staging и выключена в production.

Помимо самого состояния флага, конфигурация содержит список тестов для каждого окружения. Для staging предусмотрены три проверки:

• успешная оплата;
• обработка ошибки;
• обработка тайм-аута.

Для production пока оставлен только тест успешной оплаты.

В config находятся параметры, которые тесты также могут получить из системы флагов. В нашем случае это timeout_ms 5000. Значение тайм-аута не зашито непосредственно в тесте, и его можно изменить через конфигурацию флага.

Автотесты при запуске запрашивают флаги из внешней системы с помощью следующего запроса:

Здесь тестовый раннер сообщает системе флагов контекст, в котором выполняется проверка. В параметре context указаны идентификатор release candidate и источник запроса — autotest_runner.

Получив такой запрос, система флагов определит, какие настройки применимы именно к этому запуску.

Автотесты используют функциональные флаги, чтобы динамически сформировать определённый тестовый сценарий. Для этого процесс сбора тестов перехватывается через специальную функцию (conftest.py):

Тут pytest находит все тесты, какие есть. Код узнаёт, в каком окружении запускаются тесты, подключается к Flagsmith и получает активные флаги.

Из флагов берётся список тестов, которые нужно запустить для конкретного окружения. Из всех найденных тестов остаются только те, которые:

• относятся к нужному окружению;
• указаны в конфигурации активного флага.

В результате pytest запустит только оставшиеся тесты.

Функциональные флаги влияют не только на выбор тестов. Сам тест также может получать из флага параметры, необходимые для его выполнения:

Здесь из конфигурации флага new_payment_flow извлекается параметр timeout_ms. В нашей конфигурации его значение было задано — 5000. Если бы оно не было указано, использовалось бы значение по умолчанию — 3000.

Таким образом, CI/CD-пайплайн остаётся универсальным и не содержит отдельной логики вроде «если это такой-то релиз, запусти такие-то тесты». Он запускает один и тот же механизм, а конкретное поведение определяется конфигурацией функциональных флагов.

Итого мы получаем инструмент, который позволяет гибко управлять тем, какие тесты и в каком окружении запускать и для каких пользователей включать новую функциональность.

Риски и рекомендации по использованию флагов

Флаги — это мощный инструмент, но если неправильно их использовать, они могут принести проекту больше вреда, чем пользы, поэтому применять их нужно с осторожностью.

Основные риски при работе с флагами

Деградация кода и тестов. Забытые флаги создают в коде множество ветвлений. В результате тестировать такой код становится сложнее: нужно проверять не только каждый флаг отдельно, но и разные сочетания флагов.

Проблемы производительности и доступности. Постоянные сетевые запросы к сервису флагов замедляют работу приложения, если не используется кеширование. Кроме того, сервис флагов становится критической зависимостью: если он упадёт, вместе с ним могут упасть все зависимые микросервисы.

Рассинхронизация. Разные экземпляры приложения могут узнать об изменении флага не одновременно, поэтому могут временно работать по-разному.

Архитектурные рекомендации

Прежде всего, флаги нужно вовремя удалять: можно настроить в CI/CD автоматические уведомления на флаги, которые живут дольше установленного времени, например больше 30 дней. А релизные и экспериментальные флаги лучше удалять сразу после того, как стабилизировалась фича или закончился A/B-тест. У каждого флага должны быть владелец, дата создания и план удаления.

Как мы уже писали выше, флаги — это критическая зависимость, поэтому стоит обезопасить себя от сбоев в системе управления флагами: использовать на стороне приложения fallback-значения (default variants), внедрить локальное кеширование (чтобы пережить кратковременные падения сети), использовать автоотключение (Circuit Breaker) запросов к сервису флагов при множественных таймаутах.

Обезопасить себя при работе с флагами нужно и с других сторон: нельзя хранить в их конфигурации секреты или персональные данные, необходимо логировать все изменения (кто, когда и что изменил) и внедрить обязательный code review и approval-процесс для критичных флагов.

Чтобы избежать взрыва матрицы тестов, не нужно создавать отдельные тесты для каждого состояния флага — лучше использовать параметризованные тесты и динамическую фильтрацию (вроде того сценария, что мы рассматривали выше).

В целом, в зрелой практике флаги используют как временный инструмент для поставки и экспериментов, а не как постоянная замена нормальной архитектуре.

Резюмируем ключевые принципы:

• Временность. Для флагов должен быть чёткий план удаления.
• Прозрачность. У каждого флага должны быть владелец, назначение и срок жизни.
• Отказоустойчивость. Приложение должно работать даже при недоступности сервиса управления флагами.
• Мониторинг. Состояние и использование флагов нужно постоянно отслеживать.

Итак, функциональные флаги — это важный элемент культуры непрерывной поставки. Они повышают гибкость, безопасность и скорость доставки ПО, позволяют командам выпускать код чаще. Но важно помнить, что флаги — это не панацея: они дают максимум пользы только при грамотном внедрении и регулярной очистке, а без должной дисциплины могут усложнить кодовую базу и тестирование.

Рабочее пространство может объединять несколько папок из разных репозиториев. Есть четыре режима агента: написание кода, планирование, ответы на вопросы и отладка. Режим Plan не меняет файлы, а после одобрения плана передаёт работу Code, который может распределять подзадачи между субагентами.

Для анализа данных предусмотрены прямое редактирование ноутбуков агентом и управление окружениями conda через интерфейс. Разработчики смогут просматривать изменения и запускать результат в терминале внутри приложения. По заявлению компании, эти возможности объединяют этапы работы, для которых прежде могло требоваться переключение между инструментами.

Согласно анонсу Kilo, Desktop уже доступен для скачивания. Стоимость приложения, лимиты использования и доступность из России в публикации не указаны.

Исправления Lightwell адаптируют к версиям, которые уже работают в production, и поставляют через защищённые репозитории. Это позволяет включать патчи в существующие процессы разработки и тестирования. Применимые исправления также передают исходным открытым проектам по процедуре ответственного раскрытия.

Новость касается команд, чьи приложения используют затронутые Java-зависимости. IBM и Red Hat объясняют важность работы тем, что автономные ИИ-агенты могут объединять несколько менее опасных слабостей в серьёзную атаку. При этом в анонсе нет перечня библиотек, версий и CVE, поэтому определить затронутые приложения по нему нельзя.

Для российских разработчиков и хостингов вывод тот же: нужно сверять зависимости приложений с уведомлениями сопровождающих проектов и доступными обновлениями. О доступности Clearinghouse для заказчиков из России компании не сообщили. Подробности анонса приведены в пресс-релизе IBM и Red Hat.

К дизайн-библиотекам можно прикреплять Markdown-файлы с правилами, рекомендациями и нежелательными практиками. Агент читает их при каждом запросе, если соответствующая библиотека включена. Для команд с общей дизайн-системой это способ передавать помощнику принятые правила без повторного объяснения в каждом сообщении. Насколько точно агент соблюдает инструкции, в анонсе не показано.

С даты релиза агент расходует AI-кредиты. Стоимость и лимиты их использования в заметке не указаны, поэтому общедоступность не означает бесплатную работу без ограничений. В релизе также нет сведений о доступности агента из России.

Полная модель содержит 740 млн параметров. Для текстовых задач требуется 270 млн параметров, а для полной мультимодальной поддержки добавляются энкодеры зрения на 170 млн и аудио на 300 млн параметров. Контекстное окно выросло вчетверо, до 8 тысяч токенов. По данным Google, оно вмещает до 5,5 минуты аудио, 29 изображений или 58 видеокадров.

Для разработчиков инструментов работы с кодом заметное изменение касается качества поиска: в опубликованных Google результатах MTEB Code оценка выросла с 68,76 до 78,68. Компания также заявляет о ведущих результатах среди мультимодальных моделей размером менее миллиарда параметров. Это оценки вендора, независимые проверки в источнике не приведены.

Локальная обработка позволяет строить поиск по файлам и медиа без отправки данных в облако. Веса доступны на Hugging Face и Kaggle под лицензией Apache 2.0, допускающей коммерческое использование. Стоимость развёртывания и доступность площадок из России в анонсе не указаны.

Источники

• EmbeddingGemma 2 is a best-in-class open model for natively multimodal embeddings

При этом между курсами есть существенная разница. Одни программы знакомят ребенка с генерацией картинок, текстов и видео. Другие учат промптингу и работе с AI-инструментами. Третьи идут глубже: объясняют, что такое данные, как обучаются модели, и объединяют искусственный интеллект с Python.

В этой статье собрали рейтинг 10 школ и курсов, где дети и подростки могут изучать нейросети и искусственный интеллект в 2026 году.

Как составлялся рейтинг?

Чтобы сравнение было полезным для родителей, мы не ориентировались только на популярность школы или количество отзывов.

При подготовке рейтинга учитывали:

• возраст учеников;
• содержание программы;
• наличие практических заданий;
• итоговые проекты;
• глубину изучения ИИ;
• работу с современными AI-инструментами;
• наличие программирования и машинного обучения;
• формат занятий;
• продолжительность;
• наличие пробного или бесплатного занятия;
• поддержку преподавателя.

Основой стали открытые данные с официальных страниц школ и конкретных программ. Информация актуальна на сентябрь 2026 года, но стоимость, расписание и условия обучения могут меняться.

Важно: место в рейтинге не означает, что одна программа подходит всем детям лучше другой. Для семилетнего ребенка, школьника 10–12 лет и подростка, который уже знает Python, задачи обучения будут разными.

Рейтинг курсов по изучению нейросетей для детей

1. Пиксель — «Искусственный интеллект и нейросети для детей»

Курс «Искусственный интеллект и нейросети» — Пиксель

Курс рассчитан на детей 8–12 лет и посвящен именно изучению принципов искусственного интеллекта и нейросетей.

В программе ребенок знакомится с:

• искусственным интеллектом;
• нейронными сетями;
• алгоритмами;
• датасетами;
• обучением моделей;
• распознаванием изображений;
• распознаванием звуков.

Главное отличие программы от курсов, где ребенок только пользуется готовыми генераторами, — возможность самостоятельно обучать простые модели и анализировать результаты их работы.

Курс состоит из трех модулей по 12 занятий продолжительностью 90 минут. Занятия проходят онлайн, доступны групповой и индивидуальный форматы.

Кому подойдет?

Школьникам 8–12 лет, которым интересно понять, как работает искусственный интеллект, а не только пользоваться готовыми нейросетями.

2. Айтигенио — «Нейросети»

Курс по нейросетям для детей — Айтигенио

Айтигенио предлагает программу по нейросетям с 7 лет. Начальный уровень посвящен генерации изображений, видео, музыки и работе с промптами.

Для детей от 10 лет программа становится глубже. В ней появляются:

• машинное обучение;
• работа с данными;
• TensorFlow;
• классификация изображений;
• создание сайтов;
• программирование;
• игры с использованием ИИ.

В качестве итоговых проектов дети могут создавать мультфильмы, игры и другие цифровые работы.

Школа также предлагает бесплатный пробный урок с реальным преподавателем.

Кому подойдет?

Детям, которые хотят начать с творческого использования нейросетей, а затем перейти к более техническому изучению ИИ.

3. Foxford — курсы по нейросетям

Курсы по искусственному интеллекту для детей — Foxford

Foxford предлагает несколько направлений по искусственному интеллекту для школьников.

Для подростков 12–17 лет есть программа «Нейросети: код и создание запросов». Она знакомит с принципами работы современных AI-моделей, промптингом и способами обучения ИИ.

Есть и направление «Нейросети для создания контента», где школьники работают с текстами, изображениями, аудио, видео, 3D-объектами и презентациями.

На отдельных возрастных программах заявлены 36 занятий, мини-группы и возможность общения с преподавателем голосом и в чате.

Кому подойдет?

Школьникам и подросткам, которым нужен выбор между творческим и более техническим применением ИИ.

4. Skillbox Kids — AI Python

Курс AI Python — Skillbox Kids

AI Python рассчитан на детей 11–13 лет и длится три месяца.

Программа состоит из трех блоков.

Модуль 1. Знакомство с нейросетями

Ребенок изучает виды нейросетей, принципы их работы и промпты.

Модуль 2. Нейросеть и Python

Школьник повторяет основы Python и учится использовать нейросеть при написании кода.

Модуль 3. Практическое применение AI

В программе есть Python, интернет, Minecraft и кибербезопасность.

Среди проектов — собственный чат-бот, текстовая игра или Pac-Man.

Кому подойдет?

Детям, которым интересны одновременно искусственный интеллект и программирование.

5. Академия Эдюсон — «Python и нейросети для школьников»

Курс «Python и нейросети для школьников» — Академия Эдюсон

Программа рассчитана на детей от 11 лет и рассчитана на 12 месяцев.

Здесь нейросети изучаются не отдельно, а вместе с Python.

В актуальной программе указаны:

• алгоритмы;
• переменные;
• строки и списки;
• условия;
• ООП;
• AI-ассистенты;
• YandexGPT;
• Perplexity;
• AI-IDE;
• автокомплитеры;
• PyGame.

Всего заявлено 48 интерактивных уроков и 20 проектов. Среди них — AI-презентация, сайт с помощью ИИ, игра и другие проекты.

Кому подойдет?

Подросткам, которые хотят изучать не только нейросети, но и программирование.

6. CODDY — «Нейросети для детей: основы и практика»

Курс «Нейросети для детей» — CODDY

Программа рассчитана на детей 11–16 лет.

Курс знакомит школьников с искусственным интеллектом в практическом формате. Школа отдельно отмечает, что для начала обучения не требуется погружаться в сложные математические формулы.

Кроме основ нейросетей, у CODDY есть отдельные программы по промпт-инжинирингу, созданию игр с помощью ИИ и другим прикладным направлениям.

Кому подойдет?

Школьникам, которые хотят освоить AI-инструменты и применять их в собственных проектах без глубокого технического старта.

7. TEEN.AI Studio

TEEN.AI Studio — нейросети для детей

TEEN.AI — новый формат в этой подборке: это не классическая онлайн-школа, а детская AI-платформа для возраста 6–16 лет.

Внутри есть пять направлений:

• Фото и арт;
• музыка;
• видео;
• текст;
• код.

Ребенок смотрит короткий урок, получает практическое задание и сразу переходит к созданию проекта. Платформа заявляет модерацию детских промптов и отдельный контур безопасности. При этом сама платформа прямо указывает, что не является образовательным учреждением по 273-ФЗ, а услуги относятся к творческому и развивающему формату.

Есть бесплатный вводный курс.

Кому подойдет?

Детям, которым интереснее создавать цифровой контент, игры, музыку и изображения с помощью ИИ, чем изучать технические основы машинного обучения.

8. Hello World — «Нейросети для детей»

Курс «Нейросети для детей» — Hello World

Hello World предлагает отдельный курс по нейросетям для детей с 8 лет.

Школа специализируется на онлайн-обучении детей программированию и цифровым навыкам. В каталоге также представлены Python, Roblox, Unity, дизайн, Blender и компьютерная грамотность.

Курс по нейросетям ориентирован на создание цифрового контента с помощью искусственного интеллекта.

Кому подойдет?

Детям от 8 лет, которым нужен первый опыт работы с современными AI-инструментами.

9. ZeroCoder — «НейроTeen»

Программа «НейроTeen» — ZeroCoder

«НейроTeen» — программа для школьников, в которой нейросети применяются не только для генерации текста или картинок.

В открытом описании программы указаны проекты с:

• презентациями;
• сайтами;
• играми;
• музыкой;
• комиксами;
• видео;
• текстами.

Программа также ориентирована на применение AI в учебе и знакомство с разными цифровыми направлениями.

Кому подойдет?

Школьникам, которые хотят попробовать несколько способов применения нейросетей и пока не определились с конкретной IT-специализацией.

10. Компьютерная академия TOP

Компьютерная академия TOP

Компьютерная академия TOP представлена в актуальных подборках детских AI-программ. В каталоге 2026 года среди предложений по искусственному интеллекту указывается направление «Мастер нейросетей».

По данным актуальных образовательных подборок, программа включает промпт-инжиниринг, генерацию графики и видео и работу с API.

При выборе стоит проверить программу конкретного филиала и актуальные условия: у академии большая линейка IT-курсов, и содержание отдельных программ может отличаться.

Кому подойдет?

Подросткам, которым интересны нейросети в связке с другими цифровыми технологиями.

Какие бывают курсы по изучению нейросетей?

При поиске обучения полезно разделять программы на несколько типов.

1. Курсы по AI-инструментам

Ребенок учится использовать готовые нейросети:

• текстовые;
• графические;
• музыкальные;
• видео;
• голосовые.

Это самый простой вариант для первого знакомства.

2. Курсы по промптингу

Здесь основной навык — правильно ставить задачу нейросети.

Ребенок учится уточнять запрос, задавать контекст, проверять результат и корректировать промпт.

3. ИИ + программирование

В таких программах нейросеть становится инструментом разработчика.

Ребенок пишет код на Python и использует AI для объяснения, поиска ошибок и создания проектов.

4. Искусственный интеллект и машинное обучение

Это уже более технический уровень.

Здесь появляются:

• данные;
• датасеты;
• алгоритмы;
• обучение моделей;
• классификация;
• компьютерное зрение;
• библиотеки машинного обучения.

5. ИИ + творчество

Такие курсы подходят детям, которым интересны:

• картинки;
• мультфильмы;
• музыка;
• видео;
• комиксы;
• игры;
• цифровые истории.

Главная проблема родителей: ребенок уже пользуется нейросетями

Родители часто сталкиваются с одной и той же ситуацией: ребенок уже знает, как открыть чат-бот и получить готовый ответ, но непонятно, научился ли он чему-нибудь в процессе.

Например, школьник может попросить нейросеть написать доклад, решить задачу или сделать презентацию.

Получится быстро.

Но образовательный результат при этом может оказаться минимальным.

Поэтому при выборе курса важно смотреть не на количество нейросетей в программе, а на то, что ребенок делает самостоятельно.

Хорошее обучение должно формировать привычку:

поставить задачу → получить результат → проверить → исправить → сделать собственный вывод.

Нейросеть в таком случае становится помощником, а не заменой самостоятельной работы.

Что должен уметь ребенок после изучения нейросетей?

После вводного курса школьник должен хотя бы понимать:

• что такое искусственный интеллект;
• что такое нейросеть;
• чем генеративный ИИ отличается от обычной программы;
• почему нейросеть может ошибаться;
• что такое промпт;
• как составить понятный запрос;
• как проверить результат;
• какие данные нельзя передавать AI;
• как использовать нейросети для учебы;
• как создавать собственные цифровые проекты.

На более продвинутом уровне можно изучать Python, данные, машинное обучение и создание собственных моделей.

Как выбрать курс по нейросетям для ребенка?

Для первого знакомства

Если ребенку 7–9 лет, лучше искать короткую программу с понятными визуальными заданиями.

Для школьника 10–12 лет

Можно рассматривать курсы, где появляются промптинг, создание проектов и первые технические элементы.

Для подростка

Подойдут программы с Python, программированием, машинным обучением, анализом данных или созданием более сложных AI-проектов.

Если ребенок любит рисовать

Подойдут программы по генерации изображений, видео, музыки и цифровому творчеству.

Если ребенок любит программировать

Стоит искать связку Python + нейросети.

Если ребенок спрашивает, как работает ИИ

Тогда лучше выбирать курс, где есть данные, алгоритмы и обучение моделей, а не только генерация контента.

На что обратить внимание перед оплатой?

Перед покупкой курса родителям стоит проверить:

• возраст ребенка;
• продолжительность занятия;
• размер группы;
• формат обучения;
• наличие преподавателя;
• домашние задания;
• итоговые проекты;
• пробный урок;
• стоимость полного курса;
• требования к компьютеру;
• какие именно AI-инструменты используются;
• как школа решает вопросы цифровой безопасности.

Отдельно стоит проверить, нужны ли ребенку сторонние аккаунты и платные подписки на нейросети.

Это особенно важно для младших школьников.

FAQ

С какого возраста можно изучать нейросети?

Единого возраста нет. Некоторые программы начинаются с 6–7 лет и делают упор на творчество, другие рассчитаны на школьников 10–12 лет и старше. Например, TEEN.AI ориентирован на детей 6–16 лет, Айтигенио предлагает курс с 7 лет, а Pixel — отдельную программу по ИИ для 8–12 лет.

Нужно ли знать программирование?

Нет. Для первого знакомства программирование обычно не требуется. Если ребенок выбирает технический курс по Python и ИИ, программирование становится частью программы.

Чем изучение нейросетей отличается от обычного использования ChatGPT?

Использование ChatGPT — это работа с готовым инструментом. Изучение нейросетей может включать понимание принципов работы AI, промптинг, проверку результатов, работу с данными и создание собственных проектов.

Можно ли ребенку использовать нейросети для учебы?

Да, но важно научить его проверять ответы и использовать AI как помощника, а не как способ полностью заменить собственную работу.

Что выбрать: курс нейросетей или Python?

Если ребенок хочет создавать контент и экспериментировать с AI, можно начать с нейросетей. Если его интересует разработка игр, программ или приложений, логичнее рассмотреть Python + AI.

Что лучше изучать в 2026 году: нейросети или программирование?

Это не обязательно взаимоисключающие направления. Современные программы всё чаще объединяют Python и нейросети: например, Skillbox Kids и Академия Эдюсон предлагают именно такую связку.

Можно ли начать с бесплатного занятия?

Да. Например, Pixel, Айтигенио и некоторые другие школы предлагают вводные или пробные форматы. У TEEN.AI есть бесплатный стартовый курс.

Заключение

Изучение нейросетей для детей в 2026 году может быть как первым знакомством с искусственным интеллектом, так и частью более серьезной подготовки к программированию и IT.

Главное — правильно определить цель.

Если ребенку хочется создавать картинки, видео и музыку, подойдет творческий курс. Если интересны чат-боты и программирование — стоит смотреть на Python + AI. Если ребенок хочет понять, как нейросети принимают решения, лучше выбирать программу с данными, алгоритмами и машинным обучением.

При этом рейтинг не должен быть единственным критерием выбора. Сначала стоит определить возраст, интересы и уровень ребенка, а затем сравнить 2–3 подходящих курса по программе, формату, практике и стоимости.

Самый полезный результат обучения — не умение нажать кнопку «Сгенерировать», а способность самостоятельно поставить задачу, использовать нейросеть как инструмент, проверить результат и превратить идею в собственный проект.

Dependency Firewall вышел в ранний доступ. Он проверяет пакеты до их попадания в сборку и может предупреждать, блокировать или отправлять их в карантин. Правила учитывают возраст пакета, серьёзность уязвимостей, признаки вредоносного кода и соответствие лицензий требованиям организации.

Это важно для команд, которые собирают приложения из сторонних компонентов: контроль зависимостей переносится на этап до сборки. GitLab связывает запуск с ростом использования ИИ-агентов, способных подключать непроверенные пакеты быстрее, чем специалисты успевают их оценить.

Также компания открыла ранний доступ к Duo Agent Platform Impact Analytics для оценки расходов и результатов работы ИИ по командам, задачам и моделям. Новый GitLab Security Standard описывает пять мер контроля безопасности и предлагает измерять время от обнаружения проблемы до проверенного исправления.

Командам стоит сверить свой вариант развёртывания со статусами доступности в анонсе: возможности запускаются поэтапно. Отдельных условий для российских пользователей и хостингов источник не содержит, поэтому подтвердить доступность для них по этому сообщению нельзя.

Источник: https://about.gitlab.com/press/releases/2026-10-06-gitlab-announces-the-foundation-for-the-governed-software-factory/

Также Cloudflare включила проверенную бета-логику обнаружения внедрения команд в основное правило Command Injection - Generic 8 - uri. У правила защиты Next.js от отравления кеша уточнили описание, сам механизм обнаружения не изменился.

Обновление важно для администраторов сайтов и API, использующих F5 BIG-IP и Cloudflare Managed Ruleset. Им стоит проверить, включён ли этот набор правил и какое действие настроено для нового обнаружения: документация позволяет менять поведение управляемых правил. Версии уязвимых систем и команды проверки в сообщении о релизе не приведены.

Отдельных сведений о российских пользователях и хостингах источник не содержит. Подробности изменений опубликованы в журнале релизов Cloudflare.

В этом обзоре разберем, какие корпоративные мессенджеры есть на российском рынке и какие решения можно рассматривать именно как основу супераппа. Сравним пять платформ, посмотрим на коммуникационные возможности, интеграции, безопасность и потенциал каждого приложения как единого цифрового рабочего места.

Что такое суперапп и зачем он нужен вашему бизнесу?

SuperApp — это следующий этап развития корпоративного мессенджера. Задачи такой платформы заключаются в том, чтобы дать пользователям безопасный чат и сформировать полноценную цифровую платформу для сотрудников.

Концепция super app приложений получила широкую известность благодаря азиатским экосистемам, где в одном приложении можно общаться, оплачивать покупки, заказывать доставку, пользоваться транспортными и государственными услугами.

В корпоративной среде идея развивается похожим образом. Только вместо такси и доставки суперапп объединяет рабочие инструменты: мессенджер, видеоконференции, управление задачами и документами, кадровые сервисы, заявки, базу знаний, ботов и внутренние информационные системы. В результате сотрудник получает все сервисы в одном месте.

Ключевые характеристики корпоративного супераппа

Для работодателя корпоративный суперапп дает несколько преимуществ:

1. Единая точка. Специалисты получают рабочие коммуникации и сервисы через одно приложение. Не придется постоянно переходить между корпоративным мессенджером, HR-платформой, порталом и другими программами.

2. Безопасность и независимость. Superapp доступен в двух вариантах развертывания: облачный SaaS и локальная установка (on-premise). В обоих случаях данные хранятся и обрабатываются на территории РФ, что гарантирует соответствие 152-ФЗ и защиту от санкционных блокировок. On-premise позволяет выстроить собственный защищенный контур с индивидуальными политиками безопасности, а облачная версия также разворачивается в сертифицированной среде. Оба варианта дают бизнесу полный контроль над инфраструктурой, а сотрудникам — уверенность в сохранности данных.

3. Интеграция процессов. Через API, ботов и мини-приложения можно связать суперапп с HRM, CRM, Service Desk, ERP и другими корпоративными системами. Сотрудник может, не выходя из супераппа, согласовать отпуск (данные уходят в HR-систему), создать заявку в Service Desk (задача автоматически появляется у специалиста), проверить данные по клиенту в CRM или согласовать закупку в учетной системе (например, 1С). Вся информация передается бесшовно.

4. Удобный доступ с любых устройств. Корпоративные мобильные приложения особенно актуальны для распределенных команд и сотрудников без постоянного рабочего места за компьютером. Российские решения проектируются с учетом корпоративных требований и дают компаниям возможность качественной кастомизации под запросы и процессы.

5. Централизованное управление. Вместо того чтобы настраивать каждую систему по отдельности, администратор может назначать права доступа, формировать группы и управлять корпоративными политиками в одном окне. Это существенно упрощает онбординг новых сотрудников, снижает нагрузку на ИT-отдел и минимизирует риски ошибок при настройке. Для компаний с распределенной структурой и тысячами пользователей корпоративный мессенджер становится критическим преимуществом.

6. Быстрый поиск информации. В отличие от разрозненных систем, где нужно помнить, в какой программе что лежит, суперапп собирает всё в одном месте. Уведомления не теряются в почте, поиск работает по всем чатам, а корпоративные ресурсы всегда под рукой.

Как правильно выбрать суперприложение?

Решение для небольшой компании и платформа для организации на десятки тысяч сотрудников будут оцениваться по разным параметрам. Универсального ответа на вопрос, какой корпоративный мессенджер выбрать, нет.

Перед внедрением полезно определить основные пользовательские сценарии. Одной компании необходим прежде всего защищенный корпоративный мессенджер и видеозвонки. Другой нужна единая цифровая платформа для сотрудников с кадровыми сервисами, документооборотом и заявками. Третьей важно развернуть платформу внутри собственного ИT-контура.

При выборе стоит оценивать следующие характеристики:

• Коммуникации. Базовая составляющая практически любого корпоративного супераппа — мессенджер. Следует проверить наличие личных и групповых чатов, каналов, звонков, конференций, обмена файлами, поиска, реакций, тредов и других привычных функций. Отдельно стоит оценивать, одинаково ли удобно платформа работает на компьютере и смартфоне.

• Интеграционные возможности. Именно интеграции превращают обычный корпоративный мессенджер в суперапп. Для бизнеса могут быть важны API, чат-боты, мини-приложения и возможность подключения внутренних систем. Чем больше рабочих действий пользователь выполняет внутри одного интерфейса, тем ближе платформа к полноценной модели super app. При этом необходимо убедиться, что решение легко обменивается данными с вашими основными системами (CRM, СЭД, кадровыми сервисами).

• Информационная безопасность. Корпоративный мессенджер работает с внутренней информацией компании, поэтому безопасность должна анализироваться отдельно. Важны варианты размещения решения, управление доступом, шифрование. Для крупных компаний и регулируемых отраслей также имеют значение сертификация и соответствие установленным требованиям.

• Формат развертывания. Часть организаций предпочитает облачную модель, поскольку ее проще запустить и сопровождать. Другим необходима установка платформы на собственных серверах. Чтобы выбрать лучший корпоративный мессенджер для конкретной организации, необходимо заранее выяснить, поддерживает ли поставщик SaaS, On-premise или оба варианта.

• Управление и масштабируемость. Если в компании тысячи пользователей, необходимо централизованно создавать и блокировать учетные записи, формировать группы, назначать права и управлять корпоративными политиками. Следует учитывать и потенциал масштабирования: корпоративный мессенджер, удобный для команды из 50 человек, не всегда подходит компании на 20 тысяч сотрудников.

• Пользовательский опыт. Даже технически совершенный super app не принесет ожидаемого эффекта, если пользоваться им неудобно. Поэтому до полноценного внедрения желательно провести пилот и проверить, насколько быстро сотрудники осваивают интерфейс, легко ли находят нужные функции и готовы ли пользоваться приложением ежедневно.

• Наличие встроенного ИИ. Искусственный интеллект в супераппе может консультировать сотрудников по рабочим вопросам, помогать оформлять заявки и автоматизировать типовые задачи.

Совет: Перед покупкой запросите у вендоров демодоступ, соберите фокус-группу из сотрудников разных отделов (ИT, HR, продажи, АХО) и протестируйте 2–3 платформы на реальных бизнес-задачах. Практика покажет, какой superApp будет полезнее всего для вашей команды.

Подробный обзор 5 лучших супераппов

Directum Omni — суперприложение со встроенным ИИ-помощником

Корпоративный суперапп, объединивший чаты, видеозвонки и бизнес-сервисы. Directum Omni предоставляет единое окно с набором корпоративных сервисов и коммуникаций, чтобы каждый сотрудник мог легко работать с информацией и задачами.

Ключевые особенности:

• доступ к любым системам компании;

• бесшовная интеграция с экосистемой Directum;

• наличие сертификата ФСТЭК в составе экосистемы Directum RX;

• связь между чатами, задачами и документами;

• ИИ‑ассистент, встроенный в повседневные рабочие процессы.

IVA One — платформа для эффективного общения и обучения

Приложение с интегрированным мессенджером, разработанное для внутреннего общения и образовательных мероприятий.

Ключевые особенности:

• возможность видеовстреч и прямых трансляций;

• полная совместимость с экосистемой IVA;

• интеграция с другими внутренними программами компании;

• ИИ-помощник для подготовки расшифровки и протоколов встреч.

VK WorkSpace — суперапп от VK для коммуникаций внутри компании

Решение в экосистеме VK, включающее почту, календарь, корпоративный мессенджер, видеозвонки, облачный диск и инструменты для управления задачами.

Ключевые особенности:

• единый календарь и почта для планирования рабочего времени;

• гибкое управление облачным хранилищем;

• таск-трекер для управления проектами;

• изолированные рабочие пространства для отделов и проектов.

eXpress — платформа для корпоративной коммуникации с фокусом на безопасность

Приложение, которое предлагает разнообразные инструменты для делового общения, объединяющее чаты, почту и видеосвязь.

Ключевые особенности:

• встроенная платформа Smart Apps;

• общение с внешними пользователями и контрагентами в защищенном контуре;

• сертификация ФСТЭК;

• обмен файлами и демонстрация экрана во время видеоконференций.

Битрикс24 — мультипространство для коллективной работы

Решение, объединяющее коммуникации и управление бизнесом в единой экосистеме.

Ключевые особенности:

• ИИ-аналитика для анализа командных встреч и созвонов;

• гибкая настройка под специфику компании;

• интегрированная CRM и управление задачами

• бесшовный доступ к экосистеме Битрикс.

Сравнительная таблица супераппов

Сегодня формат superapp приложений, впервые примененный азиатскими компаниями, набирает популярность во всем мире. Исследователи называют супераппы одним из ключевых трендов цифровой трансформации. Российский рынок предлагает платформы, которые обеспечивают безопасность, полный контроль и возможность развития в новых условиях. Отечественные решения не только догнали, но и превзошли зарубежные аналоги. Сегодня корпоративные мессенджеры подойдут для компаний, которые хотят сократить операционные издержки, ускорить адаптацию сотрудников и повысить эффективность команд.

При выборе супераппа внимательно изучите функциональность корпоративных мобильных приложений, посмотрите демо и протестируйте несколько вариантов. Только реальное использование покажет, насколько суперапп удобен и действительно решает ваши бизнес-задачи. Начните с пилота, измерьте эффект, масштабируйте осознанно — и цифровое рабочее место станет вашим конкурентным преимуществом уже в этом году.

Что такое low-code платформы и в чем их отличие от no-code

Методология Low-code (от англ. «мало кода») предполагает разработку программных продуктов с минимальным объемом ручного программирования за счет использования визуальных сред проектирования, готовых шаблонов и встроенных модулей. Разработчик конструирует приложение в графическом интерфейсе, определяя структуру данных, пользовательские экраны и алгоритмы через визуальные инструменты. Платформа автоматически преобразует эти настройки в работающий код, обеспечивает интеграцию с источниками данных и обслуживание решения. Ключевое отличие от no-code — допустимость ручной модификации кода для сложных сценариев, тогда как no-code ориентирован исключительно на визуальное конструирование.

Ценность low-code заключается в ускорении работы программиста, освобождении от повторяющихся операций и, в некоторых случаях, в снижении требований к уровню квалификации специалиста. Благодаря этому приложения разрабатываются в сжатые сроки, сохраняя надежность, высокую производительность и способность системы расти вместе с бизнесом.

Low-code vs no-code: в чем разница

Многие путают эти два понятия, однако на практике они кардинально расходятся как по архитектуре, так и по тому, для кого и чего предназначены.

Low-code — это подход, ориентированный на разработчиков. Он предполагает:

• визуальное конструирование интерфейсов;
• глубокую настройку бизнес-процессов и интеграций;
• добавление собственного кода для нестандартных задач;
• масштабируемость на уровне компании.

No-code — это метод, который подойдет пользователям без навыков программирования. Такие решения предлагают:

• визуальный интерфейс без необходимости написания кода;
• набор шаблонов и модулей;
• ограниченные возможности кастомизации;
• решение типовых задач без помощи программистов.

Главное различие заключается в том, что low-code обеспечивает гибкость и возможность масштабирования, в то время как no-code — это прежде всего скорость и простота использования.

Как выбрать подходящую Low-code систему

Выбор платформы — это стратегическое решение, которое сформирует технологический фундамент вашей компании на 5–10 лет. Чтобы не ошибиться, необходимо комплексно оценить решение по ряду критических параметров.

1. Архитектура и масштабируемость. Проверьте, способна ли платформа выдержать многократное увеличение нагрузки: от нескольких десятков до тысяч одновременных пользователей. Ключевыми факторами здесь являются возможность горизонтального масштабирования, поддержка кластерных конфигураций и распределенных систем.
2. Удобство среды разработки и пользовательский опыт. Скорость создания и адаптации Low code приложений напрямую зависит от того, насколько интуитивно понятен и эффективен визуальный редактор. Проанализируйте, легко ли в нем настраивать бизнес-логику, проектировать формы и отчеты без написания кода. Сложный интерфейс замедлит команду и увеличит затраты на разработку.
3. Бесшовная интеграция в ИТ-ландшафт. Платформа не должна быть изолированным «островом». Убедитесь, что она легко интегрируется с вашей существующей инфраструктурой: CRM, СЭД, базами данных и др. Наличие готовых коннекторов и, что более важно, мощного открытого API для реализации уникальных сценариев интеграции является обязательным условием.
4. Надежность и соответствие требованиям законодательства. В современных реалиях безопасность — приоритет. Для российских компаний критически важно, чтобы решение входило в реестр отечественного ПО. Проверьте наличие необходимых сертификатов (например, ФСТЭК), поддержку детальной ролевой модели доступа и наличие инструментов для аудита и протоколирования действий пользователей.
5. Полная стоимость владения. Не ориентируйтесь лишь на цену лицензии. Проведите расчет совокупной стоимости владения, которая включает расходы на внедрение, обучение персонала, техническую поддержку и последующее масштабирование. Перед принятием окончательного решения обязательно запросите демонстрационный доступ и протестируйте платформу на одной из ваших реальных бизнес-задач.
6. Развитость экосистемы и сообщества. Наличие открытой документации, обучающих курсов, сертификации и широкой сети вендоров-интеграторов гарантирует, что вы без труда найдете специалистов на рынке.

Рейтинг лучших low-code платформ

Ниже представлен обзор десяти ведущих российских систем, которые формируют рынок low-code разработки в 2026 году.

Directum RX

Экосистемная цифровая платформа, интегрирующая управление документами, автоматизацию бизнес-процессов, электронный кадровый документооборот и корпоративные сервисы.

Характеристики:

• Глубокая интеграция: полная бесшовная совместимость с другими продуктами Directum, что позволяет строить единую информационную экосистему.
• Скорость внедрения: набор готовых «из коробки» решений для быстрой автоматизации типовых бизнес-задач.
• Информационная безопасность: подтвержденная сертификация ФСТЭК России, гарантирующая соответствие строгим требованиям регуляторов.

Плюсы

• наличие встроенных механизмов искусственного интеллекта;
• нагрузочные испытания подтвердили работоспособность при 50 тыс. одновременных пользователей;
• разнообразные способы публикации и развертывания разработок;
• гибкая адаптация интерфейсов под конкретные условия;
• настройка экранных форм по заданным критериям;
• функциональное мобильное приложение с возможностями конфигурации;
• детальное управление политиками безопасности и правами доступа;
• большой каталог готовых решений и модулей на портале разработчика.

Минусы

• не реализована поддержка BPMN 2.0;
• для создания сложных аналитических отчетов необходимо освоить специализированный инструментарий;
• low-code среда разработки недоступна на мобильных устройствах.

ELMA365

Российская low-code платформа, позволяющая конструировать корпоративные приложения любой сложности.

Характеристики:

• Универсальность: платформа предоставляет инструменты для реализации проектов любой технической и бизнес-сложности.
• Кроссплатформенность: адаптивный интерфейс обеспечивает корректную и удобную работу как на десктопных, так и на мобильных устройствах.
• Процессный подход: в основе системы лежит развитая BPM-система для управления бизнес-процессами.

Плюсы

• глубокая кастомизация под специфику бизнеса;
• поддержка BPMN 2.0;
• редактирование экранных форм через встроенный конструктор;
• настройка отчетов через личный low-code-редактор;
• собственный магазин готовых решений.

Минусы

• высокая стоимость внедрения для небольших компаний;
• незрелая экосистема решений;
• нет встроенного искусственного интеллекта, нужно докупать отдельно;
• зависимость от техподдержки вендора при нестандартных задачах;
• ограниченная гибкость для сложных и узкоспециализированных задач;
• архитектура не рассчитана на высокие нагрузки.

GreenData

Low-code платформа, специализирующаяся на разработке корпоративных решений с упором на обработку, анализ и наглядное представление данных.

Характеристики:

• Компонентный подход: разработка ведется с использованием готовых блоков и шаблонов, что исключает необходимость в установке и настройке сторонних модулей.
• Интеграция: взаимодействие с внешними сервисами и системами в визуальном редакторе через настройку REST API.
• Встроенная аналитика: платформа оснащена инструментами для визуализации данных, позволяющими создавать информативные дашборды и формировать отчеты.

Плюсы

• простота работы с большими данными;
• поддержка BPMN 2.0;
• нативное приложение для мобильных устройств;
• настройка оргструктуры, календарей и профилей сотрудников;
• конфигурирование политик безопасности и ролей доступа;
• возможность внедрения ИИ.

Минусы

• сравнительно небольшая экосистема готовых решений;
• нет совместного доступа к одному объекту системы;
• ограниченная гибкость интерфейсов.

BPMSoft

Технологическая платформа, в основе которой лежит синергия методологий управления бизнес-процессами и low-code подхода к разработке.

Характеристики:

• BPM-ориентированность: платформа глубоко интегрирована с BPM-методологиями, предоставляя полный цикл работы с процессами — от моделирования до анализа и оптимизации.
• Инструментарий для регламентов: содержит специализированные решения для формализации и автоматизации сложных, многоэтапных процедур и маршрутов согласования.

Плюсы

• профессиональный BPM-инструментарий;
• хорошая поддержка регламентированных процессов;
• настройка жизненного цикла объектов на всех этапах;
• адаптация мобильного интерфейса на базе веб-версии;
• магазин готовых модулей для расширения функционала.

Минусы

• требует серьезного обучения;
• немного перегруженный интерфейс;
• ограниченная функциональность по настройке отчетных форм;
• отмечаемая пользователями нестабильность работы;
• сложная и медленная аналитика/отчетность;
• отсутствие механизма перезапуска процессов, завершившихся ошибкой на промежуточных этапах.

Knowledge Space

Платформа для планирования и управления бизнесом.

Характеристики:

• Универсальность применения: благодаря гибкой архитектуре, на базе платформы могут быть созданы кастомизированные решения для предприятий из самых разных отраслей.
• Широкая функциональность: включает в себя платформу для планирования, среду моделирования, инструменты управления корпоративной архитектурой и др.

Плюсы

• экспертиза в управлении знаниями;
• гибкие инструменты для работы с контентом;
• простая настройка интеграций;
• создание и ведение корпоративных баз знаний;
• хорошая интеграция с поисковыми системами.

Минусы

• длительный цикл внедрения — 6–9 месяцев уходит на первый MVP;
• по мере масштабирования системы возрастает сложность контроля над интеграциями и обработкой крупных массивов данных;
• новым пользователям нужно время на изучение платформы;
• каждое обновление требует повторного переосвоения системы;
• непрозрачное индивидуальное ценообразование.

Первая Форма

BPM-платформа с поддержкой low-code, сфокусированная на автоматизации внутренних бизнес-процессов, управлении задачами и организации совместной работы.

Характеристики:

• Функциональные модули: наличие готовых отраслевых и функциональных решений для быстрой автоматизации задач ключевых подразделений, таких как закупки, юридический отдел, ИТ-департамент и HR.

Плюсы

• большой выбор готовых решений для типовых задач;
• мобильное приложение с широкими функциональными возможностями;
• настройка организационной структуры, календарей и профилей пользователей;
• собственный low-code редактор для создания пользовательских интерфейсов.

Минусы

• менее гибкая, чем универсальные low-code платформы;
• отсутствие поддержки BPMN 2.0;
• непрозрачное индивидуальное ценообразование: нет открытых тарифов и пробной версии;
• недостаточно развитое сообщество пользователей и разработчиков.

Docsvision

Платформа, ориентированная на автоматизацию документооборота и управление сложными бизнес-процессами.

Характеристики:

• Мульти-инструментальная среда: вместо единого конструктора система предлагает 10 различных low-code сред, каждая из которых оптимизирована для решения своего круга специализированных задач.

Плюсы

• развитая система маршрутизации документов;
• глубокая экспертиза в СЭД;
• готовые коннекторы для интеграции с 1С, SAP и др.
• поддержка сложных регламентированных процессов.

Минусы

• требует высокой квалификации пользователей;
• возможны замедление и зависания при росте числа пользователей (от ~100+)
• основная специализация — документы, а не универсальная разработка.

SimpleOne

Low-code платформа для автоматизации бизнес-процессов с поддержкой ESM-концепции.

Характеристики:

• Готовые ESM-компоненты: включает в себя встроенный набор инструментов для построения сервисной экосистемы: портал самообслуживания, каталог услуг, базу знаний и др.

Плюсы

• интерфейс автоматически подстраивается под экраны смартфонов и планшетов любого разрешения;
• внесение изменений в систему без прерывания ее работы;
• доступно мобильное приложение:
• решение оптимизируется под любые нагрузки;
• возможна интеграция с ИИ.

Минусы

• ограниченное количество готовых отраслевых решений по сравнению с некоторыми конкурентами;
• высокий порог входа для неподготовленных пользователей.

FIS Platform

Специализированная low-code платформа, разработанная для решения задач и автоматизации процессов в финансовой индустрии.

Характеристики:

• Отраслевая специализация: платформа изначально спроектирована с учетом специфики и уникальных требований банковского и финансового секторов.
• Информационная безопасность: архитектура решения обеспечивает повышенный уровень защиты конфиденциальных данных, соответствуя строгим стандартам отрасли.

Плюсы

• соответствие требованиям финансовых регуляторов и отраслевым стандартам;
• управление задачами с мобильных устройств возможно как в онлайн, так и в офлайн-режиме с последующей синхронизацией данных.

Минусы

• жесткая привязка к финансовой сфере: решение не подходит для других отраслей;
• сотрудникам потребуется время, чтобы освоить архитектуру и аналитику платформы

Digital Q.LowСode

Комплексная платформа, предназначенная для разработки микросервисных программных продуктов.

Характеристики:

• Масштаб экосистемы: включает в себя более 30 интегрированных между собой платформ и инструментов, покрывающих весь цикл разработки.

Плюсы

• интегрированные инструменты DevOps и CI/CD;
• поддержка микросервисной архитектуры;
• автоматическая генерация кода и тестовых сценариев;
• большой набор средств для интеграции и работы с данными.

Минусы

• требует зрелой DevOps-экспертизы в компании — сложно внедрять без квалифицированной ИТ-команды;
• ориентирован на крупные корпорации со сложным ландшафтом — избыточен для небольших задач;
• потенциально высокая стоимость для небольших организаций.

Сравнительная таблица

Как определить, какая платформа нужна вашему бизнесу?

В 2026 году стратегический выбор low-code решений должен опираться на конкретные бизнес-цели и масштаб компании.

• Для крупных корпораций со сложной и разветвленной ИТ-инфраструктурой, где ключевыми требованиями являются масштабируемость и глубокая интеграция, оптимальными кандидатами будут ELMA365, BPMSoft и Directum RX.
• Для среднего бизнеса, которому критически важна скорость запуска и внедрения, подойдут платформы с интуитивно понятным интерфейсом и готовыми модулями, такие как «Первая Форма» и SimpleOne.
• Для организаций финансового сектора с их строгими требованиями к безопасности и соответствию регуляторным нормам созданы специализированные решения, например, FIS Platform.
• Для управления корпоративными знаниями, контентом и документооборотом следует обратить внимание на платформы, сфокусированные на работе с информацией. Это Knowledge Space и Docsvision.
• Если в основе проекта лежит работа с большими данными и аналитика, то выбор стоит сделать в пользу систем, изначально спроектированных для этих целей, таких как GreenData.

Не стоит гнаться за универсальным лидером рейтингов. Ключ к успеху — в выборе инструмента, который эффективно решает ваши задачи и органично вписывается в существующий ИТ-ландшафт.

Часто задаваемые вопросы о Low-code

Модель сохраняет контекстное окно на 256 тысяч токенов, голоса на семи языках, поддержку речи и текста в одной сессии и асинхронные вызовы инструментов. Для разработки также доступен Strands Bidi Agents, который одновременно вышел в общий доступ и поддерживает длительные разговоры и подключение других агентов.

Nova 2.5 Sonic доступна в регионах AWS US East (Северная Вирджиния), US West (Орегон), Europe (Стокгольм) и Asia Pacific (Токио). Цена осталась на уровне Nova 2 Sonic. Разработчикам существующих голосовых агентов стоит проверить новую версию на своих сценариях: выполнение последовательных инструкций, корректность вызовов инструментов и задержку ответа.

UDF работает как дополнительный инструмент рядом с таблицей: база передаёт данные отдельному процессу и получает результат обратно. Это полезно, когда нужная логика уже есть в библиотеке, но её трудно выразить в SQL. В примере ClickHouse функция на Rust считает токены в сохранённых промптах, помогая оценивать расходы на LLM без выгрузки данных во внешний пайплайн.

Для эксплуатации добавили лимит памяти на процесс, флаг детерминированности для совместимости с кешем запросов, управление через Cloud API и Terraform, а также метрики времени выполнения и потребления ресурсов. Исходящие сетевые запросы теперь доступны всем организациям, но пока только для Python-функций. Native runtime доступа к сети не имеет.

Обновление прежде всего пригодится командам, которым нужны собственные парсеры, модели или вызовы внешних API внутри обработки данных. Если задача уже решается встроенными SQL-функциями, переход на UDF вряд ли поможет: передача данных между процессами добавляет накладные расходы. Отдельной платы за UDF нет, однако они используют CPU и память сервиса. Первое подключение функции вызывает последовательный перезапуск его реплик, что стоит учесть при внедрении.

На проблему стоит обратить внимание разработчикам и администраторам PostgreSQL, использующим pgvector, особенно при построении таких индексов. Авторы расширения рекомендуют обновиться при первой возможности. В объявлении о релизе не указан диапазон затронутых версий.

BGP автоматически обменивается маршрутами между сетевыми устройствами клиента и таблицей маршрутизации его виртуальной сети Cloudflare. Для сетевых администраторов это означает, что при изменениях сети больше не нужно вручную обновлять статические маршруты.

Для настройки Cloudflare отсылает к инструкциям по BGP для обоих продуктов. Пиринг через Cloudflare Network Interconnect (CNI) пока остаётся в закрытой бете. Отдельных условий доступности для российских пользователей и хостингов в объявлении нет, поэтому подтвердить их по этому источнику нельзя.

Источник: официальный changelog Cloudflare.

Эталонные замечания собрали из человеческих ревью, последующих исправлений авторов, статического анализа и нескольких языковых моделей. Результаты агентов оценивает Claude Sonnet 5 по опубликованным правилам. Бенчмарк учитывает как известные ошибки, так и новые находки, которые модель-судья признаёт обоснованными. Для основного сравнения систем используется полнота обнаружения ошибок из фиксированного эталонного набора.

Для команд, создающих инструменты ревью, это способ проверять изменения до запуска экспериментов с пользователями. GitHub сообщает, что результаты ReviewBench совпадали по направлению с последующими A/B-тестами Copilot code review. Это заявление разработчика бенчмарка: сама компания подчёркивает, что окончательную оценку пользы дают эксперименты в продакшене.

Датасет, методика оценки и инструмент запуска доступны публично. Чтобы проверить своего агента, нужно войти на сайт ReviewBench через GitHub, затем зарегистрировать агента, предоставив образ контейнера, конфигурацию и собственный ключ модели. Результаты остаются приватными до проверки и одобрения сопровождающим проекта. В анонсе не указаны тарифы сервиса и условия доступа из России.

При оценке диалогов ответы на неверном языке, ответы о другом продукте и запросы без ответа теперь учитываются как необработанные запросы. Например, ответ агента о другом товаре должен попасть в эту категорию, даже если формально реплика есть. Для оценок в тестовом окружении также исправлена передача полного промпта и обозначений участников разговора.

На странице окружения чат конструктора теперь можно свернуть и изменить его ширину. Выбранная ширина сохраняется при изменении размера окна. Полный список изменений доступен в описании релиза на GitHub.

Но перед родителями возникает важный вопрос: для чего дети используют нейросети и чему действительно стоит научить ребенка?

Одно дело — открыть чат-бот и попросить его выполнить задание. Другое — понимать, как работают нейросети, правильно формулировать запросы, проверять полученную информацию, соблюдать цифровую безопасность и самостоятельно создавать проекты с помощью ИИ.

В этой статье собрали рейтинг 10 школ и курсов по ИИ и нейросетям для детей в 2026 году. Мы сравниваем программы по единым критериям: возраст, содержание, практика, проекты, техническая глубина, формат и продолжительность.

Рейтинг является редакционной сравнительной подборкой. Место школы не означает универсальное «качество» для каждого ребенка: программы рассчитаны на разные возраста и цели.

Для чего дети используют нейросети?

Сегодня искусственный интеллект можно применять в нескольких направлениях.

Учеба

Нейросети помогают объяснить сложную тему, составить план сообщения, предложить идеи для проекта, подготовить вопросы для повторения материала.

Но ребенок должен понимать, что ответ AI необходимо проверять.

Творчество

С помощью генеративных инструментов дети создают изображения, рассказы, презентации, музыку и видео.

Программирование

ИИ может объяснить ошибку в коде, помочь разобраться в незнакомой конструкции и предложить варианты решения.

Создание игр

Нейросети помогают придумывать персонажей, игровые механики, сюжеты, изображения и другие элементы проекта.

Исследовательские проекты

AI может использоваться для структурирования информации, генерации идей и подготовки материалов.

Профориентация

Знакомство с ИИ помогает школьнику понять современные направления: программирование, машинное обучение, анализ данных, дизайн, разработку цифровых продуктов.

Как составлялся рейтинг

Чтобы сравнение было более объективным, мы использовали семь критериев:

• содержание программы — 20%;
• практические задания — 20%;
• итоговые проекты — 15%;
• техническая глубина — 15%;
• соответствие возрасту — 10%;
• прозрачность условий — 10%;
• возможность продолжения обучения — 10%.

Отзывы пользователей мы не использовали как прямую оценку качества программы. Количество отзывов не показывает, насколько конкретный курс подойдет определенному ребенку.

Если школа не раскрывает какой-либо параметр публично, мы не додумываем его самостоятельно.

Рейтинг 10 школ и курсов по ИИ для детей

1. Пиксель — «Искусственный интеллект и нейросети для детей»

Курс «Искусственный интеллект и нейросети для детей» — Пиксель

Курс рассчитан на школьников 8–12 лет. Программа включает знакомство с искусственным интеллектом, нейросетями и датасетами. Дети изучают, как обучается ИИ, и создают собственные модели для распознавания изображений и звуков.

Курс состоит из трех модулей по 12 занятий продолжительностью 90 минут. Занятия проходят онлайн, доступны групповой и индивидуальный форматы.

Что выделяет программу: ребенок не только использует готовые AI-сервисы, но и знакомится с принципами обучения нейросетей.

Подойдет: школьникам 8–12 лет, которым интересна не только генерация контента, но и устройство искусственного интеллекта.

2. CODDY — «Нейросети для детей: основы и практика»

Курс «Нейросети для детей: основы и практика» — CODDY

Программа рассчитана на детей и подростков 11–16 лет и подходит начинающим. Школа указывает продолжительность от четырех модулей и 32 часов. Возможны индивидуальные и групповые занятия, онлайн и офлайн.

В программе дети знакомятся с возможностями нейросетей и создают собственные проекты. Отдельное направление CODDY посвящено промпт-инжинирингу.

Что выделяет программу: сочетание практической работы с AI и проектного подхода.

Подойдет: школьникам 11–16 лет, которые хотят использовать нейросети для создания цифровых проектов.

3. Академия Эдюсон — «Python и нейросети для школьников»

Курс «Python и нейросети для школьников» — Академия Эдюсон

Программа рассчитана на детей от 11 лет и длится 12 месяцев. Курс объединяет программирование на Python и работу с нейросетями. Обучение построено в формате игровой стажировки, где ребенок знакомится с этапами создания IT-проектов.

Что выделяет программу: техническая составляющая. Здесь ИИ рассматривается вместе с программированием.

Подойдет: подросткам, которым интересны Python, разработка и искусственный интеллект.

4. ZeroCoder — «НейроTeen»

Программа «НейроTeen» — ZeroCoder

Программа рассчитана на школьников 8–14 лет. В ней нейросети используются для учебы, творчества и создания цифровых проектов. Дети создают презентации, сайты, игры, музыку, комиксы, рассказы и видео с помощью AI.

Отдельный модуль посвящен использованию нейросетей для школьных предметов: создания учебных материалов, работы с информацией и автоматизации рутинных задач.

Что выделяет программу: широкий набор практических направлений.

Подойдет: детям, которые хотят попробовать разные способы применения нейросетей.

5. KIBERone — «Нейросети»

Модуль «Нейросети» — KIBERone

Модуль рассчитан на детей 7–12 лет и включает четыре занятия по два часа. В программе — генерация изображений и текстов, решение учебных задач, исправление ошибок и создание 3D-объектов по описанию.

Школа отдельно выделяет навыки формулировки запросов и критической оценки результатов AI.

Что выделяет программу: короткий формат, позволяющий познакомить ребенка с основными возможностями нейросетей.

Подойдет: младшим школьникам, которые только начинают знакомство с ИИ.

6. Компьютерная академия TOP

Компьютерная академия TOP

У Компьютерной академии TOP есть образовательные программы, связанные с искусственным интеллектом и цифровыми инструментами. В зависимости от программы и филиала содержание может различаться.

Поэтому при выборе стоит смотреть именно на актуальную программу конкретного курса: возраст, продолжительность, количество практических занятий и итоговый проект.

Что выделяет направление: возможность изучать AI в рамках более широкой IT-программы.

Подойдет: школьникам, которые хотят связать искусственный интеллект с другими цифровыми навыками.

7. Айтигенио — «Нейросети»

Курс «Нейросети для детей» — Айтигенио

Курс доступен с 7 лет и рассчитан на онлайн-обучение с преподавателем. В программе есть генерация изображений, видео, текста и музыки. Для детей от 10 лет школа также указывает более глубокие темы, включая основы машинного обучения, работу с данными и TensorFlow.

На начальном уровне дети создают изображения, видео и музыку, а завершается программа самостоятельным проектом.

Что выделяет программу: несколько уровней сложности в зависимости от возраста.

Подойдет: детям от 7 лет, которым интересны генеративные нейросети и цифровое творчество.

8. ProgKids

ProgKids — онлайн-школа программирования для детей

ProgKids специализируется на обучении программированию детей и подростков. При выборе программы, связанной с ИИ, важно смотреть конкретный курс: AI может использоваться как часть программирования, а не как отдельное направление обучения нейросетям.

Что выделяет школу: индивидуальный подход и большой выбор программирования.

Подойдет: детям, которым интереснее разработка программ и игр, чем только генерация контента.

9. Skysmart

Skysmart — онлайн-школа для детей и подростков

Skysmart предлагает программы для школьников в области программирования и цифровых навыков. Искусственный интеллект также используется в отдельных образовательных форматах. Например, в программе онлайн-лагеря дети знакомятся с возможностями ИИ и создают собственное приложение с помощью нейросетей.

Для долгосрочного обучения важно выбирать конкретную программу и проверять, какую долю в ней занимает искусственный интеллект.

Что выделяет направление: сочетание AI с другими цифровыми навыками.

Подойдет: школьникам, которым интересны разные направления цифрового образования.

10. Skillbox Kids — AI Python

Курс AI Python — Skillbox Kids

Курс AI Python рассчитан на детей 11–13 лет, длится три месяца и включает девять занятий по 90 минут. В программе три модуля: знакомство с нейросетями, нейросеть и Python, практическое применение AI.

Дети изучают виды нейросетей и принципы их работы, учатся составлять промпты, создавать код с помощью AI, разрабатывать чат-ботов и применять Python вместе с нейросетями.

У Skillbox Kids также есть более длительные программы по Python, где модуль по нейросетям является частью большого курса. Например, программа Python + нейросети рассчитана на 11–15 лет и включает отдельный бонусный модуль из девяти уроков.

Что выделяет программу: связь искусственного интеллекта с программированием.

Подойдет: школьникам, которым интересны Python и разработка.

Какой курс выбрать ребенку?

Рейтинг не заменяет подбор программы под конкретную задачу.

Если ребенок хочет просто познакомиться с ИИ

Подойдут короткие вводные программы, где можно попробовать генерацию текста, изображений и других материалов.

Если интересует творчество

Стоит искать курсы, где есть генерация изображений, видео, музыки, презентаций и историй.

Если ребенок хочет программировать

Лучше выбирать Python + AI или программу, где нейросети связаны с разработкой.

Если ребенок хочет понять, как работают нейросети

Стоит искать программу с данными, алгоритмами, обучением моделей и машинным обучением.

Если ребенок уже активно пользуется AI

В этом случае особенно полезно обучение критической оценке результатов, промптингу, цифровой безопасности и созданию собственных проектов.

Главная боль родителей: ребенок уже пользуется нейросетями

Сегодня ребенок может самостоятельно открыть нейросеть и попросить ее написать сочинение, решить задачу или создать картинку.

И у родителей возникает вопрос:

«Он действительно учится или просто перекладывает работу на искусственный интеллект?»

Это важное различие.

Полезное обучение нейросетям должно показывать ребенку, как использовать AI как инструмент, а не как замену собственному мышлению.

Например, вместо запроса:

«Реши задачу за меня»

можно научиться формулировать запрос:

«Объясни тему простыми словами, предложи пример и задай мне вопросы, чтобы проверить, понял ли я материал».

Так ребенок продолжает самостоятельно рассуждать, а нейросеть помогает ему учиться.

Что ребенок должен получить после курса по нейросетям?

Перед покупкой курса стоит посмотреть не только на список AI-сервисов.

Хорошая программа должна давать ребенку конкретные навыки:

• понимание того, что такое искусственный интеллект;
• базовое представление о нейросетях;
• умение составлять запросы;
• навык проверки результатов;
• понимание ограничений AI;
• цифровую безопасность;
• создание собственных проектов;
• умение использовать AI для учебы;
• творческое применение нейросетей.

В технических программах дополнительно могут изучаться Python, данные, машинное обучение и создание собственных моделей.

FAQ

Для чего дети используют нейросети?

Для учебы, поиска идей, создания текстов, изображений, видео и музыки, программирования, разработки игр и цифровых проектов.

С какого возраста можно изучать нейросети?

Возраст зависит от программы. Например, Pixel предлагает отдельный курс для 8–12 лет, KIBERone — модуль для 7–12 лет, а CODDY — программу для 11–16 лет.

Нужно ли ребенку знать программирование?

Нет. Вводные программы могут не требовать знаний кода. При выборе Python + AI программирование уже становится частью обучения.

Чем отличается курс по нейросетям от курса по искусственному интеллекту?

Курс по нейросетям часто ориентирован на практическую работу с готовыми AI-инструментами. Более технический курс по искусственному интеллекту может включать данные, машинное обучение, алгоритмы и обучение моделей.

Может ли нейросеть заменить обучение ребенка?

Нет. AI может быть инструментом для объяснения, поиска идей и проверки собственной работы, но ребенок должен самостоятельно анализировать информацию.

Что выбрать: нейросети или программирование?

Зависит от интересов. Для создания контента подойдет курс по нейросетям. Для разработки игр, приложений и программ — программирование с использованием AI.

Как понять, что курс действительно полезный?

Посмотрите на программу и итоговые проекты. Важно, чтобы ребенок не только нажимал кнопки в готовом сервисе, но и учился ставить задачи, проверять результаты и создавать собственные проекты.

Заключение

ИИ для детей и обучение нейросетям становятся важной частью современного цифрового образования. Школьники уже используют искусственный интеллект для учебы, творчества, программирования и создания проектов.

Поэтому родителям важно оценивать не только наличие слова «нейросети» в названии курса, но и то, какие конкретно навыки получит ребенок.

Если цель — познакомиться с принципами ИИ, стоит смотреть на программы с данными и обучением моделей. Для творчества подойдут курсы с генерацией изображений, видео и музыки. Для будущих разработчиков интереснее связка Python и AI.

Главное — научить ребенка использовать нейросеть не для получения готового ответа, а как инструмент для самостоятельного мышления, творчества, исследования и создания собственных цифровых проектов.

Что такое токен простыми словами

Текст, прежде чем попасть в языковую модель, разбивается на токены, небольшие кусочки, и каждый может оказаться целым словом, обрывком слова или просто знаком препинания. Как именно текст режут на токены, определяет токенизатор — отдельная программа со своим словарём. Она разбивает текст на фрагменты и каждому фрагменту, то есть токену, присваивает число — идентификатор из этого словаря.

Этот словарь работает примерно как поварская книга, только наоборот: рецепт показывает, из каких ингредиентов собрано блюдо, а словарь токенизатора, позволяет разбирать уже готовый текст на такие же кусочки-ингредиенты и каждому присваивать свой номер. Так суп из слов и знаков препинания превращается в строку чисел, где каждое число обозначает пронумерованный кусочек текста той или иной длины. Как именно происходит такое разбиение на токены и их нумерация, показано в курсе Hugging Face.

Представьте, что вы измеряете длину комнаты шагами. При широком шаге получится одно число, при коротком — другое. Само число шагов ещё не говорит, сколько метров вы прошли. С токенами похожая история: сто токенов нельзя однозначно перевести в сто слов или фиксированное число символов.

У этой аналогии есть дополнительное условие: внутри одного текста длина «шага» тоже меняется. Один токен захватывает слово целиком, соседний — лишь несколько букв. Границы задаёт токенизатор по своим правилам, а не модель: на вход она получает уже готовую последовательность токенов.

Когда модель составляет ответ, она выбирает следующие токены с учётом уже имеющейся последовательности, а программа преобразует их обратно в читаемый текст. Токен при этом не равен одной законченной мысли или фиксированному времени вычислений — метафора шагов описывает только размер фрагментов, не саму работу нейросети.

Почему один токен не равен одному слову

В документации Hugging Face есть пример для токенизатора модели BERT с идентификатором google-bert/bert-base-uncased. Он разбивает фразу из пяти слов так:

I have a new GPU!
["i", "have", "a", "new", "gp", "##u", "!"]

Получилось семь токенов. Слова I, have, a и new заняли по одному. Сокращение GPU распалось на два, а восклицательный знак стал отдельным токеном. Обозначение ## показывает, что фрагмент продолжает предыдущее слово. Этот токенизатор также переводит буквы в нижний регистр.

Это конкретный пример разбиения, а не универсальное правило для всех нейросетей. У другой модели может быть иной словарь, поэтому та же фраза даст другую последовательность. В некоторых схемах токенизации пробел входит в токен вместе с соседним текстом; отдельный символ, например эмодзи, тоже может потребовать нескольких токенов.

Частые сочетания символов позволяют представить текст крупными фрагментами. Для редкого имени или длинного идентификатора в коде токенизатору может понадобиться больше коротких фрагментов. Поэтому количество символов не даёт точного количества токенов.

Язык тоже влияет на разбиение. Исследователи сравнили токенизацию текстов на разных языках и показали, что одинаковое содержание может требовать разного числа токенов. Однако правило вроде «русский всегда вдвое дороже английского» из этого не следует — результат зависит от конкретной модели и текста.

Какие токены попадают в запрос и ответ

В API обычно разделяют входные и выходные токены. Входные описывают то, что модель получает для выполнения задачи. Выходные относятся к тому, что она генерирует.

К входу относится гораздо больше, чем последняя реплика пользователя. Например, документация Gemini включает в подсчёт системные инструкции, историю разговора и описание доступных инструментов. В приложении запрос может содержать такие данные:

Поэтому короткая реплика «А теперь исправь» может сопровождаться большим входом: приложение снова передаёт код, переписку и инструкции. Предыдущий ответ модели, включённый в следующий запрос, уже относится к входным токенам этого запроса.

У моделей с режимом рассуждений расход может включать токены, которые не совпадают с видимым пользователю ответом. Например, Anthropic учитывает токены рассуждений в выходном бюджете и тарификации. Поэтому длина текста на экране не всегда объясняет весь расход.

Как токены ограничивают размер контекста

Контекстное окно — это объём текста, с которым модель работает одновременно, пока готовит ответ. В стандартном случае в него входят переданный запрос и генерируемое продолжение. Это ограничение описано в документации Claude. Оно относится к текущему обращению, а не ко всем знаниям, которые модель получила при обучении.

Для наглядности возьмём условную модель с общим окном в 32 000 токенов. Если инструкции, переписка и документы уже заняли 28 000, в пределах этого окна остаётся максимум 4 000 на генерацию. Дополнительно у модели может быть собственный предел длины ответа. Большое контекстное окно само по себе не обещает ответ такого же размера.

При переполнении поведение зависит от API и приложения: запрос могут отклонить, генерация может остановиться, а чат-клиент может заранее сократить историю. Нельзя рассчитывать, что модель сама выберет, какие старые сообщения можно безболезненно забыть.

Если вы отправляете большой документ, сначала оцените весь вход и оставьте место для ответа. Для бота с длинными диалогами определите, какие сообщения он передаёт дальше, какие заменяет кратким резюме и какие детали обязан сохранять дословно. Anthropic предупреждает о потере важных деталей при слишком сильном сжатии истории. Например, резюме обсуждения может сохранить решение команды, но потерять строку ошибки, без которой модель не воспроизведёт проблему.

Как посчитать стоимость запроса

В тарифах API обычно отдельно указаны цены входных и выходных токенов, часто за миллион. Число «1 млн» здесь обозначает единицу расчёта. Оно не означает, что для одного короткого запроса нужно израсходовать миллион токенов.

Для обычного текстового запроса без кэширования и дополнительных платных операций расчёт выглядит так:

Стоимость запроса =
    входные токены / 1 000 000 × цена входа
  + выходные токены / 1 000 000 × цена выхода

Посмотрим на конкретный тариф. На 28 сентября 2026 года в карточке deepseek/deepseek-v4-pro-0813 на RouterAI для провайдера Ionstream указаны 34 ₽ за миллион входных и 300 ₽ за миллион выходных токенов. У других провайдеров этой же модели цены могут отличаться, а рублёвые значения меняются вместе с курсом валют.

Допустим, запрос использовал 2 000 входных и 500 оплачиваемых выходных токенов. Это учебный объём для расчёта, а не результат тестирования модели. Без кэширования получится:

При этих условиях короткий ответ стоит больше, чем вчетверо более длинный вход. Поэтому для сравнения моделей нужны обе ставки и характерная для вашей задачи длина ответа. Сравнение только по цене входа может привести к неверному выбору.

Кэширование промпта позволяет провайдеру повторно использовать уже обработанную общую часть запросов. Это меняет расчёт стоимости: например, Anthropic применяет разные ставки к записи и чтению кэша. Повторённый текст при этом продолжает занимать место в контекстном окне. Поддержку и условия кэширования нужно проверять у выбранной модели и провайдера.

Для практического сравнения можно использовать RouterAI: сервис даёт доступ к моделям разных разработчиков через единый API-ключ, работает без VPN и принимает оплату в рублях российскими картами. В каталоге моделей можно посмотреть ставки на вход и выход и сравнить расход на одинаковых задачах — токенизация и тарифы при этом остаются собственными у каждой модели.

Как проверить, что кэш действительно работает

Пометить запрос как кэшируемый мало. Провайдер применит кэш, только если повторяющаяся часть образует одинаковое начало запроса: кэш привязан к префиксу и хранит внутреннее состояние модели для конкретного начала текста, а не для содержимого в целом — это устройство кэша описано на RouterAI.

Отсюда частая ошибка компоновки запроса. Если статические инструкции лежат в системном блоке, а большой неизменный документ — в сообщении пользователя после переменных данных, кэш формально настроен, но фактически не срабатывает: перед неизменным текстом каждый раз оказывается разное начало.

Проверяется это не по настройкам, а по ответу API — в статистике должно расти поле чтения кэша. У Claude это cache_read_input_tokens и cache_creation_input_tokens в объекте usage, как описано в документации Anthropic; у других провайдеров поля называются иначе, но смысл тот же. Если это поле стабильно нулевое при повторяющихся запросах, кэш не работает, и вы платите полную цену за один и тот же текст на каждом вызове.

Отдельная ловушка — дописывать что-либо к системной части между вызовами. Одна добавленная фраза меняет начало запроса, и кэш промахивается. Особенно чувствительно это в автоматизированных циклах переделок, где один и тот же запрос уходит по несколько раз подряд: там промах по кэшу не просто снижает экономию, а умножает полную стоимость на число повторов.

Как узнать расход своего запроса

До отправки используйте токенизатор выбранной модели или официальный метод подсчёта, если он доступен. Считать нужно полный запрос с инструкциями и историей. Например, метод подсчёта токенов Claude принимает структурированные сообщения и возвращает оценку входа. Документация отдельно предупреждает: оценка может немного отличаться от фактического расхода.

После ответа проверяйте статистику API. В примере формата ответа RouterAI для этого используется объект usage. Для учебного объёма из расчёта выше его базовые поля выглядели бы так:

Поле prompt_tokens показывает вход, completion_tokens — выход, total_tokens — их сумму. Для кэширования и рассуждений проверяйте дополнительную детализацию, которую возвращает конкретный провайдер. Умножать total_tokens на одну ставку нельзя, если вход и выход стоят по-разному.

Сохраняйте вместе со счётчиками идентификатор модели и фактически использованного провайдера. Так вы сможете объяснить изменение расходов: выросла история диалога, модель стала отвечать подробнее или запрос обработал провайдер с другим тарифом.

У систем, где ИИ работает автоматически, есть источник роста расходов, не связанный с самой моделью, — обвязка вокруг неё. Значимый патч CRM, воркфлоу или промпта может незаметно сломать защиту от лишних вызовов: настройку кэша, лимит на число повторов, дедупликацию похожих запросов. Тесты при этом пройдут — патч не ломает функциональность, он ломает экономику. Поэтому после каждого крупного изменения в такой системе стоит прогнать её типовой сценарий и сверить счётчики usage с тем, что было до патча, а не считать расход токенов побочным эффектом, который не требует отдельной проверки.

Как сократить расход без потери нужного контекста

Начните с того, что приложение отправляет и что просит вернуть. Обычно именно здесь можно найти данные, которые не помогают решить текущую задачу.

• Передавайте нужный фрагмент материала. Для объяснения одной ошибки приложите связанный с ней код и достаточное окружение. Весь репозиторий может содержать много файлов, которые не влияют на проблему.
• Управляйте историей диалога. Не передавайте её целиком в каждый новый запрос — резюмируйте закрытые темы и оставляйте дословно только то, что ещё понадобится.
• Задавайте формат результата. Если приложению нужны название ошибки и способ исправления, перечислите эти поля. Тогда у модели будет меньше причин добавлять длинное вступление и общий обзор темы.
• Ограничивайте генерацию параметром API. В RouterAI для этого описаны max_tokens и max_completion_tokens. Выбирайте параметр, который поддерживает ваша модель. Слишком низкий предел может оборвать полезный ответ; сам предел не обязывает модель заполнить его целиком.
• Проверяйте результат сокращений. Прогоните изменённый запрос на характерных задачах и сравните расход вместе с качеством ответа. Если после удаления контекста приходится повторять запрос с уточнениями, экономия может исчезнуть.
• Проверяйте кэш по факту, а не по настройке. Включённый в коде кэш ничего не гарантирует — ориентируйтесь на поле чтения кэша в статистике запроса.

Для первого замера возьмите одну задачу, которую ваш бот решает регулярно. Зафиксируйте вход, выход и стоимость, затем уберите из запроса один лишний блок и повторите проверку. Так станет видно, какой именно фрагмент увеличивал счёт и сохранила ли модель всё необходимое для правильного ответа.

Моя работа максимально далека от ИТ и ИИ. Я не пишу код, не тестирую программы, не автоматизирую сложные цифровые процессы и тем более не продаю курсы по вайб-кодингу. Однако я глубоко убежден, что уже через несколько лет искусственный интеллект станет не просто повседневной нормой, как мобильный интернет или калькулятор, а обязательной частью жизни рабочего класса. Очень скоро без ИИ-ассистентов не смогут обойтись ни электрики, ни сантехники, ни офисные клерки, ни предприниматели.

Начну моё эссе с рассказа о себе.

Как я сам использую ИИ?

Точечно.

Я начальник управления малого бизнеса в Чеченской Республике. Ввиду специфики моей должности я не могу использовать нейросети для всех задач, а делаю это выборочно: переписать деловое письмо, сделать анализ финансовой деятельности клиента, перевести данные из скана в Word, а потом заменить данные на другие, сделать краткую выжимку отчёта, подготовить презентацию или понять, что мой собеседник имел ввиду. По поводу последнего: иногда задача, которую я должен выполнить, описана формальным языком, изобилует аббревиатурами и сложными терминами. Но попросить уточнить бывает неудобно и тогда спасает Gemini: расшифрует, объяснит, уточнит.

В работе мне часто требуется подготовить Google-таблицу, заполнить данными, вписать обозначения. Я умею это делать, но не так хорошо, как хотелось бы. Тогда я фотографирую таблицу, которая подходит под мои задачи (референс) и отправляю запрос. Нейросеть мне всё объясняет по шагам: куда зайти, что нажать, что добавить. Я спокоен.

Регулярно возникает задача сделать сводный файл (без клиентских данных, разумеется) из 5-6 разных таблиц по 5 республикам. Формулы — не моя сильная сторона, и вручную эта работа займет больше, чем я могу себе позволить. Но я загружаю файлы в Claude, описываю задачу вида «Объедини файлы, чтобы строки не слетали, чтобы столбцы соответствовали друг другу» и, вуаля, через 5 минут у меня есть единый файл.

Свежий пример, когда я использовал ИИ, — подготовка стратегии на 2027-2029 года. Когда её готовил, использовал нейросети, к примеру, задал вопрос о том, сколько юридических лиц в Республике Ингушетия и в Республике Чечня. Это можно было бы сделать зайдя на официальный сайт ФНС. Но ответ нейросети я получил почти мгновенно, по сравнению с тем, сколько бы времени потратил, изучая официальные документы. И ответ был достоверен на 100%.

Если говорить про конкретные модели, то я использую Claude. Он мне нравится тем, что подготовит Word-документ под любую задачу и отправит в готовом формате. Chat GPT с теми же задачами периодически не справляется. Иногда применяю Perplexity, для изображений в презентациях — Nano Banana 2, а из «быстрых» моделей — Google Gemini. Также пробовал внутреннюю платформу банка Альфа-Ген и создал два инструмента. Первый — скриптор, — формулирует скрипты продаж. Второй выдает экспертную оценку деятельности клиента по 115 ФЗ. Для меня это был полезный опыт, мне понравилось.

Но любимчиков, если можно так выразиться, у меня нет — если одна модель не справляется, то я переключаюсь на другую. Ведь это просто инструмент.

Задач, для которых я использую ИИ, в работе не много. Но, как правило, они трудоёмкие и, благодаря дарам технологического прогресса, я экономлю 3-4 рабочих дня в месяц.

Довольно часто на рабочих созвонах с руководством и коллегами-руководителями соседних регионов меня просят уделить время на рассказ о том, чем и как мы занимаемся, как продвигаем бизнес в регионе, и почему у нас такие хорошие показатели. Обобщать и громогласно заявлять, что дело только в ИИ-инструментах будет неправильно, ведь это комплекс действий, а большую и трудоёмкую работу нашего направления я не хочу обесценивать. Но, возможно, благодаря тому, что я экономлю несколько дней работы, у меня есть фора непосредственно в рабочих задачах, позволяющая мне быть на шаг впереди? Кто знает.

При этом я не могу похвастать, что мой опыт уникален, так как оглядываясь вокруг, вижу, что ИИ-инструменты — это привычная часть окружающего ландшафта:

• В подписках в одной из соцсети смотрю ролики преподавателя английского языка из Чечни. Часто вижу, как он работает в платной версии ЧатGPT.
• Диетологи и тренеры повсеместно имеют подписки на ИИ и активно используют. Буквально несколько дней назад я стал участником одного обсуждения: я, фитнес-тренер и ещё один человек стоим в зале и спорим о том, насколько часто можно есть баранину, если ты худеешь. Слева я слышу, что нельзя категорически, справа, что можно раз в неделю, а спортивный блогер, ролик которого мы в этот момент смотрим в качестве источника истины, утверждает, что можно и каждый день. Тогда мы спрашиваем у ИИ и получаем ответ, основанный на научных данных, что для диеты баранину можно есть не больше двух раз в неделю. Баранина является диетическим продуктом, но помешает похудеть за счёт некоторых нюансов (дословно не повторю ответ, да это и не нужно). Оказалось, что блогер был неправ.
• Проходя по улице слышу, как несколько незнакомых человек обсуждают, что Claude лучше ЧатGPT и как его оплатить (в текущей ситуации).
• Молодежь сплошь и рядом использует ИИ для поиска ответов, решения домашней работы, курсовых.
• Об ИИ говорят в Правительстве, в университетах, школах, в детсадах и на кухнях.

Именно поэтому я написал в начале, что использование ИИ в работе и жизни станет нормой. Это уже норма. Когда львиная доля рабочего класса будет повседневно использовать этот инструмент в работе — лишь вопрос времени.

Как я это вижу? К примеру, прямо в маску сварщика можно встроить камеру с компьютерным зрением. ИИ в режиме реального времени будет подсказывать какую величину тока задать и какой наклона электрода соблюдать. У электриков ИИ может быть интегрирован в отдельные устройства или даже в очки дополненной реальности. Мастер направляет взгляд на стену, а ИИ, в который уже загружены строительные чертежи, данные тепловизора и прочие данные, накладывает схему проводки на поверхность, а в процессе ассистент подсказывает, где проверить изоляцию. Если очки слишком футуристично (хотя это уже данность), то можно ИИ встроить в телефон. К примеру, у сантехников будет свой ИИ в телефоне: достаточно навести камеру на старый узел труб в подвале и спец-ИИ построит 3D-модель, найдет скрытые микротрещины и места коррозии, которые незаметны глазу.

Звучит фантастично? Но это уже частично реальность. Недавно узнал, что с 2021 по 2024 год российские компании ТЭК увеличили использование ИИ на 29%. Чат-ботов для приема обращений потребителей не будем рассматривать, — это уже норма, но и без этого интересно то, что ИИ уже выявляет скрытые дефекты оборудования, анализируя массивы данных с умных датчиков; фиксирует повреждения на изоляторах или провисшие провода; прогнозирует потребление электроэнергии предприятий, рассчитывая цифры по массивам данных о погоде, потребительских привычках и колебаниях спроса.

Это уже не фантастика.

То же самое для офисных работ. Я представляю это так, что на рабочем столе в телефоне и на ПК будет стоять определенное ПО с доступом к специализированной модели, за счет которой они будут решать свои повседневные задачи. Мобильный банкир, офис-менеджер, курьер, СТО и СЕО — у каждого будет свой ИИ.

Сейчас в ИТ есть свои рабочие инструменты: ПО для ревью кода, IDE, ПО для подготовки документации, диаграмм, тестов, деплоя, системы контроля версий, библиотеки и многое другое. На каждое действие свой инструмент, своя автоматизация. Если какое-то действие повторяется 2 раза — вы его автоматизируете. К ним добавился вайб-кодинг и десяток (или десятки?) моделей, заточенных на то, чтобы писать код, спецификации, тестировать и писать отчёты.

Так почему у каждой профессии не может быть своего ИИ? Ведь инструменты уже разделены по функциональности: код, видео, текст — для каждой задачи какой-то свой ИИ работает лучше. Осталось сделать совсем чуть-чуть.

Возможно, что это чуть-чуть сделает Банк? Глобально Альфа-Банк понимает, что мне, как сотруднику, нужно, а внутри уже есть платформа, где можно сделать любого агента. Для каждой нашей роли создадут отдельные матрицы ролей с доступом к специализированному искусственному интеллекту и завернут это всё в оболочку. И я думаю, что это будет интересно многим. Например, я недавно присутствовал на событии, где коллеги демонстрировали, как они создавали разные промпты под разные задачи. Там было 415 человек. И это лишь одно мероприятие из многих.

Многие, как и я, понимают, что…

Нет иного выбора, кроме как принять технологию

В 2025 году Сэм Альтман написал, что с текущей даты (в 2025) не родится человек, который будет умнее искусственного интеллекта. И в этом есть логика: все книги у нас оцифровываются и закладываются на сервера OpenAI, с каждым годом инструменты захватывают все новую область ИТ, создаются новые лекарства, публикуются решения математических задач, ранее считавшихся недоступными.

Человек, как существо, хочет сократить путь до цели, в чем бы это ни проявлялось. А инструмент, про который мы говорим, является помощником. И каждый будет пользоваться этой технологией. Кто-то из желания быть впереди, а кто-то, потому что будет вынужден конкурировать не только с окружающими, но даже и с другими странами.

Сейчас может показаться неочевидно, но я докажу тезис на примере Китая.

В Китае верят, что технологии — это хорошо, потому что они делают страну сильнее. Благодаря обязательной школьной программе маленькие жители Поднебесной знают, что правительство поздней династии Цин закрыло свои границы и пропустило промышленную революцию. Из-за этого некогда богатейшая империя и одна из величайших стран мира оказалась технически отсталой, была легко разгромлена, колонизирована и унижена более технологически развитыми европейцами и японцами, которые превосходили Китай в оружии и промышленности.

Про эту историческую ошибку обязательно рассказывают детям в школах с самого раннего возраста. Государство воспитывает новые поколения на примере этой национальной трагедии. Каждый китайский школьник с детства усваивает: «Если ты закрываешься от технологий и отстаешь в развитии — тебя уничтожат».

Развитие технологий — это вопрос выживания.

Китай выучил урок и то, на что у других стран уходили десятилетия, в Китае уместилось в поколение — к примеру, с 1991 по 2001 год региональный ВВП дельты Жемчужной реки вырос почти в восемь раз. Это всё случилось благодаря тому, что на юге Китая (рядом с Гонконгом и Макао) были созданы Особые экономические зоны (ОЭЗ) с налоговыми льготами. Туда хлынули инвестиции и за 10 лет с 1991 года ВВП региона вырос в 8 раз, население удвоилось, открылись десятки тысяч фабрик, а бывший аграрный край («земля рыбы и риса») превратился в главный промышленный узел планеты.

Особые экономические зоны создавались для индустриального рывка — привлечения иностранных инвестиций, строительства фабрик, логистики и физического производства товаров. Когда этот фундамент «мировой фабрики» был построен, он запустил колоссальный внутренний рынок и породил огромный спрос на ИТ-инфраструктуру. Вслед за этим были рождены ИТ-гиганты — Baidu, Alibaba, Tencent). Непосредственно в Особой экономической зоне была основана только одна компания. Остальные две появились в регионах, которые развивались параллельно благодаря общему экономическому буму в стране.

Они были основаны с 1998 по 2000 год, а к концу 2000 года число интернет-пользователей в Китае выросло с 3000 в начале 1995 года до 22,5 миллиона. В 2001 году Китай вступил во Всемирную торговую организацию. В стране начался бум урбанизации, число частных автомобилей выросло в 10 раз, и сформировался многомиллионный средний класс, начавший активно тратить деньги на путешествия, качественную еду и гаджеты.

Еще недавно в Китае варили чугун в уличных печах, а сейчас страна — технологический лидер. Так что в Китае ИИ воспринимается за благо, за новый технологический стероид, и внедряется очень активно. По мнению аналитиков, эта культура технооптимизма может и будет способствовать распространению и масштабному внедрению искусственного интеллекта, и в Китае скоро буквально все будут использовать ИИ. Ведь по данным отчёта Стэнфордского университета об индексе развития искусственного интеллекта за 2026 год, 85% китайских респондентов считают, что ИИ приносит больше пользы, чем вреда, а домохозяйки, пенсионеры, студенты и инженеры стоят в очереди, чтобы им установили на ПК OpenClaw (Clawdbot/Moltbot).

Поэтому Китай снова будет впереди планеты в технологическом плане.

Как я к этому пришёл?

Я отношу ИИ к той же категории изобретений, что электричество, интернет и индустриализация — к великим изобретениям, перевернувшим жизнь человечества с ног на голову.

Для меня ИИ — это инструмент такого порядка, который перевернет всю жизнь человечества, но мы пока это замечаем лишь отчасти.

Когда в первый раз я увидел такой инструмент, то он был не в лучшей своей форме. Как вы помните, это были сырые чат-боты, а генераторы видео могли создавать только странные смазанные видео с Уиллом Смитом, которые снятся при температуре 39. И я даже не мог придумать, а что у него спросить? Мой мозг ещё не понимал, что происходит, не осознавал, насколько этот инструмент серьезный. Поэтому я мог придумать только что-то вроде «Сколько тонн в одной ванной» или посмотреть как он решит какую-то математическую формулу — банальные вопросы.

Но аппетит приходит во время еды и в процессе я начал всё чаще и чаще обращаться к инструменту — как к какому-то допингу. «Погоди, а может чат знает?», «А как бы чат-бот повел себя в этой ситуации?» И в какой-то момент я осознаю, что на вопрос «Не вреден ли дождь для недавно залитого бетона», я не иду в поисковик и не звоню по знакомым. Я иду в ИИ. Как-то мне залили бетонный фундамент и через два часа пошел дождь, а строители ушли. Я мог бы спросить у одного, у второго, у третьего человека, опасно это или нет, но я уточняю у ассистента и получаю быстрый и развернутый ответ. Я спокоен.

Первая встреча с ИИ не создала в моем сердце культурного шока. Но раз за разом задумываясь это вызывает у меня взрыв мозга. Ведь ИИ очень коварный инструмент. Чем-то похож на автомобиль.

Когда первый раз видишь автомобиль, он не вызывает привыкания. Но вот ты начал интересоваться, потрогал, поездил, ты все чаще в поездках, открываешь новые функции, вроде кондиционера, и уже не хочется посещать общественные мероприятия в автобусах и троллейбусах. Однажды на выходных посетил соседний город как турист, потом соседнюю область, а дальше вся страна и соседние. Ты чаще засматриваешься на новые модели, выбираешь комплектации, покупаешь новый автомобиль: больше, мощнее, с круиз-контролем, автоматом и люком. Подписываешься на каналы с обзорами и Телеграм-группы автоподбора и однажды ты полностью осознаешь, что без автомобиля жизнь уже не та.

С ИИ также. Он очень коварен.

Когда в 2014-м я пришел в банковскую сферу, у меня был WhatsApp на телефоне. В том банке и в том офисе были коллеги и с WhatsApp, и с кнопочными телефонами. Но через полтора года ни один день не проходил без мессенджера и кнопочные телефоны закончились.

Недавно ко мне устраивался на работу человек, и он сказал: «У меня кнопочный телефон, я противник соцсетей, я не скачаю на телефоне ни одну соцсеть, имей это в виду». К сожалению, как бы он ни был хорош, мы не сможем с ним работать, потому что я банально не смогу с ним взаимодействовать. Без мессенджера я не могу принять человека на работу. Мне нужно, чтобы он утром в группе написал прогноз, днем принял задачи, скинул презентацию, а вечером отчитался по рабочему дню. С кнопочным телефоном это невозможно.

Выше я поделился изречением Альтмана, но сейчас я бы его дополнил так: с текущей даты (в 2025) не родится человек, который не будет знать, каково это жить без искусственного интеллекта. Уже сейчас подавляющая часть молодежи с ИИ на «Ты». К примеру, в Англии, согласно свежему опросу за 2026 год, в котором приняли участие более 4000 человек в возрасте от 11 до 24 лет, почти 90% молодых людей уже использовали ИИ, а половина чаще доверяют ИИ, чем человеку.

В США, по данным Common Sense Media (июнь 2026 года) 86% детей и подростков в возрасте от 9 до 17 лет регулярно используют ИИ или взаимодействуют с ним, а среди старшеклассников (16–17 лет) эта цифра уже 92%, причем 30% используют ИИ ежедневно.

В Европе, в среднем, по данным Eurostat, 60–64% молодежи активно используют генеративный ИИ. Для сравнения, среди взрослого населения этот показатель в два раза ниже.

В России данные противоречивы, но можно однозначно сказать, что больше половины молодежи от 12 до 24 лет использует ИИ регулярно.

В Тайване в июне этого года вышло исследование в Taipei Times, где сказано, что «92% детей в возрасте от шести до 15 лет используют искусственный интеллект». А по остальному Китаю уже были данные выше.

К чему здесь эти цифры? Я вижу, как на моих глазах происходят изменения, как меняются привычки людей, как повышается «диджитальность», как мы обрастаем инструментами и гаджетами. Оглядываясь вокруг, я не исключаю, что без минимального набора ИИ-приложений будет невозможно найти работу, как сейчас не найти работу без мессенджера.

Экономическая обстановка, трудовые обязанности на работе, быт — будут сами способствовать тому, что человек просто не сможет не использовать инструменты. Если 10 человек в твоем офисе работают с чатГПТ, ты не сможешь работать в команде.

Окружение решает. Есть тысячи историй, когда погружаясь в темную среду, люди скатывались на самое дно, погрязши в деяниях, о которых не стоит говорить. Какими бы ни были базовые настройки в начале, если все вокруг прикладываются к градусу, то ты не сможешь стоять в стороне. И есть тысячи историй, когда изменив свою среду, своё окружение, люди бросали алкоголь, табак, начинали заниматься спортом, худели, находили новую интересную работу и обретали новую жизнь.

Среда возьмет своё. Это так работает.

А когда молодежь, которая не мыслит жизнь без ИИ, сама станет начальниками, то пути назад уже не будет — установленный ИИ-ассистент на телефоне и ПК будет базовым требованием в вакансиях. И это произойдёт раньше, чем мы можем предположить.

Естественно, будет 1% населения, который, скажем так, принципиально не захочет пользоваться новой технологией. Мормоны тоже не пользуются благами цивилизации (хотя и среди них есть разные градации отрицания — кто-то ездит только на лошадях и каретах, а кто-то перемещается на поездах и ест современное мороженое, созданное на хладокомбинатах), но никому не мешают и спокойно живут на своих территориях. Но с остальным миром не взаимодействуют.

Если же не заходить так далеко с примерами, то мы знаем, что и сейчас есть люди, кто никогда не пользовался соцсетями и пользуется кнопочной Нокиа. Выбор каждого, но определенный и довольно широкий пул работ в этом случае просто закрыт — ты выпадешь из социума.

И вот, что ещё интересно.

Недавно появился глобальный доклад UNICEF Innocenti (июнь 2026). Не считая того, что в докладе поделились цифрами, которые показывают беспрецедентную скорость внедрения нейросетей в жизнь подрастающего поколения, эксперты ООН открыто заявили о формировании нового типа неравенства — AI Divide (ИИ-разрыв). Он заключается в том, что дети образованных и обеспеченных родителей используют ИИ как мощный инструмент для развития и буста карьеры. В это время дети из бедных семей или бедных стран используют его для развлечения или не имеют к нему доступа вообще. В будущем это создаст огромный разрыв в уровне квалификации на рынке труда.

А где мы хотим оказаться? На какой стороне? На стороне империи поздней династии Цин или на стороне технологичного мира 21-го века?

Чтобы оказаться на «той самой стороне», другого выбора, кроме как принять технологию, нет.

Команда восстановила непрерывную интеграцию на собственной инфраструктуре, заменив унаследованный внутренний конвейер поставщика. Пакеты теперь публикуются автоматически. Регрессионные тесты служат условием выпуска: сборки, не прошедшие проверку, не публикуются.

Сборки для Linux arm64 пока недоступны. Кроме того, некоторые проприетарные компоненты, необходимые при сборке, ещё предстоит заменить открытыми аналогами. Команда приглашает пользователей, участников, исследователей и бывших сопровождающих OpenRadioss, а также всех, кому интересно открытое моделирование аварий и ударов, присоединиться к проекту. Управление и направление развития проекта команда предлагает определять людям, создавшим OpenRadioss.

Источники

• OpenCourant — Open-source crash & impact simulation

Обновление затрагивает команды, которые проверяют ИИ-агентов на сценариях и анализируют результаты нескольких прогонов. Вкладка Runs теперь показывает бейдж на основе полного числа запусков в окружении.

Разработчики также оптимизировали построение сводки по запускам и обработку заданий при поиске сценариев для вызовов API v3. Это может быть важно при работе с большим числом прогонов, однако в примечаниях к релизу нет замеров производительности и критериев приоритизации.

Согласно официальной справке, проект можно развернуть самостоятельно, а облачная версия доступна бесплатно для начала работы.

Источники

• Release v1.46.0 · future-agi/future-agi · GitHub
• Future AGI · GitHub

Такую библиотеку можно опубликовать в npm, после чего другие агенты Frida смогут импортировать как вспомогательные функции, так и сами паттерны. Отдельно запускать TypeScript-компилятор и вручную согласовывать его настройки с Frida.Compiler больше не требуется. Режим наблюдения -w пересобирает пакет при изменениях, а параметр -S отключает генерацию карт исходников.

Swift ApiResolver теперь работает не только на платформах Apple, но также в Linux и Windows. Запросы к функциям, типам, протоколам и соответствиям Swift доступны везде, где загружена среда выполнения языка. Это расширяет возможности анализа кроссплатформенных Swift-приложений.

В релиз также вошли исправления разбора операндов векторных инструкций Arm64 и обработки секций в Windows. Кроме того, тесты Swift начали запускаться в Linux CI вместо прежнего скрытого пропуска.

Источники

• Frida 17.22.0 Released | Frida • A world-class dynamic instrumentation toolkit

Для доменов на тарифах Free и Pro адаптивные наборы данных, включая HTTP-запросы, события безопасности и DNS-аналитику, теперь хранятся не менее 31 дня. За один запрос можно получить данные максимум за 30 дней. Ранее глубина истории зависела от набора данных и составляла от 24 часов до восьми дней.

Изменение действует в панели Cloudflare, пользовательских дашбордах и GraphQL Analytics API. Аналитика домена собрана в разделе Analytics с общим временным диапазоном и фильтрами, а аналитика аккаунта находится в Observability → Analytics.

Доступные наборы данных и поля не изменились. Агрегированные наборы сохраняют прежние ограничения тарифов, поэтому перед настройкой отчётов и расследований стоит проверить параметры хранения и окно запросов для конкретной зоны или аккаунта.

Источники

• 30 days of analytics data on every plan · Changelog

Как использовать функцию

Например, выражение ниже сопоставит правило примерно с 10% случайно выбранных запросов:

В Cloudflare for SaaS долю трафика можно задавать отдельно для каждого hostname через пользовательский ключ rollout_pct со значением от 0 до 100. Если ключ отсутствует, функция coalesce() подставит 0, поэтому правило не выберет ни одного запроса.

Почему это важно

Функция упрощает поэтапные развёртывания и A/B-тесты на уровне правил Cloudflare. В продакшене процент запросов можно увеличивать постепенно, а для SaaS-сценариев управлять им через метаданные отдельных hostname.

Источники

• hash_in_range() is globally available for HTTP products · Changelog

Что доступно в бета-версии

На старте сервис поддерживает три поисковых провайдера: Ceramic.ai, Exa и Linkup. Все они предлагают режим Zero Data Retention для запросов через Cloudflare и обязались соблюдать стандарты компании для верифицированных поисковых роботов.

Запросы отображаются в журналах AI Gateway и оплачиваются кредитами сервиса по публичной API-цене выбранного провайдера без дополнительной наценки Cloudflare. Также разработчики могут подключить собственный API-ключ провайдера.

Для тестирования Web Search API можно использовать REST API или AI binding в Cloudflare Workers. Командам, которые добавляют веб-поиск в ИИ-приложения, это даёт единый способ выбирать провайдера и контролировать запросы через журналы шлюза.

Источники

• Introducing Web Search API · Changelog

На дашборды можно вывести вызовы Workers, уровни логирования, ошибки, процессорное и фактическое время выполнения, количество спанов и их длительность. Эти показатели можно разместить рядом с данными о HTTP-трафике, событиях безопасности и другой аналитикой.

Общий временной фильтр помогает проверить, совпадает ли рост ошибок Workers с изменением трафика или числом блокировок WAF.

Новые наборы доступны для каждого Worker в аккаунте, если для него включены Workers Logs или Workers Traces. Cloudflare также увеличила лимит Custom Dashboards до 100 дашбордов на аккаунт.

Источники

• Workers Observability logs and traces in Custom Dashboards · Changelog

Как работает новое ядро

LFortran представляет собой открытый компилятор Fortran на базе LLVM с интерактивным режимом. Его ядро использует C++-реализацию протокола ядер Jupyter — xeus, а для работы в браузере собрано в WebAssembly.

Браузер не позволяет ядру использовать JIT-компиляцию привычным для LFortran способом. Поэтому код из каждой ячейки проходит через работающую в той же вкладке WebAssembly-версию набора инструментов: она создаёт отдельный модуль и загружает его в текущую сессию.

Поддержка ориентирована прежде всего на обучение, интерактивную документацию и научные проекты. Исполняемые примеры можно разместить на статическом сайте, в том числе на GitHub Pages, чтобы читатели могли изменять и запускать их без учётных записей и выделенного бэкенда.

Ядро распространяется через emscripten-forge и может быть добавлено в развёртывания JupyterLite с jupyterlite-xeus. Для обычной установки JupyterLab по-прежнему доступен пакет LFortran из conda-forge.

Источники

• From Punch Cards to the Browser: Fortran Comes to JupyterLite · Jupyter Blog

Кого касается обновление

Функция предназначена для разработчиков, которые передают коллегам или заказчикам ссылку trycloudflare.com на локальный сервер, обработчик вебхуков или демонстрацию. Раньше открыть сервис мог любой человек, получивший такую ссылку.

Разрешить доступ можно для одного адреса, нескольких адресов или всех пользователей выбранного почтового домена. Посетителям не нужен аккаунт Cloudflare, а доступ прекращается после остановки процесса cloudflared.

Как включить защиту

Cloudflare рекомендует обновить cloudflared до последней версии и передать разрешённый адрес при запуске туннеля:

Флаг можно повторить, указать несколько адресов через запятую либо использовать маску вида *@example.com. Точный номер версии cloudflared в анонсе не указан.

Что с российскими пользователями

Cloudflare не приводит отдельных условий для российских пользователей или хостингов. По опубликованному описанию нельзя подтвердить или исключить региональные ограничения.

Источники

• Protect Quick Tunnels with email authentication · Changelog

К счастью, студенты знают, что у них среди помощников есть нейросети, и обычно надеются на их помощь. Только ИИ — это такой же инструмент, как многие другие, и им тоже нужно уметь пользоваться, чтобы получить хорошие темы. Ниже разберем, как за вечер собрать список рабочих вариантов и что в нем обязательно проверить руками.

Сам или не сам — вот в чем вопрос

Найти тему курсовой можно и без мучений. Достаточно заглянуть в методичку или посоветоваться с преподавателем. Поверьте, на каждом направлении есть дефолтные темы, в которых меняется только предмет исследования. Такую тему не нужно согласовывать, а научрук легко подскажет, откуда брать литературу. Минус в том, что придется месяц писать о том, что может быть неинтересно.

Можно выбрать тему самостоятельно, и тогда писать будет заметно веселее. Эту же работу студенты часто используют в дипломе, что сильно экономит время. Только высок риск нарваться на тему без источников. Она может звучать интересно, а в КиберЛенинке по ней три статьи десятилетней давности. И с масштабом легко промахнуться, потому что своя тема часто получается либо на полноценную диссертацию, либо на полторы страницы.

Так что если у вас есть практика или работа, с которой можно взять данные, берите свое. А если задача просто закрыть предмет, не выпендривайтесь и берите из списка.

Что считается нормальной темой

Не хотим звучать как темщики, но «нормальные темы» в академической среде все ищут повсеместно. Только если в повседневности темки это что-то сомнительное, то в вузах норма определяется так:

1. По теме есть источники. Не 2–3 статьи в интернете, а 20-25 авторитетных источников. Хотя бы часть из них должна быть свежей. Проверка простая. Вбиваете тему в eLibrary и КиберЛенинку и смотрите, сколько статей за последние пять лет. Если результатов меньше 10, то лучше расширить тему.
2. Есть данные для практической части. Практическую часть вы пишете сами, но анализировать нужно что-то конкретное. Например, отчетность компании или опрос среди однокурсников. Спросите себя, что вы будете разбирать во второй главе и откуда это возьмете. Если ответа нет, тему можно считать сырой.
3. Влезает в объем. Курсовая в среднем составляет 25–30 страниц. «Маркетинг в интернете» туда не поместится, а «Цвет кнопки в приложении» уложится в две страницы. Ориентир такой, что тема должна звучать как задача, а не как целая область знаний.

Есть еще один рабочий лайфхак, как сформулировать тему курсовой. Почти всегда она отвечает на два вопроса: что изучаем и на каком материале. Для простоты понимания держите пример — «Продвижение локальной сети кофеен во ВКонтакте» вместо «Маркетинг в социальных сетях».

Как выбрать тему быстрее при помощи ИИ

Помните, мы в начале говорили о том, что мощным инструментом тоже нужно уметь пользоваться? Зайдите в ИИ-чат от Автор24, скажите ему правильные слова, и он предложит варианты тем для курсовой работы.

Готовый промпт:

Ты научный руководитель курсовых работ.
Помоги подобрать тему курсовой.

Специальность [ваша специальность и курс]

Дисциплина [название предмета]

Что мне интересно [пара пунктов, можно бытовым языком]

Предложи 8 тем. Каждую формулируй так, чтобы было видно, что именно изучается и на каком материале.

Не бери общие области вроде «Разработка мобильных приложений».

По каждой теме отдельными строками напиши.

1. Формулировка темы
2. Что будет во второй, практической главе
3. Где взять материал для нее, желательно в открытом доступе
4. Два или три запроса на русском, по которым искать литературу в eLibrary

Темы должны раскрываться в объеме 25-30 страниц.
Учитывай, что это курсовая на месяц, без долгих экспериментов и ручной разметки больших объемов данных. Сделай варианты разными по ракурсу.

Источники и ссылки не выдумывай.

Выберите две или три темы, которые зацепили. Хорошо, что нейросеть для помощи в подготовке курсовой довольно сговорчива. Можно попросить по выбранным темам сформулировать объект, предмет, цель и задачи, чтобы прийти к научруку с заготовкой на согласование.

Какие могут быть подводные камни?

Промпт выше закрывает большую часть проблем. Правда, есть вещи, которых не знает ни один ИИ-чат, каким бы замечательным он ни был. Просто потому, что у него не ко всему есть доступ.

Что стоит знать:

1. Нейросеть не знает внутрянку вашей кафедры. Откуда ИИ знать, что такую тему в прошлом году защищал ваш одногруппник. Или что вот эту научрук не одобрит.
2. Открытые данные бывают не такими уж открытыми. Нейросеть знает, что источник существует, но не знает, открыт ли он лично для вас. В той же eLibrary у материалов разные уровни доступа. Поэтому откройте источник заранее и убедитесь, что доступ у вас есть.
3. И самое главное — нейросеть не знает вас. Максимум она видит две строчки про ваши интересы и по ним предлагает темы. Но она может не знать, что от слова «эконометрика» у вас дергается глаз. Формально тема подойдет, а писать вы ее будете через силу.

Всегда помните, что человеческая проверка на вес золота. Нейросети могут все, пока они под вашим контролем. Ваша задача не принять первый же вариант, а выбрать из восьми тот, который вас устроит.

Выбирайте то, от чего не будет воротить через месяц

Очевидно, что курсовая работа не покажется наказанием, если писать на интересную для себя тему. Только вот не все идут в сторону интереса, потому что боятся показаться непрофессиональными. Студентам зачастую кажется, что академическая среда должна оставаться скучной, потому что так принято.

На деле это просто модель поведения, которая усложняет жизнь. Всегда можно взять то, что вам интересно, и завернуть это в академическую формулировку. Собственно, этим промпт из статьи и занимается. Вы описываете свои интересы бытовым языком, а ИИ-чат от Автор24 возвращает восемь формулировок.

Так что выбирайте не самую умную тему из списка, а ту, к которой не придется себя заставлять возвращаться. Все-таки писать ее вам, а не нейросети.

Реклама. Рекламодатель: ООО «ПМТ» ИНН 7813667410, erid: 2W5zFGqWzK3

Почему больше разработчиков не означает меньше работы

Мы в Centicore вместе с нашим коллегой разбираем, почему с ростом команды разработка может замедляться. Он около пяти лет занимался системной архитектурой крупных систем, а затем перешёл в управление.

Например, два корпоративных проекта. В первом работали 50 человек, и команда с трудом завершила работу за год. Во втором людей было втрое меньше, а результат, по его оценке, оказался заметно лучше.

Рост команды сам по себе не уменьшает объём изменений, необходимых для каждой фичи. Разберём одну из причин, по которой этот объём растёт: сильную связность модулей внутри сервиса. При сильной связности небольшое изменение затрагивает сразу несколько компонентов. Разработчик меняет нужную логику, затем связанные с ней интеграции, проверяет соседний код и исправляет тесты. Задача растёт, хотя бизнес просил примерно то же, что и раньше. Новый сотрудник получает ту же систему зависимостей. Ему тоже нужно разобраться, что затронет его правка. Дополнительные люди могут взять часть работы, но сам объём изменений от этого не сокращается.

Разделение на микросервисы эту проблему само по себе не решает. Даже внутри отдельного сервиса бизнес-правила могут быть тесно связаны с конкретной базой данных или внешним API. Поэтому полезно посмотреть, сколько кода приходится менять из-за одной новой интеграции.

Как проверка паспорта затрагивает обработку заявки

Возьмём условную систему, которая проверяет данные клиента перед тем, как передать заявку дальше. В упрощённом примере бизнес-логике нужны два результата: действителен ли паспорт и отсутствует ли человек в нежелательных списках.

Допустим, сначала внешний сервис принимает только номер паспорта. Затем команда переходит на другой сервис, которому нужны ещё ФИО и код подразделения. Меняются состав запроса, протокол взаимодействия и формат ответа. При этом условия прохождения заявки остаются прежними. Если вызов провайдера и разбор его ответа находятся прямо в коде обработки заявки, менять придётся этот код. В одном месте оказались две причины для изменений: новые бизнес-правила и новый способ получения данных.

Из-за этого задача по замене интеграции затрагивает сценарий целиком. Чтобы ограничить объём правок, нужно отделить получение результата проверки от решения о том, что делать с заявкой.

Как отделить бизнес-правила от технических деталей

В чистой и луковой архитектуре бизнес-логика находится в центре, а работа с базами данных, внешними сервисами и пользовательским интерфейсом вынесена наружу. У этих подходов есть различия, но общий для нашего примера принцип один: зависимости исходного кода направлены к бизнес-логике.

В модели чистой архитектуры выделяют четыре области:

• Сущности. Основные бизнес-правила и данные предметной области.
• Варианты использования. Сценарии приложения, которые организуют работу с сущностями.
• Адаптеры интерфейсов. Контроллеры, презентеры и шлюзы, которые связывают сценарии с внешним миром и преобразуют данные.
• Фреймворки и драйверы. Внешние технические средства, включая веб-фреймворк и базу данных.

Зависимость здесь означает, что один модуль использует определения другого: например, его интерфейсы или классы. Контроллер может обращаться к сценарию приложения. Сценарий при этом не должен зависеть от конкретного контроллера или реализации доступа к базе.

Для внешней операции сценарий использует интерфейс, определённый во внутренней части приложения. Внешний адаптер реализует этот интерфейс. Так сценарий может получить результат проверки паспорта, не обращаясь в своём коде к конкретному провайдеру. При выполнении программы запрос всё равно дойдёт до внешнего сервиса. Правило описывает зависимости кода, а порядок вызовов во время выполнения может быть другим.

Поэтому проверить архитектуру можно по конкретному месту: от чего зависит сценарий обработки заявки? Если ему нужен класс клиента определённого API или конкретный модуль доступа к БД, техническая реализация всё ещё влияет на его устройство.

Что останется прежним при смене провайдера

Вернёмся к паспорту. Адаптер получает необходимые данные, собирает запрос к внешнему сервису и преобразует ответ в результат, с которым работает приложение. В нашем примере это те же два признака: паспорт действителен, человек отсутствует в нежелательных списках.

При смене провайдера команда пишет новый адаптер. В нём будут другой запрос и другой разбор ответа. Сценарий обработки заявки продолжит получать результат проверки в прежнем виде.

Это работает, пока сохраняются бизнес-правила и приложению доступны нужные данные. Если ФИО или код подразделения раньше вообще не собирали, потребуется изменить и получение этих данных. Один адаптер не решит эту часть задачи. А если изменились условия, по которым заявка проходит дальше, правки понадобятся и в бизнес-логике.

С базой данных действует тот же принцип. Сценарий обращается к интерфейсу репозитория, а конкретная реализация работает с БД через SQL, ORM или собственный модуль доступа к данным. При переходе с PostgreSQL на Oracle это помогает сохранить код бизнес-правил, если их удалось отделить от особенностей конкретной БД.

Практический результат такого разделения виден в составе задачи: при смене внешнего сервиса разработчик меняет интеграцию, а правила обработки заявки остаются прежними, если требования к ним не менялись.

Почему на старте получается три дня вместо одного

В нашем примере простую реализацию можно собрать за день: контроллер принимает запрос, запускает скрипт с прямым SQL, и тот обращается к базе. На вариант с разделением бизнес-логики, интерфейсов и доступа к данным в том же примере уходит три дня.

Это условные оценки для объяснения компромисса. Они показывают, откуда берутся дополнительные затраты на старте нового сервиса: команда определяет границы модулей и способы их взаимодействия. Когда структура уже готова, её не приходится заново создавать для каждой следующей задачи.

Для короткоживущего MVP, который действительно собираются выбросить, прямой путь может быть оправдан. В системе, которую будут развивать и подключать к новым сервисам, нужно учитывать стоимость следующих изменений.

Допустим, после первого релиза меняется интеграция. В одном варианте команда правит адаптер. В другом ей приходится разбираться ещё и с обработкой заявки, потому что детали провайдера встроены в сценарий. Первоначальная экономия времени начинает оборачиваться дополнительной работой.

По мере развития системы таких связей может становиться больше. Тогда исправление затрагивает анализ требований, код и тесты сразу нескольких компонентов. Обсуждать архитектуру полезно через этот объём работы: какие изменения ожидаются и где их придётся делать.

Как сохранить границы, когда фича нужна вчера

На практике разделение слоёв часто проигрывает срочной задаче. Можно выделить несколько причин: жёсткие дедлайны, меняющиеся требования, нехватку опыта, проблемы с документацией и онбордингом. Под давлением команда выбирает короткий путь, а вернуться к нему позже становится отдельной задачей.

В разборе есть три способа, рассказывающие, как с этим работать.

• Подготовить шаблон сервиса. Заранее задать структуру для сущностей, сценариев и репозиториев, а также интерфейсы между ними. Тогда разработчику будет проще добавить логику в готовую структуру. При этом команде всё равно нужно понимать назначение границ и соблюдать их.
• Зафиксировать технический долг. Если ради срока пришлось связать сценарий с конкретной интеграцией, описать принятое решение и запланировать рефакторинг. Так временное упрощение останется видимой задачей.
• Объяснять затраты на конкретных изменениях. Обсудить с бизнесом, что произойдёт при замене сервиса проверки: где потребуется новый запрос, какие части приложения останутся прежними и почему команда тратит время на их разделение сейчас.

Последний пункт требует участия тимлида и менеджера. Им нужно связать дополнительные затраты на текущую задачу с понятной будущей работой. В примере с паспортом такой аргумент уже есть: смена провайдера не должна заставлять команду заново разбираться с неизменившимися правилами обработки заявки.

С чего начать в существующем проекте

Начать можно с зависимостей внутри одного сервиса. Посмотрите, какие сценарии напрямую используют конкретную БД или внешний API и какие правки это уже вызывает. На примере проверки паспорта задача состоит в том, чтобы отделить правила обработки заявки от получения результатов проверки.

После такого разделения у следующей замены провайдера должна появиться понятная область изменений. Если бизнес-правила остались прежними, а команде снова приходится переписывать их реализацию, граница между сценарием и интеграцией ещё требует работы.

Выход — арендовать видеокарту в облаке. Разбираемся, чем такие облака отличаются друг от друга, сколько стоит час работы на мощной видеокарте и какие российские облака подойдут, если данные нельзя вывозить за границу. В конце — подсказка, что выбрать под вашу задачу.

• GPU-серверы: контроль над окружением для обучения, дообучения и инференса.
• Управляемый инференс: запуск модели с меньшим объёмом работ по развёртыванию инфраструктуры.
• Инструменты ML-разработки: ноутбуки и трекинг экспериментов для командной работы.
• Условия эксплуатации: доступность ускорителей, стоимость всей конфигурации, сеть и требования к данным.

Как выбирать облако под свою модель

В подборку вошли российские провайдеры с GPU-инфраструктурой или сервисами развёртывания ML-моделей. Сравниваем их по задаче, которую получает команда: настроить собственный сервер, организовать эксперименты или опубликовать модель для приложений. Порядок участников не означает превосходства по производительности: подходящая конфигурация зависит от модели и нагрузки.

Начните с видеопамяти: место нужно не только весам модели, но и рабочим данным, включая KV-кеш — память для хранения контекста уже обработанного текста при генерации ответа. Дообучение требует отдельного расчёта памяти под выбранный метод. Для нескольких GPU проверяйте соединение между картами и узлами: наличие восьми ускорителей само по себе ничего не говорит о скорости распределённого обучения.

Сравнивайте полную стоимость: GPU, CPU, RAM, диски, хранение датасетов, трафик и простаивающие ресурсы. Для сервиса с постоянными запросами дополнительно нужны мониторинг, резервирование и понятные условия масштабирования. Российское расположение дата-центра само по себе не закрывает требования 152-ФЗ: до загрузки персональных данных проверьте документы на конкретную услугу и распределение обязанностей между вами и провайдером.

1. immers.cloud — видеокарта на час, а не на год

Допустим, вы хотите запустить открытую нейросеть — Qwen или DeepSeek — или дообучить её на своих данных. Домашней видеокарты вам точно не хватит, но можно у immers.cloud арендовать железо: берёте сервер с нужной видеокартой, работаете сколько надо и платите только за это время — с точностью до секунды.

Что это и кому подойдёт

immers.cloud — российское облако, которое сдаёт в аренду серверы с видеокартами NVIDIA. Сервер создаётся сам, через сайт или API: заявок и ожидания нет, обычно всё готово через несколько минут после регистрации и оплаты.

Кроме серверов у облака есть каталог готовых нейросетей Immers Foundation Models. По словам провайдера, в нём больше 200 открытых моделей — это крупнейший такой каталог в России. Для каждой указано, сколько видеопамяти ей нужно. Видеопамять — это рабочий стол нейросети: если модель на нём не помещается, она просто не запустится. Поэтому подсказка из каталога экономит часы проб и ошибок.

Два примера от провайдера:

• Команда «КС Авто» вынесла круглосуточную модерацию контента на три облачные RTX 4090 с Ollama: потоки изолированы по видеокартам, система работает стабильно, а на старте это обошлось дешевле команды из 15 модераторов.
• В IBS собрали песочницу для экспериментов с ИИ на GPUStack и vLLM: 11 серверов на A100, RTX 3090 и RTX 4090 обслуживают 14 моделей, и новую гипотезу проверяют за часы.

Облако рассчитано на тех, кто не боится командной строки: подключаться к серверу по SSH и настраивать окружение придётся самому. Мастера «в один клик» для всего ML-процесса здесь нет.

Какие видеокарты есть

Всего 13 моделей: H200, H100 NVL, H100, A100, V100, A10, A2, T4, RTX 5090, 4090, 3090, 3080 и 2080 Ti. В один сервер ставят до восьми карт, соединённых NVLink — быстрой шиной, через которую карты обмениваются данными, чтобы большая модель могла работать сразу на нескольких. InfiniBand для связи между серверами — по запросу.

Серверы стоят в дата-центре уровня Tier III в Москве, и всё оборудование там погружено в диэлектрическую жидкость — это называется иммерсионным охлаждением. Жидкость забирает тепло лучше воздуха, поэтому видеокарты не перегреваются и не сбрасывают частоту даже при круглосуточной нагрузке.

Как запустить модель

Есть три пути. Первый — публичный эндпоинт. Эндпоинт — это адрес, на который ваша программа отправляет вопрос и получает ответ модели. Проверить модель можно в чате на сайте или по API, ничего не разворачивая. На момент публикации это бесплатно, провайдер готовит переход на оплату за токены.

Второй — частный эндпоинт: модель разворачивается на арендованном сервере через vLLM. При создании можно указать несколько серверов — на каждом поднимется своя копия модели, а балансировщик раскидает между ними запросы.

Третий — обычный сервер: больше ста готовых образов в маркетплейсе, включая ComfyUI для генерации картинок. Управлять серверами можно через OpenStack API и Terraform.

Дообучать модели тоже можно, но своими скриптами на арендованном сервере: готового инструмента для этого нет. Данные хранят в S3, на момент публикации оно бесплатное.

Сколько стоит

Оплата посекундная, минимальный платёж — 100 ₽. Самый простой сервер с T4 стоит 20,34 ₽ в час, сервер с H200 — 423,04 ₽ в час. За предоплату на 30 или 60 дней дают скидку: на H200 — 10 и 15%, на T4 — 15 и 25%. Месяц H200 с предоплатой обойдётся в 274 129,80 ₽ вместо примерно 304 600 ₽.

Для новых пользователей есть тестовый период на 30 дней. Юрлица работают по оферте или договору через ЭДО, закрывающие документы приходят 5 числа каждого месяца. НДС провайдер не платит — он освобождён по статье 145.1 НК РФ.

Ограничения

• Трекинга экспериментов, версионирования моделей и датасетов, интеграций с MLflow и Kubeflow нет — полный MLOps-процесс придётся собирать самому.
• Одну модель на 400B+ параметров не получится разнести по нескольким серверам из коробки: потолок — восемь видеокарт в одной машине.
• По умолчанию у нового аккаунта лимит: четыре сервера, 16 vCPU, 128 ГБ памяти и 1600 ГБ хранилища. Расширяют через поддержку.
• В S3 нет версионирования, а скорость около 50 МБ/с и заметно плавает.
• Юрлицам на общей системе налогообложения НДС к вычету принять не получится.

Поддержка и документы

Поддержка работает круглосуточно: чат на сайте, Telegram, Max, почта и личный менеджер. Заявленное время ответа — не больше пяти минут. Инструкции собраны в FAQ на сайте и на YouTube-канале. У провайдера есть сертификат ГОСТ Р ИСО/МЭК 27001-2021 по защите информации, а за время простоя он обещает компенсацию в полном объёме.

Сайт: immers.cloud

2. Selectel — гибкие GPU-конфигурации

Selectel предлагает GPU как выделенное PCI-устройство внутри виртуальной машины. Можно подобрать CPU, RAM и диски под конкретную задачу, а рядом разместить хранилище, базу данных и другие компоненты приложения.

Кейсы клиентов и кому подойдёт

В кейсе RobotMIA описана инфраструктура для голосовых роботов с облачными серверами, GPU и объектным хранилищем. Подобный набор подойдёт команде, которая разворачивает речевые модели или компьютерное зрение вместе с прикладным API. Ещё один сценарий — обучение на GPU с последующим переносом модели в контейнерный продакшен.

Что можно развернуть

На GPU-ВМ можно использовать TensorFlow, PyTorch и другие ML-фреймворки, устанавливать собственное ПО и загружать образ системы. Доступен Kubernetes с GPU для обучения и инференса. Такой вариант удобен, если команда уже поставляет приложения в контейнерах и хочет встроить модели в тот же процесс разработки.

Инфраструктура и экосистема

На странице продукта перечислены T4, A2, A30, A100, RTX 4090, RTX 6000 Ada и другие карты. Доступность зависит от пула. Управлять ресурсами можно через панель, API и Terraform; рядом доступны S3, IAM, балансировщики и резервное копирование дисков. Selectel заявляет соответствие серверов требованиям 152-ФЗ до УЗ-1: состав услуги и документы следует сопоставить с требованиями конкретной информационной системы.

Отзывы и репутация

Публичный кейс RobotMIA позволяет оценить применение инфраструктуры в работающем сервисе. Указанные в нём показатели относятся к конкретной архитектуре и не служат обещанием задержки для любой модели. Агрегированная пользовательская оценка на странице GPU-продукта не приведена.

Поддержка и каналы связи

Для подбора конфигурации на странице указаны sales@selectel.ru и телефон 8 800 555-06-75. Это каналы предварительной консультации; порядок обращения по техническим инцидентам и условия реакции лучше согласовать до запуска. Есть русскоязычная документация по созданию GPU-сервера, оплате, API и Terraform.

Тарифы, ограничения и условия

Оплата — по потреблению, стоимость выбранной конфигурации уточняется в калькуляторе на сайте. Для проектов аккаунта указаны 3 ТБ бесплатного внешнего трафика; дополнительный трафик — 0,90 ₽/ГБ. Услугой могут пользоваться физические и юридические лица: доступны пополнение картой и выставление счёта.

При выборе региона сначала проверьте наличие нужной GPU в конкретном пуле. Возможность отключить ускоритель помогает сокращать расходы между задачами, но оставшиеся ресурсы нужно учитывать отдельно. Аренда GPU-ВМ даёт инфраструктуру для ML; настройку окружения, запуск заданий и эксплуатацию модели должна организовать команда.

Официальный сайт: Selectel — облачные серверы с GPU.

3. Cloud.ru — управляемый инференс

Cloud.ru предлагает Evolution ML Inference для развёртывания моделей на GPU, в том числе из пользовательских Docker-образов. Это вариант для команды, которой нужно обслуживать запросы к готовой модели с автоматизацией развёртывания и масштабирования.

Кейсы клиентов и кому подойдёт

Разработчик может запустить модель из Hugging Face для текстового помощника; команда генеративной графики — развернуть обработку изображений; ML-инженер — передать собственное окружение в Docker. Это сценарии использования продукта, а не названные клиентские внедрения: на странице ML Inference конкретные заказчики не перечислены.

Что можно развернуть

Поддерживаются vLLM, TGI, Ollama, Diffusers и Transformers, а также языковые, трансформерные и диффузионные модели. Помимо Hugging Face и маркетплейса, предусмотрен запуск с пользовательским Docker-образом. Сервис описывает динамическое автомасштабирование при изменении числа запросов.

Инфраструктура и экосистема

Для ML Inference указаны V100 и H100, а также совместное использование GPU несколькими инференсами — Shared GPU. В экосистеме Evolution есть объектное хранилище, Kubernetes, реестр артефактов, мониторинг и логирование. Cloud.ru сообщает о дата-центрах в России; расположение ресурсов конкретного сервиса и доступную сетевую схему нужно проверить при проектировании.

Отзывы и репутация

На странице ML Inference нет агрегированной пользовательской оценки. При выборе сервиса полезнее проверить совместимость собственного образа, время запуска экземпляра и поведение под всплесками запросов. Известность провайдера не определяет эти характеристики для конкретной модели.

Поддержка и каналы связи

Стандартная техподдержка работает бесплатно круглосуточно. На странице поддержки перечислены личный кабинет, телефон 8 800 444-24-99, support@cloud.ru и Telegram. Для проектов с дополнительными требованиями есть премиальный тариф по запросу.

Тарифы, ограничения и условия

Стоимость уточняется на сайте для выбранной конфигурации. При расчёте бюджета учитывайте число одновременно работающих экземпляров и условия Shared GPU: экономия на разделяемом ускорителе должна соответствовать требованиям к задержке. Общие бонусы облака не стоит считать бесплатными GPU-часами без проверки условий конкретного предложения.

Существенное ограничение для закрытых данных: Private Endpoint на странице ML Inference помечен «скоро будет доступен». Если доступ без публичного интернета обязателен, подтвердите готовность функции до выбора сервиса. ML Inference предназначен для исполнения моделей; обучение и дообучение требуют отдельного решения и расчёта ресурсов.

Официальный сайт: Cloud.ru — Evolution ML Inference.

4. VK Cloud — инструменты ML-разработки

VK Cloud предлагает GPU-ВМ и Cloud ML Platform с преднастроенными JupyterHub и MLflow. Это сочетание вычислительных ресурсов, среды для ноутбуков и инструментов работы с экспериментами.

Кейсы клиентов и кому подойдёт

Команда дата-сайентистов может использовать платформу для совместной разработки и сравнения экспериментов. Для прикладных сервисов провайдер отдельно описывает инференс небольших языковых моделей, видеоаналитику и получение эмбеддингов для RAG-поиска. На странице GPU эти сценарии приведены без привязки к конкретным клиентам.

Что можно развернуть

GPU можно использовать для обучения и инференса на виртуальных машинах с Linux или Windows. В Cloud ML Platform доступны преднастроенные JupyterHub и MLflow; GPU-конфигурация подключается к среде разработки. Наличие этих инструментов уменьшает объём начальной настройки, но производственный API и процесс доставки модели всё равно нужно спроектировать.

Инфраструктура и экосистема

Среди ускорителей перечислены L4, L40S, A30, A100 и V100. Для небольших нагрузок заявлена аренда доли карты через vGPU — от 1/24 до целого ускорителя. Доступные профили и объём видеопамяти необходимо уточнять под модель. Провайдер указывает российские ЦОД уровня Tier III и аттестацию виртуальных серверов по 152-ФЗ до УЗ-1. Рядом доступны объектное хранилище и управляемые базы данных.

Отзывы и репутация

Агрегированный пользовательский рейтинг на странице Cloud GPU не указан. Для оценки платформы имеет смысл провести небольшой командный эксперимент: проверить доступ к ноутбукам, запись метрик в MLflow и воспроизводимость запуска. Это покажет, насколько готовая среда соответствует процессам вашей команды.

Поддержка и каналы связи

Технические вопросы можно направлять через портал поддержки. При подключении Cloud GPU через заявку назначается менеджер для расчёта конфигурации и коммерческого предложения. Также доступна русскоязычная документация по GPU.

Тарифы, ограничения и условия

На странице перечислены часовой, месячный и годовой тарифные планы. Минимальное время аренды GPU-ВМ — один час; цена выбранной конфигурации уточняется на сайте или у менеджера. Для подключения предлагается оставить заявку, поэтому сроки выдачи ресурсов лучше согласовать до начала проекта.

vGPU имеет смысл, когда задача не использует всю карту. Доля ускорителя ограничивает доступные ресурсы, поэтому нельзя выбирать её только по числу параметров модели: важны точность весов, длина контекста и параллельные запросы. Заявленный SLA 99,95% относится к доступности виртуальных машин и не означает такую же гарантию скорости ответов вашей модели.

Официальный сайт: VK Cloud — Cloud GPU.

5. Timeweb Cloud — облако и выделенные

Timeweb Cloud предлагает облачные и выделенные серверы с NVIDIA GPU. Провайдера можно рассмотреть для собственного ML-окружения и проектов, которым требуется отдельно подобрать физическую конфигурацию.

Кейсы клиентов и кому подойдёт

В каталоге историй на странице GPU есть проекты AI-компаний и голосовых роботов. Например, опубликована история миграции AI-сервиса и клиентских проектов. Для команды разработки практический сценарий — разместить модель рядом с бэкендом, S3 и базой данных. Для длительных вычислений можно отдельно обсудить выделенный сервер.

Что можно развернуть

На сервер разрешено устанавливать собственное ПО; доступны SSH, KVM-консоль и приложения из маркетплейса. Провайдер относит к GPU-сценариям обучение нейросетей, распознавание речи и изображений, рекомендательные системы и чат-боты. Стек обучения, зависимости и сервер инференса можно собрать под свою модель.

Инфраструктура и экосистема

В линейке перечислены T4, RTX 3090, RTX 4090 и карты серии A. Обычно провайдер предлагает от одной до четырёх GPU на сервер, большее количество обсуждается отдельно. В облаке есть Kubernetes, S3, базы данных и балансировщики. Наличие Kubernetes как соседнего продукта не следует автоматически считать подтверждением поддержки выбранной GPU-конфигурации в кластере.

Отзывы и репутация

Опубликованные истории позволяют увидеть работу облака с AI-сервисами и прикладной инфраструктурой. Их результаты относятся к отдельным проектам: кейс миграции сам по себе не подтверждает скорость обучения на GPU. Агрегированная пользовательская оценка на странице продукта не приведена.

Поддержка и каналы связи

Поддержка заявлена в режиме 24/7/365. На странице доступны чат, Telegram, форма обращения по электронной почте и телефон 8 800 700-32-92. Подбор нестандартной конфигурации и изменение выделенного сервера обсуждаются с командой провайдера.

Тарифы, ограничения и условия

Для облачных серверов указано почасовое списание, хотя тариф формируется за месяц. Стоимость GPU-конфигурации уточняется на сайте или через заявку. H100 и H200 находятся в разделе предзаказа: для него указан минимальный аванс от 5000 ₽. Это не цена месяца аренды и не подтверждение немедленной выдачи ускорителя.

У Timeweb Cloud есть российские и зарубежные площадки. Если данные должны оставаться в РФ, зафиксируйте российскую локацию и наличие нужной GPU именно в ней. Для выделенного сервера согласуйте срок подготовки и изменения конфигурации; обещание быстрого запуска облачной ВМ нельзя переносить на индивидуальную поставку оборудования.

Официальный сайт: Timeweb Cloud — серверы с GPU.

Сравнение по ключевым критериям

• Самостоятельное окружение: immers.cloud — GPU-серверы и каталог моделей; Selectel — GPU-ВМ и Kubernetes с GPU; Timeweb Cloud — облачные и выделенные серверы с установкой собственного ПО.
• Готовые инструменты: Cloud.ru — управляемый инференс с поддержкой Hugging Face, Docker и автомасштабирования; VK Cloud — Cloud ML Platform с JupyterHub и MLflow; immers.cloud — публичные и частные эндпоинты.
• Оплата: immers.cloud заявляет посекундный учёт, Selectel — оплату по потреблению, Timeweb Cloud — почасовые списания за облачные серверы. У VK Cloud минимальная аренда GPU-ВМ составляет час. Стоимость Cloud.ru нужно рассчитать для выбранной конфигурации инференса.
• Доступность: у Selectel состав GPU зависит от пула; VK Cloud предлагает подключение через заявку; H100 и H200 у Timeweb Cloud указаны как предзаказ. Наличие модели ускорителя в каталоге не гарантирует свободную конфигурацию на нужную дату.
• Ограничения: в immers.cloud потребуется самостоятельная настройка ML-процесса; у Cloud.ru Private Endpoint для ML Inference пока обозначен как будущая функция. Для Timeweb Cloud отдельно выбирайте российскую локацию, если этого требуют условия обработки данных.

Что выбрать под вашу задачу

Для проверки открытой модели начните с каталога immers.cloud, а для управляемого исполнения с масштабированием изучите Cloud.ru. Если важны командные ноутбуки и трекинг экспериментов, рассмотрите VK Cloud. Для собственного контейнерного стека с GPU подойдёт к рассмотрению Selectel; для выбора между облачной ВМ и отдельным физическим сервером — Timeweb Cloud.

Перед длительной арендой проведите короткий тест на своих данных. Зафиксируйте используемую видеопамять, время обучения или задержку инференса, пропускную способность и итоговый расход средств. Эти показатели помогут выбрать конфигурацию точнее, чем сравнение названий GPU или стоимости одного часа.

Для агентов в API подешевел кэшированный вход: $0,10 за миллион токенов, вдвое меньше, чем у GPT-6 Sol. Кроме модели, OpenAI обновила инструменты: Codex работает в облаке с общими окружениями, Codex CLI принимает голосовые команды, Agents API научился управлять компьютером, а плагины ChatGPT встраиваются в боковую панель и реагируют на события во внешних сервисах. Запись трансляции выложена на YouTube.

• GPT-6.1 Sol: $2, $0,10 и $10 за миллион входных, кэшированных и выходных токенов; в ChatGPT Work и Codex — на Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu, в обычном чате пока нет.
• По замерам OpenAI, на DeepSWE 1.1 GPT-6.1 Sol решает 75,2% задач при $0,65 за задачу, Astra — 74,1% при $4,43.
• Ultrafast ускоряет генерацию до 8 раз в Codex и до 6 раз в API; в подписке он есть только на Pro 500 за $500 в месяц и на подходящих тарифах Enterprise и Edu.
• Codex в облаке доступен с тарифа Plus, обновлённый Codex CLI и Code Review — на всех тарифах.
• Agents API получил computer use, а MCP Events запускает автоматизации плагинов по вебхукам из внешних сервисов.

GPT-6.1 Sol стоит в пять раз меньше Astra

GPT-6.1 Sol — обновление GPT-6 Sol, которую OpenAI выпустила в API 22 сентября. Стандартные цены у новой модели в пять раз ниже, чем у GPT-6 Astra. GPT-6.1 Sol уже работает в ChatGPT Work и Codex на Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu со стандартной скоростью, а режим Fast, по документации, доступен там, где позволяют тариф, клиент, настройки рабочего пространства и раскатка; в обычном чате ChatGPT её пока нет.

Что показывают бенчмарки OpenAI

Результаты моделей OpenAI ниже — замеры самой компании, независимых подтверждений нет; результаты конкурентов она взяла из их публичных отчётов. На графиках по горизонтали — стоимость одной задачи в долларах, по вертикали — результат в процентах, точки на линии — уровни рассуждения от low до max. Чем точка левее и выше, тем выгоднее модель.

На DeepSWE 1.1, где модели решают длинные задачи в реальных кодовых базах, лучший результат GPT-6.1 Sol — 75,2% на уровне high при $0,65 за задачу. У Astra максимум 74,1% на xhigh при $4,43, у GPT-6 Sol — 68,8% на max при $2,74. На max GPT-6.1 Sol набирает меньше, чем на high, так что предельный уровень рассуждения здесь не нужен.

AutomationBench 1.0.6 проверяет сквозные бизнес-процессы с 47 инструментами. На уровне medium GPT-6.1 Sol на 2,2 п. п. выше Opus 5.5 примерно за треть цены, но на max впереди другие: Opus 5.5 с резервными моделями — 42,5% при $1,44, Astra — 41,4% при $1,73, GPT-6.1 Sol — 36,1% при $0,30. Цену Fable 5.1 ($2,45 за задачу) OpenAI в сноске называет заниженной: в неё не вошли вызовы резервной модели, которые понадобились примерно в 40% задач.

На OSWorld 2.0, где агент работает с обычными программами (частичная оценка на offline-наборе версии v2026.08.08), GPT-6.1 Sol на max набирает 71,4% при $1,27, Astra — 73,5% при $9,44, GPT-6 Sol — 64,4% при $3,37. Разница с Astra — 2,1 п. п. при цене примерно в 7 раз ниже.

На Terminal-Bench Science 0.1 (анализ данных, симуляции, доказательство теорем в терминале) GPT-6.1 Sol получает 57,0% при $5,47 за задачу, больше чем вдвое выше GPT-6 Sol. Лидирует Astra с 68,1% при $23,80, и OpenAI сама советует брать её для самых трудных научных задач.

На GDP.pdf, где нужно отвечать на вопросы по сложным PDF, GPT-6.1 Sol на max сравнялась с Astra — по 31,0% — при цене $0,42 против $2,08. Доля ответов с фактической ошибкой на уровне low снизилась с 11,4% до 7,7%, но замер сделан на специально трудных диалогах, нетипичных для обычной работы.

Ultrafast ускоряет генерацию токенов до 8 раз, но в подписке только на Pro 500

Ultrafast — платный уровень скорости: по данным OpenAI, в Codex это до 300 токенов в секунду, до 8 раз быстрее обычного режима, в API — до 6 раз быстрее. Широко он доступен только для GPT-6 Astra, для GPT-5.6 Sol в API есть превью. В API режим включается параметром service_tier, лимиты — от 500 тыс. до 5 млн токенов в минуту в зависимости от уровня аккаунта, региональные эндпоинты вроде европейского не поддерживаются, цены вынесены в отдельную таблицу. В Codex, по документации, Ultrafast расходует включённый в подписку лимит в 8 раз быстрее обычного режима.

Подписка Pro теперь бывает трёх видов: Pro 100 за $100, Pro 200 за $200 и Pro 500 за $500 в месяц, последний с Ultrafast и лимитом в 25 раз выше, чем у Plus. Pro 200 снова открыт для новых подписчиков, но с сокращённым лимитом. Подписчики, попавшие под условия сохранения, держат прежний лимит до 29 октября 2026 года. Ultrafast это не даёт, и покупка кредитов на Pro 100 или Pro 200 его тоже не открывает.

Codex получил облачные окружения, а CLI начал слушать голос

Codex в облаке запускает задачи на удалённой машине, а ставить и проверять их можно с компьютера, телефона или из браузера. Вы выбираете репозитории GitHub, Codex сам ставит зависимости и инструменты и прогоняет проверки, а опубликованное окружение с настройками сети и секретами команда может выбирать для своих задач. Каждая задача работает в своём пространстве, даже когда ноутбук спит. Тарифы — от Plus.

В Codex CLI задачи можно ставить и направлять голосом (голосовые диалоги появились ещё в версии 0.155.0), а новый экран /agents показывает сразу несколько делегированных задач. OpenAI также улучшила возобновление сессий и работу с git worktree. Доступно на всех тарифах, обновление ставится той же командой, что и сам CLI:

Code Review в десктопном приложении ChatGPT показывает сводку и диффы и позволяет спросить Codex о проблемах до комментария в пулл-реквесте GitHub или мерж-реквесте GitLab; в автоматическом режиме Codex делает первый проход в облаке сам. Функция есть на всех тарифах.

Codex Security Cloud сканирует репозитории GitHub по запросу или расписанию, следит за новыми коммитами, сам отсеивает дубли и готовит исправления, которые можно оформить черновым пулл-реквестом. В него входит доступ к моделям программы Daybreak Blue без отдельной заявки. Тарифы — Pro, Business, Enterprise и Edu.

Какие API OpenAI дала для собственных агентов

Agents API получил computer use: агент на нём может сам работать с программами. Туда же перенесли возможности Codex — несколько агентов в одной задаче, поиск инструментов, сжатие контекста, а инфраструктуру держит OpenAI. Песочницу для команд и файлов может дать OpenAI или ваш провайдер. В Codex и ChatGPT Work функция доступна на Pro 500 и Enterprise. По словам OpenAI, отдельной платы за сам Agents API нет: оплачиваются токены и инструменты.

Decisions API сводит работу модели Luna к ответам на заданные вопросы с фиксированными вариантами: так можно классифицировать контент, маршрутизировать запросы или выбирать следующий шаг агента. Пока это ограниченное превью. Bedrock Managed Agents, сделанные вместе с Amazon, запускают агентов OpenAI целиком внутри AWS.

Sign in with ChatGPT даёт тратить лимит подписки Plus или Pro в 16 сторонних сервисах, среди них Devin, Notion, Vercel и T3, с отдельным потолком для каждого.

Для компаний OpenAI собрала набор Private Intelligence: Private Safety Processing вместе с нулевым хранением данных позволяет проводить автоматические проверки безопасности без доступа сотрудников OpenAI к содержимому запросов, а превью Private Inference на конфиденциальных вычислениях обещано осенью.

Плагины встраиваются в интерфейс ChatGPT и реагируют на события

Plugin extensions открывают сторонним разработчикам платформу, на которой OpenAI делает функции ChatGPT: плагин получает пункт в боковой панели, панель рядом с диалогом, свой просмотрщик для форматов файлов, формы и упоминания в поле ввода. Точки входа объявляются в метаданных MCP-сервера ключом openai/ui, SDK есть для TypeScript и Python. Canva, Figma и Adobe уже используют расширения.

Для авторов плагинов появились Plugin Creator и обновлённая подача в каталог с более понятной обратной связью, а сами плагины можно подключать к Sites на тарифах Business, Enterprise, Healthcare и Edu.

MCP Events — поддержка предложенной спецификации событий MCP. ChatGPT подписывается на события сервера и выполняет инструкцию пользователя: например, на каждый баг-репорт в канале #product-feedback открывает черновой пулл-реквест. Серверу нужны протокол MCP версии 2026-07-28, методы events/list, events/subscribe и events/unsubscribe и доставка вебхуками с подписью Standard Webhooks, не больше 256 КиБ на событие. Опрос и стриминг не поддерживаются, события могут прийти не по порядку, поэтому инструменты записи должны быть идемпотентными.

Dots — агенты на GPT-6 Astra, которые работают круглосуточно

Dots — постоянно работающие агенты на GPT-6 Astra со своим облачным компьютером и браузером; через плагины они подключаются к более чем 4000 приложений и доступны в ChatGPT, Slack и Teams. OpenAI приводит сценарий для разработчика: агент следит за отзывами клиентов, сам делает мелкие исправления с тестами и приносит готовые пулл-реквесты. В фоне он работает только с инструментами на чтение. Первый dot входит в Pro и Business Premium без доплаты, раскатка идёт в поддерживаемых странах; у Enterprise, Edu и Healthcare это бета, которую включает администратор.

Что OpenAI добавила в ChatGPT для командной работы

• ChatGPT Space — общее пространство команды, ChatGPT и агента dot; Pro, Business и Enterprise, создавать и править можно в десктопном приложении и вебе, на телефоне пока только искать, читать и делиться.
• Pages — документы, которые вместе правят люди и агенты; Pro, Business и Enterprise.
• Совместные слайды с экспортом в PowerPoint и Google Slides — в ближайшие недели для Pro, Business и Enterprise.
• Команды и общие задачи, которые запускаются по расписанию или по событию, например новому письму; Business и Enterprise.
• @ChatGPT в Slack и Microsoft Teams, коллегам не нужна своя лицензия; Business и Enterprise.
• Плагин Meetings пишет заметки со встреч, аудио удаляется после подготовки заметок; бета на macOS для Pro и Business.
• Профили, где можно делиться своими Sites и плагинами; Business и Enterprise.
• OpenAI Marketplace: подходящие корпоративные клиенты могут подать заявку и направить часть действующего обязательства перед OpenAI на одобренный софт 32 партнёров, от Adobe и Figma до Salesforce и CrowdStrike.

Что ещё не вышло и что можно сделать сегодня

GPT-6.1 Sol Ultrafast обещан в ближайшие дни, широкий доступ к Decisions API — тоже, совместные слайды — в ближайшие недели, превью Private Inference — осенью. Точных дат OpenAI не назвала.

• В API достаточно заменить имя модели на gpt-6.1-sol; в Codex CLI модель меняется командой /model, режим Fast включается командой /fast.
• 14 октября 2026 года GPT-5.5 уйдёт из ChatGPT, ChatGPT Work и Codex на всех тарифах; в API она останется.
• Подписчикам Pro 200 стоит проверить почту: письмо о сохранённом до 29 октября лимите получат только те, кого коснулось изменение.

Источники: OpenAI: DevDay 2026 Recap, OpenAI: Introducing GPT-6.1 Sol, OpenAI: Introducing dots, OpenAI Help Center: About ChatGPT Pro tiers, OpenAI API: Ultrafast mode, ChatGPT Learn: Speed, ChatGPT Learn: Codex Cloud, ChatGPT Learn: Codex CLI, ChatGPT Learn: Code review, ChatGPT Learn: Codex Security Cloud setup, OpenAI: Introducing the Agents API, OpenAI Plugins: Extensions, OpenAI Plugins: MCP Events, OpenAI API: Private Safety Processing, Трансляция OpenAI DevDay 2026

Изображение на обложке: Кадр трансляции: OpenAI

Почти у каждой команды в 2026 году есть история одного и того же плана. Прототип на LangChain и GPT собрали за два вечера. Промпт хороший, ответы приходят быстро, менеджер в восторге. Дальше — питчинг на архитектурном комитете, и там звучит вопрос, который обычно всё меняет:

«А если сотрудник из региональной поддержки спросит этого бота про зарплаты топ-менеджмента — что произойдёт?»

Молчание. Потому что в демо-версии не было ролей, не было ограничений по источникам, не было даже логирования запросов. Промпт и API-ключ — вот и весь сервис.

Это не история про плохую команду. Это стандартный разрыв между PoC и продакшеном для любого LLM-продукта. В демо система отвечает на вопросы. В проде она должна отвечать на вопросы правильным людям, из правильных источников, с понятной стоимостью и с кем-то, кто отвечает за инцидент, если модель выдаст что-то не то. Именно на этом стыке большинство пилотов останавливается — не потому что модель слабая, а потому что вокруг неё не спроектирована инженерная система.

Дальше — разбор пяти контуров, которые превращают чат-бота в сервис, и честный список того, что действительно можно закрыть платформой, а что придется строить самим.

Контур 1. Доступы: чат-бот — это еще один источник утечки данных

Первое, что ломается при масштабировании, — это предположение «у нас один индекс, и все спрашивают одно и то же». В реальной компании HR, финансы, разработка и юридический отдел имеют разные права на одни и те же документы, и ассистент обязан это учитывать так же строго, как обычная система с ACL.

Проблема в том, что RAG по умолчанию так не работает. Векторный поиск находит семантически близкий фрагмент независимо от того, кому он принадлежит, и если разграничение прав не встроено в сам пайплайн поиска, модель с одинаковой готовностью процитирует и публичную документацию, и черновик оффера для конкретного кандидата.

Рабочие паттерны здесь давно известны из мира дата-инжиниринга, просто их надо перенести в LLM-контур:

• фильтрация по правам на этапе извлечения/поиска , а не на уровне финального ответа — если документ не должен быть виден пользователю, он не должен попасть даже в контекст;
• отдельные индексы или строгая метаданная разметка по отделам, а не один общий векторный стор;
• журналирование того, какие источники были использованы для ответа, а не только самого ответа — это нужно и для аудита, и для отладки качества.

Это ровно тот слой, который платформенные AIaaS-решения умеют закрывать частично: инфраструктура для изоляции хранилищ и технические механизмы контроля доступа — да, если они предусмотрены сервисом. А вот саму политику — кому что можно — формулирует и поддерживает актуальной только продуктовая команда, потому что только она знает оргструктуру и меняющиеся роли.

Контур 2. Качество: как понять, что модель не «в целом хорошо отвечает», а действительно работает

На демо-встрече качество оценивается на глаз: три вопроса, три приличных ответа, все довольны. В проде так не работает — нужен воспроизводимый способ сказать «эта версия промпта или модели лучше предыдущей» на цифрах, а не на ощущениях.

Отсюда вырастает необходимость в “evals” — наборе тестовых вопросов с эталонными или хотя бы допустимыми ответами, который прогоняется при каждом изменении промпта, смене модели или обновлении базы знаний. Без этого набора любое «мы обновили промпт» — это эксперимент вслепую поверх продакшена.

Дальше — вопрос галлюцинаций, который в закрытых корпоративных данных особенно коварен: модель может уверенно сослаться на регламент, которого не существует, и никто снаружи это не проверит, потому что документ действительно похож на настоящий. Практический минимум:

• обязательное отображение источников в ответе — пользователь должен иметь возможность провалиться в документ и проверить;
• метрика заземления (grounding) — насколько ответ действительно опирается на найденный контекст, а не на веса модели;
• регулярная выборочная проверка ответов людьми, желательно из той же предметной области, что и пользователи.

Здесь платформа может дать инструменты трассировки и логирования диалогов, а иногда готовые дашборды для оценки. Но сформулировать, что вообще считается «правильным ответом» для конкретного бизнес-сценария, может только команда, которая этот сценарий придумала.

Контур 3. Эксплуатация: то, что не видно на демо-стенде

Демо крутится на одном инстансе для одного пользователя.Продакшен — это очередь из сотен параллельных запросов, разная длина контекста, скачки нагрузки в понедельник утром и требование не упасть, если внешний API модели притормозил.

Технически это означает необходимость закладывать:

• fallback-модели — если основной провайдер отвечает с задержкой или недоступен, запрос должен уйти на резервную модель, пусть и менее мощную, а не зависнуть;
• очереди и скорости запросов на уровне пользователя и команды, чтобы один активный отдел не съел весь бюджет задержек у остальных;
• мониторинг не только «жив ли сервис», но и задержка по перцентилям, долю ошибок генерации, долю отказов поиска;
• отдельное наблюдение за GPU-утилизацией, если часть моделей развернута локально, а не через внешний API.

Это тот слой, где выигрыш от готовой платформы обычно максимален: наблюдаемость, лимиты, инфраструктура и SLA закрываются AIaaS‑решением, таким как платформа ITGLOBAL.COM , куда быстрее, чем командой, которая строит это с нуля. Но метрики продукта — что считать приемлемой задержкой именно для этого сценария использования, какие тестовые кейсы прогонять при инцидентах — всё равно остаются на стороне команды, потому что это вопрос не инфраструктуры, а бизнес-требований.

Контур 4. Стоимость: токены как новая облачная статья расходов

Токены незаметно превращаются в такую же статью бюджета, как раньше — вычислительные мощности в облаке, только промахнуться здесь проще: длинный системный промпт, лишний контекст в RAG, отсутствие кэширования одинаковых запросов — и стоимость сервиса вырастает в разы без единой строчки нового кода.

Что реально работает на практике:

• кэширование частых или идентичных запросов, особенно там, где контекст большой, но повторяющийся;
• выбор модели под задачу, а не «одна большая модель на всё» — классификация или извлечение сущностей часто не требует топового и самого дорогого варианта;
• лимиты на пользователя и команду с прозрачной эскалацией, а не мягкий «безлимит», который аукается в конце месяца;
• прогнозирование нагрузки заранее, до, а не после того, как счет от провайдера удивил финансовый отдел.

Учёт потребления, квоты и отчётность вполне может закрыть платформа — это техническая задача. А вот определить целевые показатели: сколько стоит один решенный тикет поддержки и сколько компания готова за это платить, — это решение бизнеса, и без него любая экономия останется абстрактной цифрой в презентации.

Контур 5. Ответственность: кто отвечает, если агент сделал что-то не то

Отдельный контур, который на демо вообще не обсуждается, — это ответственность за действие. Пока LLM просто отвечает на вопросы, риск ограничен качеством текста. Но как только появляется агент, который может, например, создать тикет, отправить письмо или изменить запись в CRM, вопрос смещается с «что ответила модель» на «что модель сделала».

Практический вывод: чем более автономно действует агент, тем более явным должен быть человек в контуре принятия решения для необратимых или дорогостоящих действий, и тем подробнее должен быть лог того, какие данные легли в основу конкретного действия — не только финального ответа пользователю.

Что делать самим, а что можно отдать платформе

Важная оговорка: этот список работает только применительно к реальному составу конкретного AIaaS-решения. Если в нём нет встроенного RBAC, нет мониторинга или нет managed RAG — не стоит проектировать архитектуру так, будто эти возможности уже есть. Разрыв между ожидаемым и фактическим набором функций платформы — ещё один способ провалить продакшен так же надёжно, как отсутствие проектирования вообще.

Вместо вывода

Ни один из пяти контуров не решается добавлением более мощной модели. Более сильная LLM не появится с правами доступа, не начнёт сама логировать источники своих ответов и не подскажет, сколько стоит один диалог. Это инженерная работа, которая идет параллельно выбору модели, а не после него — и именно ее объем обычно недооценивают, когда переходят от прототипа к реальным пользователям.

Если ваша команда уже вышла за пределы тестов в ноутбуках и хочет оценить инфраструктуру, модели и требования к защищенному AI-контуру, есть смысл запросить архитектурную сессию: на ней разбирается один конкретный сценарий, объём данных, ожидаемая нагрузка, подходящая конфигурация и тестирование сервиса — вместо абстрактного обещания сэкономить проценты на непонятной базе.

Реклама. ООО «Итглобалком Рус» ИНН 7838413489, erid: 2W5zFJ34gQR

Изменения затронут пользователей Agent Builder и разработчиков интеграций. В редакторе появились блокировка записи, управление сообщениями в очереди предварительного просмотра и настройки подтверждения действий агентов в каналах.

Для OAuth2 появился браузерный сценарий авторизации вебхуков n8n User Auth. Командам, которые используют агентов или такие вебхуки, стоит проверить существующие сценарии и права доступа в тестовой среде: версия пока предварительная.

Источники

• Release n8n@2.42.0 · n8n-io/n8n · GitHub

Среди ключевых изменений: устранение гонки активных запросов, закрытие основного дескриптора WAL перед заменой файла при восстановлении и отказ от тихого усечения слишком длинных целочисленных литералов до типа HUGEINT. Также исправлены ошибки оптимизации Top-N, работы с UNION ALL и Parquet, а также автоматического отката неудачных неявно обёрнутых наборов из нескольких SQL-инструкций.

Релиз важен для команд, которые используют DuckDB в конкурентных сценариях, открывают базы после сбоев или обрабатывают большие целые значения. Перед обновлением продакшена стоит прогнать собственные запросы и проверить восстановление на копии базы, затем перейти с 1.5.5 на исправленную версию.

Раньше сессия принимала только одно подключение, поэтому остальные Workers ждали его закрытия. Совместное использование браузера сокращает число новых запусков и задержки холодного старта, а также уменьшает количество браузеров, учитываемых в лимитах.

Изменение касается разработчиков, которые повторно используют Browser Sessions для параллельной автоматизации. Чтобы страницы, cookies и хранилище разных запросов не пересекались, Cloudflare рекомендует создавать отдельный browser context для каждого клиента.

Для работы одновременных подключений нужно обновить @cloudflare/puppeteer до версии 1.1.0 или новее. После завершения запроса следует закрывать его context и отключать клиент через browser.disconnect(), не завершая общую браузерную сессию.

Источники

• Connect multiple clients to one Browser Run session · Changelog

Помощник учитывает полный текст открытого скрипта, импортированные ресурсы и геометрии, а также историю текущего чата. Предложенные изменения можно проверить в режиме сравнения и затем объединить со скриптом.

На старте доступны Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3.1 Pro Preview и Gemini 3.5 Flash. Ask также умеет искать сведения в документации Earth Engine и каталоге данных. Вместо этих источников можно подключить результаты Google Search, но одновременно использовать эти режимы нельзя.

Функция может сократить время на поиск методов API и ручное исправление ресурсоёмких запросов, однако пока это заявленные Google возможности. Для работы нужен собственный ключ Gemini API. Компания упоминает бесплатные варианты, а при использовании платного тарифа расходы рассчитываются по API. Ask заявлен как доступный по всему миру, но условия работы и оплаты из России отдельно не уточняются.

Источники

• Accelerate geospatial coding with AI in Google Earth Engine | Google Cloud Blog