Для разработчика это готовый способ прогнать свой репозиторий через тот же процесс, которым Google проверяет свои: нужен любой кодинг-агент со слэш-командами и изолированная среда, где не жалко ничего сломать. Сам Mantis не сканер и не сервис: это набор скиллов, скриптов и референсных компонентов под лицензией Apache-2.0, а модель и агент вы приносите свои.

• Mantis лежит на GitHub с июня 2026 года; 2 сентября Google выпустила гайд по запуску и представила скилл mantis-advise для безопасного написания нового кода.
• Конвейер состоит из 16 последовательных стадий плюс вспомогательные скиллы: от разбора истории коммитов и модели угроз до воспроизведения, патча и отчёта.
• Установка: git clone репозитория или npx skills add google/mantis; агент подойдёт любой, Google проверяла с Gemini CLI, Antigravity CLI и ADK.
• Воспроизведение и патчи выполняются только в песочнице без сети (gVisor с --network=none, microsandbox, VM); флаги вроде --yolo авторы прямо запрещают.
• Каждую находку должен подтвердить человек: README запрещает массово слать непроверенные ИИ-отчёты мейнтейнерам.

Что именно выложила Google и что в этом нового

Репозиторий google/mantis открыт не сегодня: первые коммиты датированы июнем 2026 года, и в заметке Google ссылается на июньское описание подхода. Новость в другом: компания впервые опубликовала пошаговый гайд «как начать», прямо заявила, что тот же промпт используется внутри Google для поиска реальных уязвимостей, и представила скилл mantis-advise, который появился в репозитории 28 августа. Последний коммит на момент публикации, от 3 сентября, ужесточает песочницы, разрешение путей и проверки конфигурации.

Главная претензия Google к «наивному» ИИ-сканированию кода, по словам авторов, в том, что доля настоящих находок у него часто ниже 7%, остальное галлюцинации. Mantis борется с этим двумя способами: отдельными агентами-критиками, которые отсеивают ложные срабатывания, и воспроизведением уязвимости в песочнице, которое служит опорой для оценки. При этом README оговаривает: неудачное автоматическое воспроизведение ещё не доказывает, что находка ложная. Цифра про 7% в заметке дана без ссылки на метод замера, так что это оценка компании, а не бенчмарк.

Вторая идея, на которую Google делает упор, это контекст. Mantis читает историю репозитория, чтобы выучить прошлые исправления безопасности, и сам строит документацию по архитектуре и модель угроз, даже если в проекте их нет. Файлы сворачиваются в иерархию сводок по каталогам, и по заявлению авторов такое дерево снижает накладные расходы на токены больше чем на 85% на больших репозиториях. Это тоже внутренний замер Google без описания выборки.

Как устроен конвейер из 16 стадий

По описанию архитектуры, Mantis состоит из отдельных скиллов, каждый из которых вызывается слэш-командой и передаёт результат следующему через файлы в каталоге workspace/. Стадии можно запускать по одной руками или отдать оркестратору /mantis-meta-agent, который крутит цикл и архивирует находки между проходами.

1. /mantis-history и /mantis-summarize разбирают историю VCS и пишут сводки по каталогам, а необязательный /mantis-structural-index строит индекс семантических единиц кода.
2. /mantis-architecture и /mantis-threat-model собирают базу знаний о сущностях, потоках данных и границах доверия.
3. /mantis-plan и /mantis-researcher составляют план проверки и ищут уязвимости файл за файлом.
4. /mantis-dedupe, /mantis-review и /mantis-critic склеивают дубли, отсеивают ложные срабатывания и проверяют, что падение воспроизводится в релизной сборке.
5. /mantis-reproduce пишет и запускает эксплойт в изолированной среде, /mantis-chain пробует собрать из находок многошаговую цепочку.
6. /mantis-patch чинит код и гоняет тесты в песочнице, /mantis-calibrate ставит риск от 1 до 10, /mantis-reflect и /mantis-report собирают уроки и итоговый отчёт.

Новый /mantis-advise стоит особняком: он не ищет уязвимости, а отвечает на вопрос «как безопасно менять этот файл». Скилл читает накопленную базу knowledge.db с моделью угроз, историей находок, подтверждёнными патчами и отсеянными ложными срабатываниями и выдаёт агенту рекомендации до и во время правок. Запускается он скриптом python3 reference/scripts/advise.py --file src/auth.py. Смысл в том, чтобы результаты аудита не лежали в отчёте, а мешали агенту повторять старые ошибки.

Как запустить у себя и почему только в изоляции

Установка по README сводится к клонированию репозитория или одной команде для менеджера скиллов:

Дальше Google предлагает открыть привычный кодинг-агент и написать ему буквально: «I would like to use Mantis framework in path/to/mantis to review my code in path/to/your/code, can you help me get started?». Конкретный агент не навязывается: в README сказано, что скиллы проверяли с Gemini CLI, Antigravity CLI, Google ADK и Antigravity SDK, но подойти должен любой фреймворк, понимающий слэш-команды и файлы SKILL.md. Модели тоже на выбор пользователя, причём авторы советуют не гонять самую дорогую модель на каждой стадии, а подбирать класс модели под задачу.

Самая жёсткая часть документации про изоляцию. README открывается предупреждением капслоком: конвейер генерирует и исполняет код, который может быть нестабильным, поэтому запускать его можно только в ограниченной среде, без доступа к продакшену, чувствительным данным и внутренней сети. Скиллы /mantis-reproduce и /mantis-patch по инструкции выполняют полезную нагрузку в контейнере с отключённой сетью, и для этого Google рекомендует gVisor:

Скилл /mantis-configure даёт выбор из четырёх режимов песочницы: static-only без исполнения кода, microsandbox, gvisor и gce с отдельной виртуальной машиной в облаке. Отдельно авторы просят начинать в интерактивном режиме, вызывая команды по одной и подтверждая каждое опасное действие, и не включать флаги автоодобрения вроде --yolo или --dangerously-skip-permissions. Гарантий при этом нет: в документации прямо сказано, что агент недетерминирован и может попытаться обойти ограничения, если среда это позволяет.

Что Mantis не обещает

Mantis не является поддерживаемым продуктом Google и подаётся как отправная точка, которую нужно дорабатывать под свой стек: авторы советуют скармливать конвейеру внутренние стандарты кода, документацию и критерии, какие баги вас не интересуют. Пример из заметки: если вы никогда не чините падения, которые пользователь может вызвать только у себя, об этом нужно сказать сканеру заранее, иначе он будет тратить время именно на них.

Второе ограничение этическое и практическое одновременно. README требует, чтобы каждую находку перед отправкой проверил специалист по безопасности, и запрещает массово слать непроверенные ИИ-отчёты мейнтейнерам открытых проектов. Неудачное воспроизведение при этом не доказывает, что бага нет, а успешный репродьюсер не доказывает, что уязвимость эксплуатируема в любом окружении.

Проект лежит в публичном репозитории на GitHub под Apache-2.0, региональная доступность отдельно нигде не оговорена, а модель и агент вы выбираете сами, в том числе локальные. Дальше стоит следить за тем, появятся ли независимые замеры доли ложных срабатываний: пока и 7%, и 85% экономии токенов остаются цифрами самой Google.

Источники: Getting started with Mantis, our open-source bug finding-and-fixing harness (Google Cloud Blog), Репозиторий google/mantis, README_AGENTS.md: архитектура конвейера Mantis, Скилл mantis-advise

Изображение на обложке: Изображение: Google Cloud

Для разработчика главное в анонсе одно число: по таблице Google, на DeepSWE v1.1, бенчмарке долгих задач по программной инженерии, 3.8 Flash набирает 73,7% против 74,0% у Claude Opus 5, который стоит в 6,7 раза дороже на входе и в 6,7 раза дороже на выходе. Если замер подтвердится независимо, дешёвая модель Google становится кандидатом на роль основной модели для кодовых агентов. Все цифры ниже опубликованы Google: часть из них снята на внешних бенчмарках (DeepSWE ведёт Datacurve AI, CWE-Bench проводит Collinear), часть на внутренних наборах компании; ссылку на методику Google приводит, независимых результатов на момент публикации нет.

• Gemini 3.8 Flash доступна со 2 сентября в Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, Antigravity и Stitch; подписчикам Google AI Pro и Ultra в приложении Gemini, AI Mode в поиске и Google Sheets.
• Цена $0,75 за 1 млн входных и $3,75 за 1 млн выходных токенов действует до 31 декабря 2026 года; с 1 января 2027 года Google обещает $1,50 и $7,50.
• По замерам Google: DeepSWE v1.1 73,7% (Opus 5 74,0%, GPT-5.6 Sol 72,7%, 3.7 Flash 65,3%), Terminal-Bench 2.1 89,4%, HLE-Verified 54,9%; на Terminal-Bench 4.0 всего 19,1% против 51,8% у Opus 5.
• Gemini 3.8 Flash Cyber на CyberGym показывает 86,2% pass@1 против 83,8% у Mythos 5 и 85,6% у GPT-5.5-Cyber; на CWE-Bench 47,2% при 47,8% у Claude Fable 5.
• Модель «работает усерднее»: делает больше шагов рассуждения и вызовов инструментов, поэтому тратит больше токенов; 3.7 Flash остаётся поддерживаемой для экономных сценариев.

Что изменилось по сравнению с 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash вышла три недели назад, и 3.8 Flash построена на той же скорости и цене. Прирост Google показывает на длинных агентных задачах. На DeepSWE v1.1 результат вырос с 65,3% до 73,7%, на Terminal-Bench 2.1, где агент решает задачи в терминале, с 85,8% до 89,4%. По этой таблице 3.8 Flash опережает GPT-5.6 Sol (72,7% и 88,8%) и почти сравнивается с Claude Opus 5 (74,0% и 89,1%).

На прикладных бенчмарках Google выделяет области, где 3.8 Flash обходит и более дорогие модели: Vals Finance Agent v2 (задачи финансового аналитика) 61,4% против 58,6% у Opus 5, Harvey's Legal Agent Benchmark (юридические сценарии) 10,0% против 6,7%, CharXiv Reasoning (выводы по сложным графикам) 86,2% против 83,7%. На HLE-Verified, наборе экспертных вопросов из разных дисциплин, модель набирает 54,9%, на уровне Opus 5 (54,4%) и GPT-5.6 Sol (54,5%).

Слабые места в той же таблице Google не скрывает. На Terminal-Bench 4.0, который проверяет общие агентные способности, 3.8 Flash набирает 19,1% против 51,8% у Opus 5 и 37,3% у GPT-5.6 Sol. На GDPVal-AA v2 (офисная работа, рейтинг Эло) у неё 1545 против 1824 у Opus 5 и 1710 у Sol, на OSWorld-2.0 (управление компьютером) 59,0% против 75,4%. Иначе говоря, модель сильна там, где задача формализована, и заметно отстаёт в открытых сценариях.

Google объясняет прирост тем, что 3.8 Flash «работает усерднее»: на сложных задачах делает больше шагов рассуждения и итеративно вызывает инструменты. Компания прямо предупреждает, что модель может потратить больше токенов, особенно на высоких уровнях усилия. Для задач, где главное ограничение стоимость, Google предлагает снижать уровень усилия или оставаться на 3.7 Flash, которая продолжает поддерживаться.

Цена прежняя, но с 2027 года удвоится

Вводная цена $0,75 за миллион входных токенов и $3,75 за миллион выходных совпадает с 3.7 Flash и действует до 31 декабря 2026 года. С 1 января 2027 года, по сноске в анонсе, вступает в силу регулярная цена: $1,50 и $7,50. Для сравнения, в той же таблице Google указывает $5,00 и $25,00 у Claude Opus 5, $2,00 и $10,00 у Claude Sonnet 5, $4,00 и $20,00 у GPT-5.6 Sol. Даже по регулярной цене 3.8 Flash останется дешевле Sonnet 5 на входе и выходе.

Модель доступна разработчикам через Gemini API в Google AI Studio и Android Studio, в агентной среде Antigravity и генераторе интерфейсов Stitch, корпоративным клиентам в Gemini Enterprise, подписчикам Google AI Pro и Ultra в приложении Gemini, AI Mode в поиске и Google Sheets. О региональных ограничениях и условиях оплаты в анонсе ничего не сказано.

Flash Cyber: поиск уязвимостей на уровне фронтира, но только по заявке

Вторая модель анонса, Gemini 3.8 Flash Cyber, построена на том же ядре, но с более мягкими ограничениями в области кибербезопасности. Именно поэтому Google не выкладывает её в общий API: доступ получают государственные органы, операторы критической инфраструктуры и мейнтейнеры ПО через программу Fairwind, заявку нужно подать отдельно. Google подчёркивает, что приоритетом было исправление уязвимостей, а не эксплуатация.

На CyberGym, отраслевом бенчмарке автономного поиска уязвимостей в коде на C и C++, 3.8 Flash Cyber набирает 86,2% pass@1. Предыдущая киберверсия 3.5 Flash Cyber давала 77,5%, GPT-5.6 Sol 83,6%, Anthropic Mythos 5 83,8%, GPT-5.5-Cyber 85,6%. На внутреннем наборе Google, где надо находить уязвимости в сложных кодовых базах на 20 языках программирования, доля успеха, по словам компании, превысила 70%; состав и размер этого набора не раскрыты.

За исправление отвечает внешний бенчмарк CWE-Bench от компании Collinear: 47,2% pass@1 у 3.8 Flash Cyber против 47,8% у Claude Fable 5, при этом, по графику Google, прогон Flash Cyber стоит около $3,6 против более $10 у Fable 5. Google приводит и три внутренних примера: команда безопасности Chrome получила от модели в 2,6 раза больше корректных патчей к уязвимостям Chrome, чем от «лучших коммерческих моделей», компания Wiz на своём наборе для пентеста увидела рост полноты на 7,5–9,7 процентных пункта при стоимости в 2,3–5,2 раза ниже, а команда Cloud Vulnerability Research нашла критическую уязвимость меньше чем за два часа. Ни одно из этих утверждений пока не проверено вне Google и партнёров.

Что делать разработчику

• Если вы уже используете 3.7 Flash в агентах для кода, попробуйте 3.8 Flash на своих задачах и сравните не только точность, но и расход токенов: Google предупреждает, что модель думает дольше.
• Считайте стоимость по регулярной цене $1,50 и $7,50: через четыре месяца именно она станет реальной.
• Для коротких и дешёвых запросов оставайтесь на 3.7 Flash или снижайте уровень усилия у 3.8, это рекомендация самой Google.
• Flash Cyber сейчас в общем API не представлена: если вам нужен поиск уязвимостей, ориентируйтесь на заявку в Fairwind или на обычную 3.8 Flash, которая, по словам Google, тоже обучалась на задачах кибербезопасности, но с ограничениями на наступательные сценарии.

Google публикует ссылки на методику замеров, но сравнения с конкурентами пока остаются её собственными; редакция вернётся к цифрам, когда появятся независимые результаты. Отдельный вопрос, ответа на который в анонсе нет: сколько токенов 3.8 Flash реально тратит на тех же задачах по сравнению с 3.7, ведь при удвоенной цене с января это определит, останется ли она самой выгодной.

Источники: Google: Introducing Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash Cyber, Google DeepMind: методика замеров Gemini 3.8 Flash, Google DeepMind: методика замеров Gemini 3.8 Flash Cyber

Изображение на обложке: Изображение: Google

История касается не только AnkiDroid. Правило, на которое ссылается Google, запрещает вести пользователей к оплате мимо Google Play Billing; пожертвования допускаются лишь для организаций с подтверждённым налоговым статусом благотворительной и на определённых условиях. У большинства open source-проектов таких документов нет.

• Google Play счёл ссылку AnkiDroid на Open Collective нарушением Payments Policy; первое уведомление пришло 20 июля, документы проекта Google 7 августа не принял.
• Требование: убрать ссылки на платежи вне Google Play Billing или подтвердить статус tax-exempt организации; сам Play Billing для пожертвований таких организаций запрещён.
• Дата удаления при отсутствии исправления: сначала 3 августа, затем 11 сентября 2026 года, оба раза с оговоркой «везде, кроме Индии и России»; причина исключения не объяснена.
• AnkiDroid связан с организацией статуса 501(c)(6), в приложении ничего не продаётся, Open Collective — единственный источник денег; мейнтейнеры убирают ссылки из Play-сборки ветки 2.24.x.
• Разработчикам с кнопкой «поддержать» в бесплатном приложении: ссылка на внешнюю площадку без статуса благотворительной организации — ровно случай AnkiDroid.

Что именно нарушил AnkiDroid

По тикету Google номер 9-2777000041594, нарушение относится к Payments Policy: внутри приложения была ссылка на Open Collective, платформу, через которую проект собирает пожертвования, а проблема помечена для сборки с version code 122400300. Google предложил два выхода: убрать все ссылки, «направляющие пользователей на оплату через системы, отличные от биллинга Google Play», либо доказать, что AnkiDroid — организация со статусом tax-exempt, освобождённая от налогов по американским правилам.

Remove any links directing users to make payments using systems other than Google Play's billing system.

Загвоздка в том, что политика Google одновременно запрещает использовать сам Google Play Billing для пожертвований освобождённым от налогов организациям, а AnkiDroid связан с организацией статуса 501(c)(6), профессиональной ассоциацией, а не благотворительным фондом. То есть донаты через Play невозможны, а ссылка наружу запрещена. Команда отдельно подчёркивает, что в приложении ничего не продаётся, Open Collective — единственный источник финансирования, а сам AnkiDroid не связан с Anki, AnkiWeb, AnkiMobile и AnkiHub.

Хронология

• 20 июля 2026 года: первое автоматическое уведомление Google с датой удаления 3 августа «везде, кроме Индии и России».
• 7 августа: Google сообщил, что присланные документы нарушение не устранили.
• Позднее уведомление: новая дата удаления 11 сентября 2026 года с той же региональной оговоркой.
• 29 августа: мейнтейнеры открыли issue #21656 с просьбой о помощи сообщества и решением убрать ссылки «под протестом».
• 1 сентября: обсуждение на Hacker News; изменений в позиции Google в issue нет.

Почему Индия и Россия отдельно

В уведомлениях Google оба раза называл дату удаления приложения из Play «везде, кроме Индии и России». Причина исключения в переписке не объясняется; в issue нет и подтверждения, что удаление где-либо уже произошло. Для пользователей из России это означает лишь то, что из Play приложение не пропадёт. Для разработчиков, которые распространяют приложение и через RuStore или прямой установкой, напрашивается редакционный вариант: держать ссылки на пожертвования только вне Play-сборки; AnkiDroid подтвердил лишь удаление ссылок из сборки для Play.

Что проверить в своём приложении

• Найдите в приложении все ссылки на внешние платежи: Boosty, Patreon, Open Collective, «Купить кофе», номера кошельков, QR-коды. Ссылка на площадку пожертвований без подтверждённого статуса благотворительной организации — ровно случай AnkiDroid.
• Разделите сборки: в версию для Google Play ссылки не включайте, в сборку для F-Droid, RuStore или прямой загрузки APK оставьте.
• Не рассчитывайте на «объяснить в апелляции»: AnkiDroid отправлял документы, Google 7 августа ответил, что нарушение не устранено.
• Если приложение платное или с подпиской, донаты как отдельный товар возможны только через Google Play Billing с его комиссией, и только если вы не благотворительная организация.
• Держите под рукой историю уведомлений: первое письмо AnkiDroid получил 20 июля, а дедлайн подошёл через шесть недель.

Что дальше

Ближайшая веха — сборка ветки 2.24.x без ссылок на донаты. Дата 11 сентября покажет, выполнит ли Google угрозу удаления в остальных странах. Реакцию Google на публичность ждать имеет смысл, но на момент публикации в issue никаких изменений позиции магазина нет, а сам Google на запросы в треде не отвечал.

Источники: Issue #21656 в репозитории AnkiDroid, Обсуждение на Hacker News

Изображение на обложке: AnkiDroid

Quail 4 — финальный стабильный выпуск линейки Quail, и автор анонса, менеджер продукта Android Studio Амман Фасил Асфав, называет её «готовой к использованию в продакшене». Помимо локальной модели в IDE вошли 23 готовых «навыка» агента под типовые задачи Android, кликабельные ссылки на классы и методы в ответах, индикаторы состояния в списке чатов и сворачиваемый показ рассуждений модели.

• Android Studio 2026.1.4 (Quail 4) стабильна; это последний выпуск линейки Quail.
• Gemma 4 работает локально через встроенный движок инференса; код не покидает машину, лимитов на токены нет.
• Минимум 12 ГБ оперативной памяти для самых маленьких моделей; по словам Google, «машины с 32 ГБ и больше будут работать лучше всего».
• 23 встроенных навыка агента (AGP 9 Upgrade, Android Profiler, Navigation 3, Adaptive и другие) выбираются автоматически по запросу и отключаются одним переключателем.
• Локальный режим включается в Agent model selector или в Settings, Tools, AI, Model Providers, Gemma; веса IDE скачивает, проверяет и обновляет сама.

Как устроена локальная модель

Android Studio сама скачивает веса Gemma 4, проверяет их и обновляет. Внутри IDE работает лёгкий движок инференса, поэтому отдельный сервер вроде Ollama поднимать не нужно. Модель выбирается в переключателе Agent model selector или в настройках: Settings, Tools, AI, Model Providers, Gemma. После этого агент работает локально: анонс подтверждает многофайловые рефакторинги полностью офлайн; остальные сценарии облачного агента Google для локального режима отдельно не перечисляет. Google подчёркивает два свойства: исходный код не покидает локальную машину, и квоты на токены не действуют.

Your source code never leaves your local machine and you never hit token quota limits.

Требования к железу компания называет прямо: самые маленькие варианты Gemma 4 стартуют на 12 ГБ оперативной памяти, а лучше всего работают машины с 32 ГБ и больше. На ноутбуке с 16 ГБ, где рядом крутятся эмулятор и Gradle, стоит ожидать, что локальная модель окажется медленнее и заметно проще облачной. Это цена за приватность и отсутствие квот, и оценивать её нужно под свой проект: по нашему опыту, многофайловый рефакторинг на маленькой модели требует больше ручных проверок, чем на облачной.

Что такое навыки агента

«Навык» здесь — заранее написанная инструкция с контекстом под конкретную задачу Android: как обновить проект на Android Gradle Plugin 9, как читать данные профилировщика, как переехать на Navigation 3 или сделать адаптивную вёрстку под планшеты и складные устройства. В Quail 4 таких навыков 23, и IDE подбирает их по метаданным запроса сама. Если подбор мешает, навыки отключаются общим переключателем в настройках IDE.

Что ещё изменилось в интерфейсе агента

• Ссылки на классы, функции, методы и пути файлов в ответах агента стали кликабельными.
• В списке Recent Chats появились индикаторы: загрузка, ожидание ввода, завершение фоновой задачи.
• Вкладки Task и Walkthrough объединены во вкладку Summary of Changes; по ней стоит проверять правки перед применением.
• Рассуждения моделей с режимом reasoning показываются сворачиваемым блоком.

Что менять в проекте и процессе

• Обновите Android Studio до 2026.1.4 через Check for Updates; проект менять не нужно.
• Если в компании запрещено отправлять код во внешние сервисы, включите Gemma в Model Providers и убедитесь, что облачный провайдер в настройках не выбран.
• Проверьте память: 12 ГБ — заявленный минимум для самых маленьких моделей, 32 ГБ и больше — рекомендация Google; на 16 ГБ закройте эмулятор перед работой агента или пользуйтесь физическим устройством.
• Для миграции на AGP 9 попробуйте одноимённый навык: это задача с сотней мелких правок, где агент экономит время.
• Региональных оговорок в анонсе нет, но доступность загрузки весов из России Google не подтверждает; проверяйте на своей машине. Локальный режим не требует подписки на облачные модели.

Контекст

Линейка Quail шла к этому весь цикл: в Quail 2 появились параллельные чаты с агентом, затем навыки, интеграция с Firebase и первая поддержка локальных моделей в Canary-сборках. Quail 4 закрывает линейку и делает локальный режим штатным в стабильной версии. Следующая линейка Android Studio получит новое кодовое имя; сохранится ли в ней локальная Gemma как основной сценарий, Google не говорит, и это предположение редакции по тону анонса.

Источники: Leverage Android skills and Gemma 4 in Android Studio Quail 4 (Android Developers Blog), Android Studio release notes

Изображение на обложке: Google, Android Developers Blog

Android 17 вышел 16 июня. API 37, AppFunctions для ИИ-агентов, adaptive-first и Compose-first, строгие лимиты памяти и новые API приватности.

Google Play расширяет выбор платёжных систем и снижает комиссии: с 30 июня 2026 сервисный сбор отдельно от платёжного, первый $1M — 10%.

Безопасность: июньский бюллетень закрыл 124 уязвимости, включая zero-day CVE-2025-48595 в Framework. С 30 сентября 2026 начинается обязательная верификация разработчиков в четырёх странах.

Инструменты: Android CLI 1.0, 17+ Android skills, Android Bench с Gemma 4 и Gemini 3.5 Flash, Android XR SDK DP4 и Eclipsa Video для HDR.

Android 17: релиз 16 июня и API 37

16 июня 2026 года Google выпустил Android 17. Платформа переходит от «операционной системы» к «интеллектуальной системе»: центральную роль занимают AppFunctions — функции приложений, которые ИИ-агенты могут обнаруживать и вызывать через Jetpack-библиотеку. Разработчики аннотируют класс, добавляют KDoc, и Gemini получает доступ к локальному состоянию приложения.

Главное архитектурное изменение — adaptive-first: на больших экранах (sw > 600 dp) для приложений с targetSdk 37 игнорируются ограничения ориентации и размера. Вместе с этим появились App Bubbles, Bubble Bar и интерактивный Picture-in-Picture для десктопа. Google заявляет, что Compose теперь является первым классом UI: View-компоненты и View-based библиотеки переведены в режим обслуживания.

Производительность и приватность

Android 17 вводит лимиты памяти на основе объёма RAM устройства и убивает процессы, их нарушающие. Для диагностики добавили интеграцию LeakCanary в Android Studio Panda и on-device аномалию в ProfilingManager. ART получил generational GC, а MessageQueue для targetSdk 37 стал lock-free — это ускоряет старт и снижает пропуск кадров, но ломает рефлексию над приватными полями.

Из приватных нововведений — системный Contact Picker без разрешения READ_CONTACTS, системный Eyedropper для выбора цвета, временный доступ к локальной сети через ACCESS_LOCAL_NETWORK и post-quantum криптография с ML-DSA и гибридной подписью APK v3.2.

Инструменты и продуктивность: Android CLI 1.0, skills и Bench

9 июня в блоге Android Developers подвели итоги I/O по продуктивности. Главное — стабильный релиз Android CLI 1.0: теперь инструмент доступен через npm и Homebrew, умеет Journeys и команду studio для моста с Android Studio, а также интегрируется с Google Antigravity.

Каталог Android skills вырос до 17+ сценариев: адаптивный UI, CameraX, Perfetto SQL, Engage SDK, Wear OS, AppFunctions и другие. А Android Bench обзавёлся открытыми моделями, включая локальную Gemma 4, и свежими Gemini 3.5 Flash. В ближайшее время в бенчмарк добавят долгие многошаговые задачи.

Google Play: биллинг, комиссии и поиск

24 июня Google расширила выбор платёжных систем в Великобритании, ЕЭЗ и США. Разработчики могут предлагать альтернативный биллинг или внешние ссылки на свой сайт. С 30 июня 2026 сервисный сбор отделяется от платёжного: первый $1M в год — 10%, все автообновляемые подписки — 10%, остальное зависит от новой/существующей установки. Платёжная комиссия при использовании Google Play billing — 5% в этих регионах; при альтернативном биллинге она не берётся.

Также Google запустила программы Games Level Up и Apps Experience с пониженными ставками, а в Play Store появился AI-поиск Ask Play, Trusted Contributor-значки и более заметные скидки. Для разработчиков это означает, что ASO и монетизацию придётся пересматривать под новые механики отображения цен.

Безопасность: zero-day и верификация разработчиков

Июньский Android Security Bulletin закрыл 124 уязвимости. Самая неприятная — CVE-2025-48595 в Framework, уже эксплуатируемая в ограниченных целевых атаках. Она затрагивает Android 14–16 QPR2 и позволяет повысить привилегии без взаимодействия с пользователем. Критичный патч — уровень 2026-06-05, так как он включает исправления чипсетов Qualcomm и MediaTek.

18 июня Google обновила статус верификации разработчиков. С 30 сентября 2026 в Бразилии, Индонезии, Сингапуре и Таиланде станут обязательными регистрация приложений в семи магазинах. В июне на устройствах начали раскатывать системный сервис, который позже будет проверять регистрацию. В июле–августе появятся Android Developer ID Status API и Developer Console API для массовой регистрации через CI/CD.

Android XR: DP4, движки и Geospatial API

15 июня вышел Developer Preview 4 Android XR SDK. Для очков дополненной реальности добавили Jetpack Projected с Device Availability API, а Compose Glimmer оптимизирован под прозрачные дисплеи и тачпад. Для иммерсивных приложений — ранняя версия Geospatial API на базе ARCore и Visual Positioning System.

Кроме Unity для проводных XR-очков появилась официальная поддержка Unreal Engine и Godot, а также Android XR Engine Hub — десктопный инструмент для Windows с real-time тестированием прямо во вьюпорте движка. Программа Android XR Developer Catalyst Program открыта для заявок и даёт доступ к pre-release железу.

Premium-опыт: R8, Glance и Media3

В посте 2 июня о премиум-опыте Google акцентировала R8 Configuration Analyzer: он показывает, какие keep-rules мешают оптимизации. Monzo за счёт настройки R8 получили 30% прирост холодного старта и 35% снижение ANR.

Jetpack Glance теперь унифицирует виджеты для телефонов, часов и автомобилей на базе Compose, а RemoteCompose позволяет рендерить UI на внешних поверхностях. Media3 получил AI Effects, CodecDB, Scrubbing Mode в ExoPlayer и улучшенный CastPlayer. CameraX 1.5+ добавляет CameraXViewfinder Composable и динамические диапазоны.

Eclipsa Video: единый стандарт HDR

29 июня Google представила Eclipsa Video — стандарт HDR на базе SMPTE ST 2094-50, разработанный совместно с Apple и NBCUniversal. Он задаёт единый HDR reference white, адаптирует яркие участки под возможности дисплея и сохраняет творческий замысел кадр за кадром. Поддержка встроена в Android 17, ExoPlayer/Media3 обрабатывают метаданные автоматически.

FAQ

Выводы

Июнь 2026 показал, что Google делает ставку на три вещи: ИИ-агентов как часть рабочего процесса (AppFunctions, Android CLI, skills), адаптивность интерфейсов под любые форм-факторы и жёсткий контроль за безопасностью экосистемы. Разработчикам стоит в первую очередь протестировать приложения под Android 17, проверить R8-конфигурацию и подготовиться к новым правилам биллинга и верификации.

Самый быстрый способ не отстать — поставить Android CLI, добавить пару skills под свой проект и прогнать релиз на Android 17 эмуляторе, прежде чем OEM-партнёры начнут массово раскатывать обновление.

Источники: Android 17 is here, Top 3 updates for Android developer productivity, Expanded billing choice and lower fees on Google Play, Android developer verification, What's New in Android XR, Building Premium Android Experiences, Eclipsa Video.

• Chrome 150 (конец июня) и Chrome 151 (июль 2026) удалят остатки поддержки Manifest V2.
• Перестанут работать старые блокировщики вроде uBlock Origin, если их запускали через обходные пути.
• Компания ссылается на технический долг, сложность поддержки и риски для безопасности, включая баги, специфичные для MV2.
• Альтернатива — расширения на Manifest V3, например uBlock Origin Lite, или переход на другой браузер.

По данным 9to5Google, в версиях Chrome 150 (конец июня) и Chrome 151 (июль) Google уберёт последние упоминания платформы Manifest V2 из кода браузера.

Manifest V2 — это формат расширений Chrome, на котором работали привычные инструменты вроде uBlock Origin. В 2024 году Google начал отказываться от него в пользу Manifest V3: новая платформа ограничивает возможности фильтрации трафика, чтобы повысить производительность и безопасность. О том, чем отличаются платформы, мы рассказывали ранее.

Расширения MV2 больше не разрешены в любой поддерживаемой версии Chrome, и мы удаляем поддержку для них и связанный функционал. Мы не можем поддерживать это бесконечно из-за сложности, технического долга и рисков для безопасности — к тому же недавно мы нашли ряд багов, специфичных для MV2.

Что изменится для пользователей

• После Chrome 151 старые расширения на Manifest V2 не смогут запускаться ни через официальный магазин, ни через обходные механизмы.
• Блокировщики вроде uBlock Origin придётся заменить на версии для Manifest V3 — например, uBlock Origin Lite.
• Если привычный набор фильтров важен, можно рассмотреть Firefox или другие браузеры, которые пока сохраняют поддержку MV2.

Какие блокировщики останутся

В экосистеме Chrome останутся решения, созданные под Manifest V3: uBlock Origin Lite, AdGuard и другие. Они работают с жёсткими ограничениями на количество правил фильтрации — например, базовый лимит статических правил в declarativeNetRequest заметно ниже, чем было доступно старым инструментам. Из-за этого на некоторых сайтах может прорываться реклама или реже обновляться фильтры.

FAQ

Выводы

Google завершает многолетний переход с Manifest V2 на Manifest V3. Чтобы не остаться без привычной фильтрации рекламы, проверьте расширения уже сейчас: откройте chrome://extensions/, найдите uBlock Origin и посмотрите на предупреждение о совместимости. Если важен привычный уровень блокировки — установите uBlock Origin Lite или подготовьтесь к переходу на Firefox. Chrome 150 выйдет через две недели.

Источники: The Verge, 9to5Google.

• Gemini Omni появился в интерфейсе 11 мая — на восемь дней раньше официального анонса на Google I/O (19 мая 2026).
• Ключевые функции: удаление водяных знаков, замена объектов, переработка сцен по текстовому запросу — всё внутри чата.
• Сырое качество генерации уступает Seedance 2 от ByteDance, но инструменты редактирования конкурентоспособны.
• OpenAI закрыла Sora в апреле 2026 — Omni целится именно в освободившуюся нишу видеоредактирования.
• Доступ через Flash и Pro-тарифы; кредитная система. Две генерации почти полностью расходуют дневной лимит ИИ Pro.
• Максимальная длина клипа в раннем доступе — около 10 секунд.

Как произошла утечка

11 мая 2026 года Reddit-пользователи заметили новую карточку в разделе генерации видео Google Gemini. Текст гласил: «Create with Gemini Omni: meet our new video model, remix your videos, edit directly in chat, try templates, and more». Карточка появилась рядом с Toucan — внутренним именем инструмента на базе Veo 3.1.

Присутствие двух моделей в одной вкладке сигнализирует о стратегии сосуществования, а не замены. Google делает ставку на специализацию: Veo 3.1 — для качественной генерации по промпту, Omni — для итеративного редактирования готовых клипов.

Карточки моделей в Gemini не бывают заглушками: они проходят циклы локализации и пользовательского тестирования. То, что карточка Omni оказалась видимой в production-вкладке, означает: релиз был уже подготовлен к моменту утечки.

Gemini Omni против конкурентов: Veo 3.1, Seedance 2, Runway

Сильная сторона Omni — функции редактирования, которых нет ни у одного конкурента в масштабируемом виде. По сырому качеству генерации картина иная.

Первые тесты

Что работает

Тестировщики с ранним доступом отметили стабильную работу шаблонной генерации: несколько запусков давали воспроизводимые результаты. Видео с математическими формулами рендерилось точно — анимация выглядела естественно.

Инструменты редактирования показали себя лучше, чем ожидалось. Удаление водяных знаков сработало в нескольких тест-кейсах. Замена объектов внутри клипов — с учётом разного освещения — прошла надёжнее, чем рецензенты прогнозировали для первой итерации. Переработка сцен по тексту корректно отрабатывала на коротких клипах.

Стоимость: две генерации видео потратили почти весь дневной лимит тарифа ИИ Pro — сопоставимо с текущим Imagen 3 Pro для изображений.

Что не работает

Главная проблема — сырое качество генерации. В тестах со сценой ужина объекты появлялись в середине клипа без предупреждения: классический артефакт видеодиффузионных моделей, когда механизм временной согласованности «теряет» элементы сцены между кадрами. Seedance 2 от ByteDance по-прежнему лидирует на бенчмарках генерации.

Лимит в 10 секунд в раннем доступе ставит Omni ниже Seedance 2 для сценариев с длинными клипами.

Контекст: пустая ниша после Sora

26 апреля 2026 года OpenAI закрыла Sora. Это убрало с рынка самый узнаваемый потребительский бренд в сегменте видео-ИИ и оставило реальную нишу именно в редактировании: Sora предлагала функции трансформации и вариации, которые конкуренты не закрыли полностью.

Omni с его редактированием в чате целится ровно в этот пробел. Если функциональность работает так, как описано в карточке модели, Omni конкурирует не с Seedance 2 по бенчмаркам, а по рабочему процессу: насколько быстро автор идёт от «у меня есть клип» до «у меня есть нужный клип».

Ставка Google — не переиграть Seedance 2 в генерации. Ставка в том, чтобы сделать редактирование достаточно быстрым, чтобы качество генерации стало вторичным для большинства авторов.

Объединение модальностей

Google сейчас держит Nano Banana 2 (внутреннее кодовое имя имиджевой модели, публично известной как Imagen 3) и Veo 3.1 (видео) в разных вкладках Gemini. Позиционирование Omni как нативной видеомодели — «встроенной в чат», а не как отдельного инструмента — указывает на движение к единому разговорному сеансу, обрабатывающему текст, изображения и видео последовательно, без переключения контекста. Если Omni расширится на неподвижные изображения и текст в одной сессии, Google закроет пробел, которого нет ни у кого из топовых провайдеров.

Что пока неизвестно

• Цена за генерацию. Ставка кредитного потребления в раннем доступе высокая, но конвертация кредитов в рубли/доллары для Omni не публиковалась.
• Лимиты API. Карточка упоминает API-доступ, но квоты и тарифы для разработчиков не раскрыты.
• Обучающие данные. Информации об обучающем датасете не утекло; в контексте споров о правах на видео (включая претензии к Seedance 2 по голливудским материалам) Google предстоит ответить на этот вопрос.
• Долгосрочный роадмап. Сосуществование Veo и Omni — стартовая позиция. Будет ли Veo 3.1 поглощён Omni, выведен или продолжит жить как отдельная линейка — неизвестно.

Итог

Утечка описывает продукт, а не его финальное исполнение. Если редактирование в чате работает так, как описано, Omni заполняет нишу, которую никто из конкурентов не занял. Если артефакты генерации, заметные в ранних тестах, сохранятся в релизе — фрейминг «редактирование прежде всего» окажется способом уйти от бенчмарков, которые Google проиграл бы. Ответ стал известен на Google I/O 2026.

Если у вас подключён тариф Google ИИ Pro — откройте вкладку генерации видео в Gemini: карточка Omni уже может быть видна. Официальный анонс запланирован на Google I/O 2026 (19 мая).

Источники: TestingCatalog, WaveSpeed Blog, AwesomeAgents.

Сделку 24 апреля 2026 года одновременно подтвердили обе компании. Первый транш — $10 млрд при оценке Anthropic в $350 млрд (pre-money — без учёта привлекаемых сейчас денег; та же оценка, что и в февральском раунде). Условия по оставшимся $30 млрд стороны не раскрывают: только намекают на performance-показатели. О сделке первым сообщил Bloomberg.

• Google вкладывает $10 млрд кэшем сейчас, ещё до $30 млрд далее по таргетам — оценка Anthropic $350 млрд
• Сделка идёт через 4 дня после анонса от Amazon: новые $25 млрд (плюс $8 млрд прежних — суммарно до $33 млрд)
• Google Cloud даст Anthropic 5 ГВт TPU-мощностей на 5 лет — в этом основная ценность
• Run-rate выручка Anthropic в апреле — $30 млрд против $9 млрд в конце 2025 года

Чтобы понять масштаб: годовая run-rate выручка Anthropic перевалила $30 млрд в апреле — это месячная выручка, помноженная на 12. На конец 2025 года было $9 млрд. Рост в 3+ раза за 4 месяца. На этом фоне сразу два гиперскейлера (крупнейшие облачные провайдеры с собственной инфраструктурой), Amazon и Google, объявили миллиардные раунды с интервалом в 4 дня.

Что внутри сделки

Деньги — только часть пакета. Google Cloud обязуется выдать Anthropic дополнительные 5 ГВт вычислительной мощности на 5 лет, в основном через TPU — собственные чипы Google для ИИ-нагрузок, альтернатива GPU от Nvidia. У Anthropic уже была отдельная договорённость с Google и Broadcom на 3,5 ГВт TPU начиная с 2027 года — новая сделка её расширяет.

До этого Google вложил в Anthropic суммарно более $3 млрд: $300 млн в 2023 году, потом ещё $2 млрд, далее доинвестиции — и владел около 14% компании. $40 млрд сверху — это в 10+ раз больше всех прежних вложений.

Что меняется для разработчиков

Anthropic называла рост спроса «inevitable strain on infrastructure» — неизбежной нагрузкой на инфраструктуру. Это про лимиты Claude Pro, weekly-кап в Claude Code, ошибки превышения лимитов в API. Именно сюда пойдут $10 млрд кэшем — на расширение compute.

5 ГВт от Google Cloud начнут появляться постепенно: значительная часть — с 2027 года, как и в сделке с Broadcom. То есть мгновенного «Claude теперь без лимитов» не будет, но дорожная карта Anthropic из «догоняем спрос» превращается в «стоим на двух поставщиках TPU и одном AWS».

Парадокс Google: инвестор и конкурент в одном лице

Google делает странную вещь: вкладывает деньги в Anthropic, но параллельно продаёт Gemini, который борется за тех же пользователей и API-клиентов. Логика гиперскейлера в том, что деньги частично возвращаются: Anthropic будет тратить миллиарды из этого пакета на TPU и сервисы того же Google Cloud — классический round-tripping, как у Nvidia с CoreWeave.

Параллельно Anthropic закрепляет аналогичную схему с AWS: Amazon уже инвестировал $8 млрд, добавляет $5 млрд сейчас и ещё до $20 млрд по таргетам — суммарно до $33 млрд. Anthropic в ответ обязалась потратить более $100 млрд на AWS-инфраструктуру за 10 лет. Получается: два главных инвестора и одновременно — два главных поставщика compute.

Большая картина: гонка за compute

ИИ-индустрия превратилась в стройку дата-центров: побеждает не тот, у кого лучший датасет, а тот, у кого лучший контракт на гигаватты. OpenAI на этом фоне даже критикует Anthropic за нехватку compute, при этом сама подписала многомиллиардные контракты с Cerebras, CoreWeave и облачными провайдерами. Сама Anthropic с конца 2025 года заявляла о собственных вложениях $50 млрд в дата-центры в США — то есть строит часть инфраструктуры сама, не только арендует у гиперскейлеров.

По данным TechCrunch, инвесторы готовы заходить в Anthropic уже на оценке $800 млрд и больше, а компания рассматривает IPO в октябре 2026 года. Текущий раунд по $350 млрд — фактически последний шанс зайти «по дешёвке».

Выводы

Тем, кто упирался в «rate limit» в Claude Code последние недели, есть смысл следить за блогом Anthropic Engineering: первая партия из $10 млрд должна начать давать эффект до конца 2026 года, а основной приток compute — только с 2027-го. До этого держите fallback на запасную модель в своих агентах: GPT-5, DeepSeek V4 или Qwen через OpenRouter работают как мост, когда Claude упирается в кап.

Источники: о сделке первым сообщил Bloomberg, CNBC привёл подтверждения от обеих компаний, TechCrunch разобрал детали по compute, Reuters/CP24 опубликовал общую картину инвестиций.

Antigravity — агентная IDE на базе VS Code, выпущенная Google 18 ноября 2025 года на движке Gemini 3 Pro. Она встраивает ИИ-агента прямо в редактор, терминал и браузер.

21 апреля 2026 года The Hacker News опубликовал разбор двух независимых находок Pillar Security и Mindgard. Первая — прямой обход Strict Mode через флаг -X утилиты fd. Вторая — постоянный бэкдор, который переживает полную переустановку IDE. Паттерн тот же, что в недавних атаках на Cursor, Claude Code и GitHub Copilot Agent: ИИ-агент выполняет инструкции из недоверенного входа до того, как сработает sandbox.

Атака 1 (Pillar Security): инъекция флага -X в параметр Pattern инструмента find_by_name заставляет fd выполнять произвольные бинарники. Раскрытие — 7 января 2026, патч — 28 февраля 2026.

Атака 2 (Mindgard): вредоносное правило в .agent/ заставляет агента перезаписать глобальный mcp_config.json. Бэкдор срабатывает при каждом запуске IDE — даже без открытого проекта и даже после полной переустановки.

Реакция Google: уязвимость Pillar пофикшена и получила bug bounty. Заявку Mindgard в VRP Google первоначально закрыл со статусом «Won't Fix (Intended Behavior)», затем 25 ноября 2025 года тикет переоткрыли, но исправления пока нет.

Что проверить: содержимое ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json и директорий .agent/ во всех проектах, которые вы открывали в Antigravity.

Атака 1: флаг -X в fd превращает поиск файлов в RCE

Первую уязвимость нашёл Дэн Лисичкин из Pillar Security. В Antigravity есть Strict Mode — режим, который ограничивает доступ к сети, запрещает запись за пределы workspace и требует, чтобы все команды шли через sandbox.

Обход строится на двух свойствах агента. Первое: инструмент find_by_name вызывает fd, но параметр Pattern без валидации передаётся в командную строку. Второе: вызов find_by_name обрабатывается как native tool invocation — а Strict Mode фильтрует только пользовательские команды, не встроенные инструменты агента.

У fd есть флаг -X (exec-batch) — он выполняет указанный бинарник против каждого найденного файла. Если передать значение -Xsh в Pattern, fd начинает передавать матчи в sh и выполнять их как shell-скрипты.

Инструменты, спроектированные для ограниченных операций, становятся вектором атаки, когда их вход не валидируется строго. Модель доверия, предполагающая, что человек заметит что-то подозрительное, не работает, когда автономный агент следует инструкциям из внешнего контента.

Цепочка атаки в трёх шагах

1. Атакующий подсовывает в репозиторий безобидный на вид файл с комментариями — в них зашита prompt-инъекция.
2. Пользователь открывает проект в Antigravity, агент обрабатывает файл и создаёт промежуточный shell-скрипт. В Strict Mode создание файлов не запрещено.
3. Агент вызывает find_by_name с Pattern=-Xsh, fd выполняет подготовленный скрипт. Цепочка приводит к RCE в контексте пользователя.

Google закрыл уязвимость 28 февраля 2026 года — через 52 дня после раскрытия 7 января. Компания выплатила bug bounty.

Атака 2: persistent backdoor через .agent/ и MCP-конфиг

Если первая уязвимость — про одну утилиту и её быстро пофиксили, то вторая — про саму модель доверия к workspace, и Google её не чинит. Её опубликовали в Mindgard: команда нашла уязвимость через 24 часа после релиза Antigravity, сообщила в Google VRP 19 ноября 2025 года, через 48 часов получила ответ «Won't Fix (Intended Behavior)». Позже тикет переоткрыли, но исправление пока не вышло.

Суть атаки. Antigravity требует отметить workspace как trusted — иначе IDE не работает. В системном промпте есть инструкция «user-defined rules that you MUST ALWAYS FOLLOW WITHOUT ANY EXCEPTION». Пользовательские правила лежат в проекте в папке .agent/ в виде Markdown-файлов — и для агента они приоритетнее, чем безопасные дефолты.

Атакующий кладёт в .agent/ такое правило (упрощённое изложение — оригинал в одну строку без форматирования):

После этого достаточно отправить агенту любое сообщение — хотя бы «hi». Агент выполнит правило и через инструмент replace_file_content перезапишет глобальный файл ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json содержимым из проекта.

В этом файле можно прописать свой MCP-сервер (Model Context Protocol — протокол подключения внешних инструментов к ИИ-агенту) с произвольной командой запуска. Сервер будет стартовать при каждом открытии Antigravity — даже если пользователь закроет вредоносный проект, даже если полностью удалит и переставит IDE. Файл в домашней директории это не затронет.

Что выполняется с привилегиями пользователя

В блоге Mindgard приводят демонстрационный payload — безобидный скрипт, который пишет файл-маркер в %TEMP%:

На месте этого скрипта может быть что угодно: стилер, ransomware, reverse shell. Ограничение одно — права пользователя, под которым запускается IDE.

Это паттерн, а не разовая уязвимость

В той же публикации The Hacker News разобрано несколько свежих уязвимостей в ИИ-инструментах — все они про один паттерн: ИИ-агент с доступом к токенам и файловой системе обрабатывает недоверенный ввод без изоляции.

• Comment and Control — prompt injection в Claude Code Security Review, run-gemini-cli и GitHub Copilot Agent через заголовки PR и тела issue. Атакующий превращает GitHub-комментарии в вектор кражи токенов CI.
• NomShub в Cursor — комбинация indirect prompt injection, побега из sandbox через shell builtins (export, cd) и remote tunnel. Даёт персистентный shell при простом открытии заражённого репозитория.
• ToolJack — атака на протокол MCP, фабрикующая фальшивую выдачу инструментов в момент исполнения. Подменяет «реальность», в которой работает агент, а не данные.
• ShareLeak (CVE-2026-21520) и PipeLeak — prompt injection через SharePoint-формы в Microsoft Copilot Studio и через lead-формы в Salesforce Agentforce. Эксфильтрация данных одним полем формы.

Шаблон, скорее всего, применим к любому ИИ-агенту, который принимает недоверенные данные из GitHub и работает в одной среде с production-секретами. И за пределами GitHub Actions — к любому агенту, обрабатывающему недоверенный ввод: Slack-ботам, Jira-агентам, почтовым агентам, автоматизациям деплоя. Поверхность инъекции меняется, паттерн один.

Что делать сейчас

1. Обновить Google Antigravity до последней версии — патч для уязвимости Pillar уже в релизе.
2. Открыть ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json и проверить, что там нет незнакомых MCP-серверов с подозрительными командами запуска. От атаки Mindgard защитит только это — переключение Auto Execution Policy на Off не помогает.
3. Пройтись по всем открытым в Antigravity проектам и проверить директории .agent/: не лежат ли там Markdown-файлы с инструкциями «MUST ALWAYS FOLLOW» и переписыванием глобальной конфигурации.
4. Относиться к workspace trust как к установке недоверенного пакета. Если не открывали репозиторий раньше — не соглашайтесь на trusted «автоматом».

Выводы

Инциденты в Antigravity показывают, что модель безопасности агентных IDE держится на предположении «человек заметит странное в чате». Но автономный агент выполняет инструкции быстрее, чем пользователь читает summary — и trust-модель ломается.

Pillar Security получила патч и bug bounty. Заявку Mindgard Google первоначально закрыл со статусом «это by design» и даже после переоткрытия тикета фикса нет — компания опубликовала детали, чтобы пользователи хотя бы знали, что в домашней директории может жить бэкдор, переживающий переустановку. Проверьте ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json, пока Google не починил эту историю.

Источники: The Hacker News, Pillar Security, Mindgard, CyberScoop.

Gemma — семейство открытых моделей Google, построенное на тех же исследованиях, что и Gemini, но под лицензией Apache 2.0. Четвёртая версия вышла в четырёх размерах: E2B и E4B для мобильных устройств, 26B MoE и 31B Dense для серверов. На iPhone в Gallery реально запускаются E2B и E4B — остальные требуют H100-класса GPU.

Ранее AI Edge Gallery было приложением только для Android. Вместе с iOS-версией Google выкатил апдейт с поддержкой Gemma 4 и двух заметных функций: Thinking Mode (chain-of-thought с видимыми шагами рассуждений) и Agent Skills (плагины-инструменты, которые модель вызывает сама — tool use на телефоне). Полный исходный код — на GitHub под Apache 2.0, 21,3 тыс. звёзд на момент публикации.

• Что это: приложение Google для запуска open-source LLM (варианты Gemma 4 E2B/E4B, FunctionGemma 270m и др.) локально на iPhone и Android
• Где взять: App Store (iOS 17+), Google Play или APK с GitHub (Android 12+)
• Что нового: поддержка Gemma 4, Thinking Mode с видимыми шагами рассуждений, модульные Agent Skills
• Мультимодальность: ввод через камеру, фото или голос — Audio Scribe делает расшифровку и перевод в реальном времени
• Приватность: инференс на устройстве, интернет нужен только для первичной загрузки моделей
• Статус: Experimental Beta, 4,0/5 в App Store, 35,4 МБ (модели качаются отдельно)

Что умеет Gemma 4 в AI Edge Gallery

На Android AI Edge Gallery с мая 2025 года служил витриной on-device ML от Google. iOS-версия вышла в феврале 2026 сразу с полным набором функций. Разберём ключевые.

AI Chat с Thinking Mode

Это обычный диалог с Gemma 4 и тумблером Thinking Mode: включаете — и видите шаги, которыми модель приходит к ответу (тот самый chain-of-thought). Полезно для задач, где хочется проверить ход рассуждения: логические головоломки, код, математика. Пока режим доступен начиная с семейства Gemma 4 — в будущем обещают добавить другие модели.

Agent Skills — tool use на телефоне

Это модульные инструменты, которые модель подключает сама по запросу пользователя: Wikipedia для проверки фактов, интерактивные карты, визуальные summary-карточки. Можно загрузить свой скилл по URL или взять готовый из community-обсуждений. По сути, это tool use — модель сама решает, какой инструмент вызвать, чтобы ответить точнее.

Ask Image — мультимодальный ввод

Задаёте вопрос по фото или картинке с камеры: «что это за растение», «реши задачу на экране», «опиши сцену». Работает через E2B/E4B варианты Gemma 4 — на старших размерах multimodal тоже есть, но на iPhone влезают только edge-варианты.

Audio Scribe и Prompt Lab

Audio Scribe расшифровывает голосовые записи и переводит их в текст на другом языке — обе операции в реальном времени и на устройстве. Prompt Lab — песочница, где можно подкручивать temperature и top-k, тестируя разные формулировки промпта.

Mobile Actions и Tiny Garden

Две функции на базе FunctionGemma 270m — отдельной модели Google на 270 миллионов параметров, построенной на архитектуре Gemma 3 270M и обученной под function calling. В Gallery она дополнительно дообучена под команды устройству: включить фонарик, выполнить простое действие, вернуть структурированный ответ. Tiny Garden — мини-игра, где вы «сажаете» растения обычными фразами — демонстрация того, как 270M-модель превращает свободный текст в вызов конкретной функции.

Что под капотом

Приложение построено на Google AI Edge — SDK для запуска моделей на устройстве. Главные компоненты:

• LiteRT — лёгкий рантайм для оптимизированного запуска моделей на CPU и GPU устройства
• Hugging Face Integration — встроенный каталог моделей: можно загрузить любую совместимую LiteRT-модель из LiteRT Community
• Model Management & Benchmark — локальный бенчмарк прогоняет модель на вашем железе и показывает, сколько токенов в секунду выдаёт именно ваш iPhone

Для тех, кто уже работает с локальными моделями через llama.cpp или Ollama, AI Edge Gallery — другой подход. По данным Google, в бенчмарках на Samsung Galaxy S25 Ultra Gemma 3 1B через LiteRT обгоняет llama.cpp на CPU и GPU для операций prefill и decode. На NPU разрыв ещё больше — до 3×. Независимых сравнений LiteRT и llama.cpp на iOS пока нет.

Как установить и откуда качать

Официальные ссылки:

• iOS (17 и выше): App Store
• Android (12 и выше): Google Play или APK с GitHub Releases
• Исходники: github.com/google-ai-edge/gallery (Apache 2.0, Kotlin 91%)

Для российских пользователей. В App Store приложение доступно в зарубежных регионах — нужен Apple ID с другим регионом (для бесплатной загрузки платёжная карта не требуется, достаточно подтвердить регион без указания оплаты). Google Play в России не работает, поэтому самый прямой путь для Android — APK с GitHub. Модели Gemma на Hugging Face — не gated, скачиваются из России без VPN (в отличие от Llama и подобных моделей с ограничениями).

Ограничения и что не работает

AI Edge Gallery — Experimental Beta, и пользователи App Store в отзывах жалуются на типичные для ранних релизов баги:

• При переходе между диалогами модель приходится перезагружать — это занимает время даже при небольшом размере
• Нет адаптации под iPad — приложение открывается в мелком окне
• Нет виджета на главном экране: чтобы задать вопрос, надо сначала открыть само приложение
• Mobile Actions умеют базовое управление устройством (фонарик, простые задачи), но не умеют открывать произвольные приложения или создавать события календаря

Оценка в App Store — 4,0/5 на 87 отзывах. Это песочница для изучения возможностей on-device ИИ, а не замена ChatGPT или облачного Gemini — там модели мощнее и с большим контекстом.

Что это значит для разработчиков

Приложение — рабочая витрина LiteRT и Google AI Edge. Если вы планируете добавить локальный LLM в своё мобильное приложение, AI Edge Gallery даёт:

• Полный код на Kotlin (91% репозитория) — можно вытащить архитектурные решения
• Готовую интеграцию с Hugging Face LiteRT Community для загрузки моделей
• Примеры использования FunctionGemma 270m для function calling на мобильном железе
• Встроенный бенчмарк — измерить, потянет ли ваш сценарий iPhone A15 или нужен A17 Pro

Остальные open-source LLM на рынке — Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral — тоже можно гонять через LiteRT, если они уже сконвертированы в формат. Выбор за вами; Google даёт готовую интеграцию, а не эксклюзив.

Выводы

AI Edge Gallery закрывает нишу, которую Apple Intelligence делает на iOS закрыто и ограниченно: on-device ИИ со сменой моделей, видимым кодом и возможностью форка. Вы видите, какие веса загружаются, как они работают, и можете использовать это как образец для собственного приложения.

Если вы хотите поиграться с Gemma 4, протестировать function calling на реальном железе или иметь офлайн-чат без разрешений на отправку данных — ставьте AI Edge Gallery из App Store и выбирайте модель под размер вашей памяти. Для Android — APK с GitHub. Список остальных свежих on-device ИИ-инструментов мы недавно разбирали в обзоре GitHub Trending.

Источники: страница приложения в App Store, репозиторий google-ai-edge/gallery, документация Google AI Edge, обсуждение на Hacker News.

Объявление вышло 13 апреля 2026 года в Google Search Central Blog. Поисковик объявил back button hijacking (перехват кнопки «Назад») явным нарушением политики «malicious practices» — той самой, по которой раньше блокировали клоакинг и редиректы под пользователя.

Google объявил перехват кнопки «Назад» нарушением политики malicious practices в правилах для поиска.

Дата вступления в силу — 15 июня 2026. Два месяца на правки.

Санкции — ручные спам-меры или автоматические понижения в выдаче.

Под удар попадает любой код, который добавляет в history «лишние» записи: скрипты на странице, рекламные сети, сторонние SDK.

Ответственность лежит на сайте, даже если хайджек делает чужой код (рекламная сеть, виджет).

Что такое back button hijacking

У кнопки «Назад» есть простое контрактное поведение: она возвращает пользователя на предыдущую страницу. Back button hijacking — любой приём, который это поведение ломает: вместо реального возврата пользователя кидает на промежуточную рекламную страницу, на «рекомендации», на ту же страницу, что он пытался покинуть, либо просто отказывается реагировать.

Реализуется обычно через манипуляции с историей браузера. Самые ходовые техники:

• Цепочка редиректов на входе: первая страница за миллисекунды редиректит на вторую через мета-refresh или JS, обе попадают в history. «Назад» возвращает на редиректор, тот снова перебрасывает вперёд.
• Подмена через history.pushState(): страница тихо добавляет в историю свои фейковые записи, чтобы отнять у пользователя возможность выйти за один клик.
• Перехват события popstate: сайт ловит попытку нажатия «Назад» и подменяет навигацию своей логикой — обычно показом полноэкранной рекламы или «вы уверены, что хотите уйти?»-промпта.
• SPA-роутеры, которые заводят в историю записи без действия пользователя — если из такой страницы «Назад» уводит не туда, куда читатель ожидает вернуться, это уже формально хайджек, даже без злого умысла.

Когда пользователь нажимает «Назад» в браузере, у него есть чёткое ожидание: он хочет вернуться на предыдущую страницу. Back button hijacking ломает это фундаментальное ожидание, мешает обычной навигации и вызывает у людей фрустрацию.

Что именно меняется в правилах

До 13 апреля 2026 года Google публично говорил, что back button hijacking ему не нравится, но напрямую на ранжирование не влияет. Теперь это явное нарушение политики malicious practices — она формулируется так:

Malicious practices создают рассогласование между ожиданиями пользователя и реальным результатом, ведут к негативному и обманному опыту либо компрометируют безопасность и приватность пользователя.

Практические последствия для сайта-нарушителя:

• Manual action — ручная санкция от команды Google Search Quality. Появится в Search Console, страница (или весь сайт) будет понижена или выкинута из индекса до устранения и повторной отправки на проверку.
• Automated demotion — алгоритмическое понижение без явного уведомления. Замечают по падению трафика на конкретные URL.
• Восстановление возможно после полного удаления техники и (для manual action) повторной отправки в Search Console.

Где искать у себя

Google специально подсветил, что хайджек часто приходит со сторонним кодом — рекламные SDK, AdSense-обёртки, аналитические виджеты, push-уведомления. Это не освобождает сайт от ответственности: пенальти прилетит на ваш домен, не на вендора.

Минимальный аудит:

1. В DevTools откройте Performance → Recording, перейдите на страницу из выдачи Google, нажмите «Назад». Если в Network появляются запросы или адресная строка прыгает по нескольким URL, у вас хайджек.
2. Проверьте все вызовы history.pushState и history.replaceState — они должны соответствовать реальной навигации в SPA, а не дублировать одно и то же.
3. Найдите подписки на popstate и beforeunload. Подписка сама по себе не нарушение, но если её цель — задержать пользователя, это уже хайджек.
4. Проверьте window.onbeforeunload-промпты «вы уверены, что хотите уйти?» — Chrome давно убрал возможность кастомизировать их текст и показывает их только при user activation, но сам механизм работает и часто используется впустую.
5. Прогоните страницу через рекламные креативы. Многие хайджек-схемы приходят именно из creative-уровня сетей второго эшелона.

Быстрый тест в консоли — посмотреть, что лежит в истории за один заход:

Кого это касается в первую очередь

• Сайты с агрессивной монетизацией — вторичные новостные агрегаторы, дорвеи, сайты-сравнения цен, лидген.
• SaaS-лендинги и медиа с onboarding-роутерами, которые удерживают пользователя через лишние записи в истории.
• Площадки с push-нотификациями: некоторые библиотеки добавляют служебные страницы в историю, чтобы заставить «случайно» подтвердить подписку.
• Сайты с popunder-сетями и менее строгой модерацией креативов — в их экосистеме хайджек встречается чаще.
• Любые SPA с перегруженной history-логикой. В React Router v6 — без явного { replace: true } в navigate() для редиректов; в v5 — без history.replace() вместо push.

Сроки и что считается чистым

• 13 апреля 2026 — анонс политики, отсчёт двух месяцев пошёл.
• 15 июня 2026 — начало enforcement. Можно получать manual actions и видеть алгоритмические понижения.
• Google не обещал «амнистии» для тех, кто исправится после 15 июня — но историю нарушения учитывают, и быстрая чистка снижает вероятность ручной санкции.

Выводы

Чёткая дата — 15 июня 2026 — и понятный механизм наказания делают этот апдейт жёстче многих предыдущих. Google не первый раз ругал манипуляции с историей, но раньше всё ограничивалось советами в гайдлайнах. Теперь это спам-политика наравне с клоакингом и подменой контента под Googlebot.

Главная неприятная деталь — ответственность за чужой код. Большинство сайтов с проблемой получили её бесплатно: вместе с popunder-сетью или push-виджетом. Аудит сторонних интеграций — работа на 2–6 недель плюс согласование с рекламодателями, поэтому стартовать с ним лучше сейчас, а не за неделю до дедлайна.

Хорошая новость для разработчиков: быстрая проверка через консоль занимает несколько минут (см. сниппет в DevTools выше). Если консоль показывает чистую историю и нет подозрительных подписок на popstate, — можно не волноваться. Полный аудит сторонних интеграций — отдельная работа на недели, и лучше начать сейчас.

Источники: официальный анонс Google Search Central, разбор 9to5Google, Search Engine Land.

Eloquent — новое приложение в линейке Google AI Edge, к которой относится и AI Edge Gallery для скачивания и запуска моделей Gemma на устройстве. Все вычисления выполняются локально — аудио не отправляется на серверы Google.

• Работает полностью офлайн на устройстве (модели Gemma)
• Автоматически убирает слова-паразиты («э-э», «ну», «типа»)
• Четыре режима обработки: ключевые тезисы, формальный, короткий, длинный
• Без подписки и без ограничений по использованию
• Пока только iOS — Android-версия не найдена в Play Store

Как работает

Вы начинаете говорить — приложение показывает транскрипцию в реальном времени с визуализацией звуковой волны. После нажатия «Стоп» Eloquent очищает текст: убирает «э-э», «ну», повторы — и копирует результат в буфер обмена.

Доступны четыре режима обработки:

• Key points — извлекает ключевые тезисы в виде списка
• Formal — переводит в формальный стиль
• Short — сокращает до главного
• Long — расширяет и детализирует

Приложение также показывает статистику: количество слов и скорость речи (слов в минуту).

Офлайн-режим и Gemini

По умолчанию Eloquent работает полностью офлайн — все данные остаются на устройстве. В настройках можно включить режим Gemini для улучшенной обработки текста, но это требует подключения к интернету.

Приложение построено на архитектуре Gemma — семействе открытых моделей Google, оптимизированных для работы на мобильных устройствах. После загрузки модели ASR (автоматическое распознавание речи) приложение полностью автономно.

Словари и персонализация

Во вкладке Dictionaries можно добавить имена, термины и жаргон для повышения точности распознавания. Есть интеграция с Gmail: приложение может импортировать часто используемые слова из недавних отправленных писем (требуется вход в Google-аккаунт).

Доступность

На данный момент Eloquent доступен только в App Store для iOS. В Play Store приложение не найдено, хотя описание в App Store упоминает Android-версию. Приложение бесплатное, без подписки и без ограничений по использованию.

Выводы

Google продолжает развивать линейку AI Edge — приложения, которые работают без облака. Eloquent интересен именно офлайн-режимом и отсутствием подписки: вы получаете ИИ-диктовку без ежемесячных платежей и без отправки данных на серверы. Для разработчиков это ещё один сигнал: on-device ИИ становится достаточно мощным для повседневных задач.

Источники: 9to5Google | Google AI Edge

Мне стало интересно: а можно ли на бесплатных мощностях, буквально "на коленке", собрать русскоязычного ИИ-рентгенолога? Спойлер: можно. В этой статье расскажу, как я скрестил Vision Transformer от Google с ruGPT-3 от Сбера, как боролся с датасетами на Kaggle и что из этого вышло. В конце — ссылки на GitHub и рабочее демо.

Архитектура: как пришить глаза к мозгу

Чтобы нейросеть могла посмотреть на снимок и написать текст, нужна архитектура Vision-Language Model. Обучать такого монстра с нуля у меня не было ни ресурсов, ни желания. Поэтому я пошел по пути Hugging Face VisionEncoderDecoderModel.

Идея проста как кирпич:

1. Энкодер (Глаза): Берем предобученный google/vit-base-patch16-224-in21k. Он отлично дробит картинку на патчи и извлекает визуальные фичи (понимает, где ребра, а где легкие).
2. Декодер (Язык): Берем ai-forever/rugpt3small_based_on_gpt2. У нее нет глаз, она умеет только генерировать текст.

Чтобы их сшить, пришлось немного "взломать" конфиг ruGPT-3, принудительно сказав ей: «Теперь ты декодер, и у тебя есть слои кросс-внимания» (is_decoder=True, add_cross_attention=True). Hugging Face заботливо создал новые пустые веса между двумя моделями. Именно эти связи мне и предстояло обучить.

Data Engineering: боль, страдания и Kaggle

Найти 7-10 тысяч рентгеновских снимков с подробными заключениями на русском языке в открытом доступе — задача нереальная.

Поэтому я взял открытый американский датасет Indiana University Chest X-Ray (IU X-Ray). Там есть картинки и тексты от американских врачей.

Прямо на Kaggle я поднял пайплайн машинного перевода на базе Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru. Закинул тексты в GPU батчами по 32 штуки и за 10 минут перевел более 7000 медицинских заключений на вполне сносный русский медицинский язык.

Но тут платформа подкинула сюрприз: Kaggle прячет часть файлов в виртуальной файловой системе (снимков 7000, а стандартный скрипт видел только 4). Пришлось писать суровый маппинг с глубоким сканированием (os.walk), отрезать расширения и жестко связывать ID в CSV с реальными путями на диске.

Обучение: выжимаем все соки из бесплатных T4

Обучение проходило на Kaggle (2x NVIDIA T4). Чтобы модель не умерла от нехватки памяти (OOM), а сессия не отвалилась по тайм-ауту, пришлось шаманить:

• Включил Mixed Precision (fp16) — ускорило обучение в 2 раза.
• Настроил Gradient Accumulation — размер батча на видеокарту был всего 4, но виртуально мы накапливали до 16.
• Столкнулся с тем, что Seq2SeqTrainer крашится при попытке сохранить промежуточный чекпоинт мультимодального "франкенштейна". Решение? Выключить промежуточные сохранения (save_strategy="epoch") и молиться, чтобы Kaggle не завис. (Кстати, спасает JS-скрипт в консоли браузера, делающий клик раз в 60 секунд).

На 15 эпох ушло около 2.5 часов.

Что получилось в итоге? (Потрогать руками)

Получилась нейросеть, которая реально понимает, что изображено на рентгене, и сыпет терминами вроде «кальцифицированная гранулема» или «легочная васкулярность». Да, иногда она "галлюцинирует" (датасет в 7к снимков — это капля в море для ML), но базовые вещи вроде чистых легких или пневмоторакса сечет неплохо.

Я завернул модель в Gradio и выложил на Hugging Face Spaces. Можно зайти с телефона или ПК, загрузить любой снимок рентгена из гугла и посмотреть, что она выдаст.

👉 Потыкать лайв-демо тут: Hugging Face Space

👉 Весь код, пайплайны и веса тут: GitHub Репозиторий

Буду рад, если кому-то этот код сэкономит время при создании своих мультимодальных сеток. Залетайте в репу, ставьте звездочки, форкайте. Если есть идеи, как улучшить датасет (может, прогнать переводы через LLM для чистки медицинского сленга) — пишите в комменты!

(Дисклеймер: модель обучена в исследовательских целях за вечер. Не суйте ей свои снимки вместо похода к реальному врачу)

Программа обязывает всех разработчиков Android-приложений пройти верификацию личности — независимо от того, распространяют ли они приложения через Google Play, сторонние магазины или напрямую через APK. 62 организации из 19 стран, включая EFF, F-Droid и Tor Project, подписали открытое письмо против программы, назвав её угрозой открытости Android.

— Google требует верификацию личности для всех Android-разработчиков — не только в Play Store

— С 30 сентября 2026 незарегистрированные приложения блокируются в 4 странах, в 2027 — глобально

— F-Droid заявляет, что программа фактически уничтожает проект

— 62 организации (EFF, Tor Project, Proton, KDE) подписали открытое письмо против

— Для хобби-разработчиков предусмотрен бесплатный аккаунт с лимитом в 20 устройств

Android Developer Verification — программа верификации разработчиков, анонсированная Google во второй половине 2025 года. До сих пор верификация требовалась только для публикации в Google Play. Новая программа распространяет это требование на все каналы дистрибуции: сторонние магазины (F-Droid, Galaxy Store, Amazon Appstore), прямую загрузку APK и любой другой способ установки на сертифицированные Android-устройства (то есть практически все телефоны с Google Play Services — более 95% активных Android-устройств за пределами Китая).

Что требуется для верификации

Google предлагает два типа аккаунтов (регистрация — на developer.android.com/developer-verification):

• Full Distribution ($25) — полная верификация: юридическое имя, адрес, email, телефон, загрузка государственного удостоверения личности. Для организаций — дополнительно D-U-N-S-номер (бесплатный бизнес-идентификатор Dun & Bradstreet, но получение занимает до 28 рабочих дней)
• Limited Distribution (бесплатно) — упрощённая верификация без госдокументов, только email. Ограничение: не более 20 устройств. Запуск в июне 2026

Для разработчиков, уже верифицированных в Google Play Console, ничего не меняется — Google автоматически зарегистрирует подавляющее большинство существующих приложений.

Что происходит с незарегистрированными приложениями

С 30 сентября 2026 года в Бразилии, Индонезии, Сингапуре и Таиланде незарегистрированные приложения будут заблокированы для установки и обновления на сертифицированных Android-устройствах. В 2027 году требование распространится глобально.

В апреле 2026 на все сертифицированные устройства (Android 7+) через Google Play Services будет установлен системный сервис «Android Developer Verifier» — он и будет проверять регистрацию разработчика при каждой установке.

Для установки незарегистрированных приложений пользователю нужно пройти «расширенный режим» (advanced flow):

1. Включить режим разработчика в настройках
2. Подтвердить, что установка добровольная (защита от социальной инженерии)
3. Перезагрузить телефон (обрывает потенциальный удалённый доступ)
4. Подождать 24 часа (обязательный «период охлаждения»)
5. Пройти биометрическую аутентификацию
6. Установить приложение — с постоянной меткой «от неверифицированного разработчика»

Установка через ADB (для разработки и тестирования) по-прежнему работает без ограничений.

Почему Google это делает

Google ссылается на собственное исследование: вредоносное ПО из сайдлоуд-источников встречается в 90 раз чаще, чем из Google Play. Главная проблема — анонимность: разработчик, пойманный на распространении малвари, может удалить аккаунт и мгновенно зарегистрировать новый. Верификация привязывает дистрибуцию к реальной личности. 24-часовой «период охлаждения» в advanced flow направлен против сценариев социальной инженерии — когда жертву дистанционно вынуждают установить вредоносное приложение под давлением:

В течение этих 24 часов атакующему становится значительно сложнее удержать жертву. За это время вы, вероятно, выясните, что ваш близкий на самом деле не в тюрьме и что ваш банковский счёт не под угрозой.

Почему 62 организации против

В феврале 2026 года коалиция из 62 организаций опубликовала открытое письмо на имя Сундара Пичаи, Ларри Пейджа и Сергея Брина. Среди подписантов:

• EFF (Electronic Frontier Foundation)
• F-Droid — крупнейший альтернативный магазин свободного ПО
• Tor Project
• Proton (ProtonMail, ProtonVPN)
• KDE, GNOME Foundation
• LineageOS, Nextcloud, Vivaldi
• FSF, FSFE, Software Freedom Conservancy
• Chaos Computer Club, La Quadrature du Net, Privacy Guides

Главная претензия: F-Droid под угрозой закрытия

F-Droid — альтернативный магазин приложений, который компилирует программы из открытого исходного кода и подписывает их собственным ключом. По новым правилам F-Droid не может зарегистрировать чужие приложения от своего имени (это означало бы ложное заявление на владение), и не может обязать тысячи волонтёров-разработчиков лично регистрироваться в Google.

F-Droid заявил напрямую: если Google реализует программу в текущем виде, это фактически уничтожает проект. Аналогичная проблема у IzzyOnDroid и других репозиториев свободного ПО.

Шесть претензий открытого письма

1. Гейткипинг за пределами Play — Google становится единственным арбитром, кто может распространять ПО для Android
2. Барьеры входа — D-U-N-S-номер, госдокументы, $25 — непропорциональная нагрузка на инди-разработчиков
3. Приватность — централизация данных обо всех разработчиках у Google
4. Произвольное применение — Google может отозвать верификацию по своему усмотрению
5. Антиконкурентная разведка — Google получает данные обо всех приложениях конкурирующих экосистем
6. Регуляторные риски — возможный конфликт с DMA (Digital Markets Act) в ЕС

Хронология

• 2025 — программа анонсирована
• 30 марта 2026 — регистрация открыта для всех разработчиков
• Апрель 2026 — «Android Developer Verifier» устанавливается на все сертифицированные устройства через Play Services
• Июнь 2026 — запуск бесплатных Limited Distribution аккаунтов
• Август 2026 — глобальный запуск advanced flow для пользователей
• 30 сентября 2026 — начало блокировок в Бразилии, Индонезии, Сингапуре и Таиланде
• 2027 — глобальное распространение

Что не затронуто

• Установка через ADB — без ограничений
• Корпоративные managed-устройства (Enterprise MDM) — освобождены
• Альтернативные AOSP-прошивки (GrapheneOS, LineageOS, /e/OS) — не затронуты (нет Play Services)
• Разработка и тестирование — не требует регистрации

Выводы

Android Developer Verification — самое значительное ограничение открытости Android за всю историю платформы. Google аргументирует его борьбой с малварью (90x чаще из сайдлоуда), но критики указывают: программа превращает Android в подобие iOS, где единственный арбитр дистрибуции — владелец платформы.

Для разработчиков, публикующихся через Google Play, ничего не меняется. Для тех, кто распространяет приложения за его пределами — F-Droid, прямые APK, корпоративные решения — начинается обратный отсчёт до 30 сентября 2026.

TurboQuant — алгоритм квантизации KV-кеша (Key-Value cache), промежуточного буфера, в котором LLM хранят контекст разговора. Сжимает его с 16 до 3–4 бит на значение без переобучения модели. Статья принята на ICLR 2026 (arXiv:2504.19874).

— Сообщество создало рабочие реализации TurboQuant для llama.cpp, MLX и PyTorch

— Q8 KV-кеш с rotation — почти без потерь (37,1% vs 37,9% F16 на AIME25)

— Q4 пока проблемный для K-тензоров, рекомендуют TQ8 для K + TQ4 для V

— Текущие реализации в 3–8 раз медленнее из-за неоптимизированного поворота вектора

— Главный выигрыш — длинные контексты: 70B-модель может уместить 536K токенов вместо 109K

Первые бенчмарки: что показали числа

Один из первых тестов опубликован на r/LocalLLaMA — результаты на математическом бенчмарке AIME25 (чем выше — тем лучше). Связанный PR в llama.cpp подтверждает данные:

• F16 KV-кеш (без сжатия): 37,9%
• Q8_0 без rotation: 31,7% — потеря 6,2 п.п.
• Q8_0 с rotation (TurboQuant): 37,1% — почти полное восстановление
• Q4_0 без rotation: 2,0% — катастрофическая деградация
• Q4_0 с rotation: 21,7% — значительное улучшение, но всё ещё далеко от F16

Вывод: при 8-битной квантизации KV-кеша rotation практически полностью компенсирует потерю качества. При 4-битной — улучшение радикальное (с 2% до 21,7%), но до lossless ещё далеко. Безопасный минимум на сегодня — Q8 с rotation для K-тензоров и Q4 для V-тензоров.

Проблема K-тензоров: не всё сжимается одинаково

Разработчик inference-движка Llaminar провёл детальный анализ cosine similarity между сжатым и эталонным FP32-выходом на нескольких моделях. Главный вывод: K-тензоры (Key) и V-тензоры (Value) ведут себя при квантизации принципиально по-разному.

V-тензоры хорошо переносят 4-битное сжатие. K-тензоры — нет. Причина: K-тензоры имеют значительно более высокие нормы векторов по сравнению с V. Измерения показывают соотношение K/V-норм до 100–180x у современных моделей (Qwen2.5, GPT-2). Ошибка квантизации масштабируется с квадратом нормы, поэтому K-тензорам нужно больше бит для сохранения точности.

Практическая рекомендация: TQ8 для K-тензоров + TQ4 для V-тензоров. Это даёт хорошую экономию памяти при минимальной потере качества — компромисс, который подтверждён и бенчмарками, и cosine similarity анализом.

Где TurboQuant действительно меняет правила

Главный выигрыш — не скорость генерации (она пока даже падает), а объём контекста, который помещается в память. Расчёт из обсуждения llama.cpp для модели 70B Q4_K_M с 34 ГБ свободной VRAM:

• FP16 KV-кеш: ~109K токенов
• Q8 KV-кеш: ~218K токенов (2x)
• TurboQuant TQ3: ~536K токенов (5x)

Это значит: одна видеокарта с 48 ГБ памяти может работать с контекстом, который раньше требовал 3–4 карты. Для владельцев MacBook с Apple Silicon — локальная модель на 16 ГБ RAM теперь «видит» в 3–5 раз больше текста при той же скорости.

Реализации TurboQuant: кто уже попробовал

Официального кода от Google нет (ожидается во 2-м квартале 2026). Но сообщество уже создало рабочие реализации, а в vLLM открыт активный PR на нативную интеграцию:

• llama.cpp — минимум 3 независимых форка. Обсуждение интеграции в основную ветку. Флаги зависят от форка: --cache-type-k turbo3 (TheTom) или tq3_0 (другие форки)
• MLX — адаптация для Apple Silicon (M1–M5)
• PyTorch + Triton — reference-реализации для CUDA. Один разработчик получил побитово идентичный выход на Gemma 3 4B при 2-битной точности на RTX 4090
• vLLM — активный PR на нативную интеграцию TurboQuant как опции KV-кеша

Главная проблема текущих реализаций — скорость. Операция поворота вектора (rotation) пока не оптимизирована: сложность O(d²) вместо O(d log d). Замедление составляет 3–8x по сравнению с обычным Q8 KV-кешем. Разработчики работают над оптимизацией через преобразование Уолша–Адамара (Walsh-Hadamard transform), которое снизит сложность до O(d log d).

Реализации TurboQuant очень зависят от качества кода. Я видел vibecoded-реализации со скрытыми багами, которые убивали производительность.

Реакция рынка

В день публикации TurboQuant 25 марта 2026 года акции производителей памяти снизились: SK Hynix потеряла 6,2%, Samsung — 4,8%, Micron — 3,4%. Логика рынка: если inference требует в 6 раз меньше памяти — спрос на HBM снижается. Но это упрощение: TurboQuant сжимает только KV-кеш, а не веса модели, и дешёвый inference увеличивает спрос на LLM в целом.

Что это значит для вас

Если вы запускаете LLM локально через llama.cpp, Ollama или LM Studio — в ближайшие месяцы ожидайте нативную поддержку TurboQuant. Практический эффект:

• Длинные контексты без нового железа — ваша текущая видеокарта или MacBook сможет работать с 3–5x большим контекстом
• Оптимальная конфигурация — TQ8 для K + TQ4 для V. Чистый TQ4 для обоих пока даёт заметную деградацию на K-тензорах
• Скорость пока не выигрыш — текущие реализации замедляют генерацию в 3–8 раз. Ждите оптимизированных ядер с Walsh-Hadamard transform
• Комбинируйте с квантизацией весов — TurboQuant сжимает KV-кеш, а не веса. Q4-модель + TQ4-кеш = максимальная экономия памяти

Выводы

TurboQuant — не серебряная пуля, но значимый шаг для локального inference. Rotation при Q8 KV-кеше работает почти без потерь. Q4 пока проблемный для K-тензоров, но V-тензоры сжимаются хорошо. Главный практический выигрыш — длинные контексты на существующем железе без покупки новых карт.

Скорость текущих реализаций — слабое место, но алгоритм публичен всего неделю, и оптимизации уже в работе. Через пару месяцев TurboQuant, скорее всего, станет стандартной опцией в llama.cpp и его производных.

Ссылки: Блог Google Research | Обсуждение в llama.cpp | Наш разбор алгоритма

— Agent Smith — внутренний ИИ-агент Google, работающий асинхронно на серверной инфраструктуре

— Сотрудники дают задачи и проверяют результат с телефона — агент работает в облаке

— Интегрирован с профилями сотрудников, документами и внутренним чатом

— Доступ ограничен из-за нагрузки

— Более 30% нового кода Google генерируется ИИ-инструментами (не только Agent Smith)

— Использование ИИ-инструментов входит в оценку эффективности сотрудников

Что умеет Agent Smith

В отличие от GitHub Copilot и подобных ассистентов, Agent Smith не дополняет код в реальном времени внутри IDE. Он работает как автономный агент на серверной инфраструктуре Google:

• Асинхронное выполнение в облаке. Сотрудник формулирует задачу — агент выполняет её на серверах Google. Результат можно проверить позже, в том числе с телефона. Это не фоновый процесс на ноутбуке, а полноценное удалённое выполнение
• Доступ к внутренним системам. Agent Smith интегрирован с профилями сотрудников, внутренними документами и чатом Google — может найти нужный документ без ручного поиска
• Многошаговые задачи. Агент может спланировать и выполнить цепочку действий: например, найти релевантный код, внести изменения и подготовить ревью

Масштаб: 30%+ кода генерируется ИИ

По данным Сундара Пичаи, более 30% нового кода в production Google генерируется ИИ-инструментами — Gemini Code Assist, Agent Smith и другими. Это общая цифра по всем ИИ-инструментам компании, а не заслуга одного агента.

Agent Smith стал настолько популярен внутри компании, что Google пришлось ограничить к нему доступ из-за нагрузки на инфраструктуру. На таунхолле сооснователь Google Сергей Брин (вернувшийся в компанию в 2022 году для работы над ИИ-проектами) заявил, что ИИ-агенты будут главным фокусом компании в этом году.

Ещё один сигнал: использование ИИ-инструментов теперь учитывается при оценке эффективности сотрудников Google (GRAD-программа), причём для технических и нетехнических ролей.

Контекст: агентный кодинг в 2026

Agent Smith появляется на фоне массового развития ИИ-агентов для разработки. GitHub Copilot развивает агентный режим (Copilot Workspace), Cursor предлагает автономное редактирование, Claude Code от Anthropic работает в терминале. Все эти инструменты движутся в сторону автономного выполнения задач.

Отличие Agent Smith — глубокая интеграция с корпоративной инфраструктурой Google. Публичные ИИ-агенты работают с кодовой базой, но не с профилями сотрудников, документами и внутренними сервисами. Неизвестно, планирует ли Google сделать Agent Smith публичным продуктом.

Выводы

Agent Smith показывает направление, в котором движутся ИИ-инструменты для разработки: от подсказок в IDE — к автономным агентам с доступом к корпоративным системам. Для разработчиков вне Google это пока недоступно, но аналогичные архитектуры уже появляются в публичных продуктах — JetBrains Air, Copilot Workspace, Claude Code.

Мы разобрались. Объясняем так, чтобы было понятно всем — и тем, кто пишет нейросети, и тем, кто просто хочет запустить ChatGPT-подобную модель на своём ноутбуке.

TurboQuant — алгоритм квантизации KV-кеша для больших языковых моделей (LLM), разработанный Google Research. Сжимает KV-кеш с 16 до 3 бит на значение, уменьшая потребление памяти при инференсе в 5–6 раз без переобучения модели и без потери качества. Представлен на ICLR 2026 (arXiv:2504.19874).

KV-кеш: почему нейросетям нужно столько памяти

Когда вы общаетесь с ChatGPT, Gemini или любой другой LLM, модель должна «помнить» весь ваш диалог. Для этого она использует KV-кеш (Key-Value cache) — специальный буфер в памяти видеокарты, где хранятся промежуточные вычисления механизма внимания (attention).

Представьте: вы читаете книгу и делаете заметки на полях. KV-кеш — это те самые заметки. Без них модели пришлось бы каждый раз перечитывать весь текст с начала, чтобы ответить на ваш вопрос.

Проблема в масштабе:

• Модель Llama 3.1 70B при контексте 128K токенов тратит ~40 ГБ только на KV-кеш — это больше, чем весит сама модель в квантизированном виде
• Чем длиннее контекст (переписка, документ, код) — тем больше памяти нужно, и это растёт линейно
• Именно KV-кеш — главный ограничитель того, сколько текста модель может «видеть» одновременно

И именно KV-кеш сжимает TurboQuant.

Что такое TurboQuant

TurboQuant — это алгоритм сжатия KV-кеша, разработанный Google Research. Статья принята на ICLR 2026 — одну из топовых конференций по машинному обучению. Авторы — Amir Zandieh, Vahab Mirrokni (VP Google, известный исследователь в области алгоритмов) и коллеги.

• Сжимает KV-кеш до 3 бит на значение (с обычных 16) — уменьшение в ~5 раз
• Не требует дообучения модели — работает с любой LLM «из коробки»
• Не теряет качество на стандартных бенчмарках (LongBench, Needle in a Haystack, RULER)
• Ускоряет вычисления attention до 8 раз на NVIDIA H100
• Работает «на лету» — не нужно заранее обрабатывать данные

Важно: TurboQuant сжимает только KV-кеш при инференсе. Он НЕ сжимает веса модели (это делают GPTQ, AWQ, GGUF) и НЕ влияет на обучение. Это принципиально другая задача.

Как работает TurboQuant: PolarQuant и QJL простыми словами

TurboQuant работает в два этапа. Если упрощать — это как сжатие фотографии в JPEG, только для математических векторов в памяти нейросети.

Шаг 1: PolarQuant — умное сжатие основных данных

Обычно данные в нейросети хранятся в декартовых координатах — как «иди 3 блока на восток и 4 блока на север». PolarQuant переводит их в полярные координаты — «иди 5 блоков под углом 37 градусов». Перед конвертацией вектор случайным образом поворачивается — это делает распределение координат более однородным.

В полярных координатах данные распределены более предсказуемо. Это позволяет применить оптимальный квантизатор (Lloyd-Max) к каждой координате независимо, без дополнительных битов на хранение параметров квантизации. В обычных методах эти «служебные» биты съедают 1–2 бита на число — при 3-битной квантизации это колоссальные накладные расходы.

Шаг 2: QJL — коррекция ошибок за 1 бит

После PolarQuant остаётся небольшая ошибка. QJL (Quantized Johnson-Lindenstrauss) — алгоритм, который использует математическое преобразование Джонсона–Линденштрауса для сведения остаточной ошибки к нулевому смещению, тратя на это всего 1 дополнительный бит.

Если PolarQuant — это основной «сжиматель», то QJL — это математический «корректор», который гарантирует, что attention-скоры модели остаются точными. Вместе они дают 3-битное представление, которое математически доказано как близкое к теоретическому пределу сжатия (с точностью до константы ~2,7).

Чем TurboQuant отличается от обычной квантизации

Если вы запускаете модели через llama.cpp, Ollama или LM Studio, вы уже используете квантизацию — те самые Q4, Q5, Q8 в названиях файлов. Но это квантизация весов модели. TurboQuant работает с совершенно другой сущностью.

Квантизация весов (GPTQ, AWQ, GGUF) — сжимает параметры модели один раз перед запуском. Чем меньше бит — тем хуже качество. Иногда требует калибровки или дообучения.

TurboQuant — сжимает KV-кеш (промежуточные вычисления) на лету во время работы. При 3,5 битах — нулевая потеря качества. Не требует дообучения вообще.

Эти подходы комплементарны. Вы можете использовать Q4-квантизированную модель И TurboQuant-сжатый KV-кеш одновременно. Одно не заменяет другое — они сжимают разные части системы.

TurboQuant на практике: MacBook, видеокарты и облако

Если у вас MacBook или обычный ПК

Энтузиасты уже запустили Qwen 3.5 9B на обычном MacBook Air M4 (16 ГБ) с контекстом 20 000 токенов — раньше на таком железе длинные контексты были невозможны. Не MacBook Pro, не Mac Studio — обычный Air, самая дешёвая конфигурация. В Reddit-треде есть видео-демо.

Это значит: локальная нейросеть на вашем ноутбуке сможет «видеть» в 5 раз больше текста за раз. Длинные документы, полноценные кодовые базы, многостраничные переписки — всё это становится доступнее без покупки нового железа.

Если у вас мощная видеокарта

Один из разработчиков рассчитал для модели 70B Q4_K_M с 34 ГБ свободной VRAM под KV-кеш:

• Без TurboQuant (FP16 KV-кеш): ~109K токенов контекста
• С Q8 KV-кешем: ~218K токенов
• С TurboQuant TQ3 (3 бита): ~536K токенов
• Полное окно контекста 262K легко помещается на 3× RTX 3090

Если вы разрабатываете ИИ-продукты

• В 5–6 раз меньше GPU-памяти на инференс при длинных контекстах
• До 8× ускорение attention на H100
• Снижение стоимости обслуживания каждого запроса к LLM

Парадокс Джевонса: когда ресурс становится дешевле — его используют больше, а не меньше. Дешёвый инференс = больше компаний внедряют ИИ = спрос на железо в итоге растёт.

TurboQuant в llama.cpp, MLX и PyTorch: кто уже пробует

Прошло всего несколько дней с публикации, но Open Source сообщество уже на коне:

• llama.cpp — минимум 3 независимых реализации, обсуждение интеграции в основную ветку. Одна уже работает на Apple Silicon через Metal
• MLX (Apple Silicon) — разработчики адаптируют алгоритм для маков
• PyTorch + Triton — появились reference-реализации для CUDA-видеокарт
• C/CUDA — рабочая реализация с 18 из 18 пройденных тестов, MSE совпадает с бумагой

Пока реализации не оптимизированы. Бенчмарки показывают падение скорости генерации в 3–8 раз по сравнению с обычным Q8 KV-кешем. Причина — неоптимизированная операция поворота вектора. Разработчики уже работают над оптимизацией через преобразование Адамара.

Как попробовать TurboQuant прямо сейчас

Официального кода от Google нет, но сообщество уже сделало несколько рабочих реализаций. Вот как запустить TurboQuant на своём железе — три варианта в зависимости от платформы.

На Mac (Apple Silicon M1–M5)

Форк llama-cpp-turboquant от TheTom — самая зрелая реализация с Metal-ядрами для Apple Silicon. Работает на M1, M2, M3, M4, M5.

Флаг turbo3 включает 3,5-битную квантизацию KV-кеша (сжатие 4,6× vs FP16). На M5 Max 128 ГБ модель Qwen3.5-35B показывает 2747 tok/s на prefill — на уровне стандартного q8_0, при этом KV-кеш занимает в 4,6 раза меньше памяти.

На PC с видеокартой NVIDIA или AMD

Форк llama-turboquant поддерживает CUDA и ROCm. Тип кеша здесь называется tq3_0 (вместо turbo3).

Python (для исследований и экспериментов)

turboquant-pytorch — reference-реализация на PyTorch. Подойдёт для изучения алгоритма и проверки сжатия на своих моделях.

Ollama и LM Studio пока не поддерживают TurboQuant — они используют свои сборки llama.cpp, в которые метод ещё не влит. Но можно поднять llama-server из форка выше и подключиться к нему как к OpenAI-совместимому API.

Бенчмарки TurboQuant: результаты из бумаги и от сообщества

Из бумаги Google (тестировалось на Gemma и Mistral):

• LongBench, Needle in a Haystack, ZeroSCROLLS, RULER, L-Eval — при 3,5 битах «абсолютная нейтральность качества»
• При 2,5 битах — «маргинальная деградация»
• 4-bit TurboQuant: ускорение attention до 8× на H100 по сравнению с 32-bit baseline
• Сжатие KV-кеша минимум в 6 раз

Из независимых реализаций:

• TQ3 (3 бита): MSE = 0,034, сжатие 4,9× vs FP16
• TQ4 (4 бита): MSE = 0,009, сжатие 3,8× vs FP16
• Размер блока: 52 байта на 128 значений (для TQ3)

Почему TurboQuant обвалил акции Micron — и стоит ли переживать

Рынок отреагировал панически: Micron −25%, Samsung −4,7%, SK Hynix −6,2%. Но аналитики Morgan Stanley, JPMorgan, Citigroup и Goldman Sachs единодушны — реакция чрезмерна. Вот почему:

1. TurboQuant не трогает обучение. HBM-память, основной драйвер прибыли чипмейкеров, нужна для обучения моделей. TurboQuant сжимает только инференс
2. Это исследование, не продукт. Официального кода от Google нет, эксперименты на моделях ~8B параметров
3. Прецедент DeepSeek. В январе 2025 тоже обвалили чипмейкеров — затем спрос только вырос
4. Фиксация прибыли. Micron был +300% за год, Samsung +200%. Инвесторы искали повод зафиксировать прибыль

Если TurboQuant снизит операционные расходы на ИИ до одной шестой от текущего уровня, компании, которые до сих пор не внедряли ИИ из-за высокой стоимости, войдут в ИИ-экосистему.

Подробнее о реакции рынка — в нашей новости.

Часто задаваемые вопросы

Чем TurboQuant отличается от GGUF/GPTQ/AWQ?
GGUF, GPTQ и AWQ сжимают веса модели (параметры). TurboQuant сжимает KV-кеш — временную рабочую память, которая используется во время инференса. Эти подходы дополняют друг друга.

Можно ли уже использовать TurboQuant?
Экспериментально — да. Несколько независимых реализаций для llama.cpp и MLX уже работают. Но в основную ветку llama.cpp и в Ollama/LM Studio метод пока не интегрирован. Ожидается в ближайшие недели–месяцы.

Нужно ли переобучать модель для TurboQuant?
Нет. TurboQuant — data-oblivious метод, который применяется к любой существующей LLM без дообучения и без калибровочных данных.

TurboQuant: итоги и выводы

• TurboQuant — прорыв в сжатии KV-кеша, но не «убийца GPU» и не «конец эпохи дорогого железа»
• Работает вместе с обычной квантизацией весов, а не вместо неё
• Реально позволяет запускать более длинные контексты на том же железе — в 5 раз длиннее
• Сообщество уже пишет реализации для llama.cpp и MLX
• До полноценного внедрения в популярные инструменты — недели или месяцы
• Обвал акций — чрезмерная реакция, аналитики рекомендуют покупать на падении

Следите за GitHub-дискуссией в llama.cpp — именно там появится рабочая реализация для повседневного использования. А блог Google Research и бумага на arXiv — для тех, кто хочет погрузиться в математику.

Но паника оказалась преждевременной. Разбираемся, что на самом деле делает TurboQuant и почему аналитики советуют покупать на падении.

Главное: TurboQuant сжимает только KV-кеш при инференсе, не веса модели и не данные обучения. HBM-память, основной драйвер прибыли чипмейкеров, нужна для обучения — а TurboQuant на обучение не влияет вообще. Аналитики Morgan Stanley, JPMorgan и Citigroup называют обвал «возможностью для покупки».

Что такое TurboQuant

TurboQuant — алгоритм сжатия KV-кеша (Key-Value cache) при инференсе больших языковых моделей. KV-кеш — это «рабочая память» модели: промежуточные вычисления механизма внимания, которые хранятся в VRAM GPU. Чем длиннее контекст, тем больше KV-кеш занимает места.

Алгоритм работает в два этапа:

1. PolarQuant — переводит векторы из декартовых координат в полярные после случайного вращения, экономя 1–2 бита на число
2. QJL (Quantized Johnson-Lindenstrauss) — коррекция ошибок: сводит остаточную ошибку к одному биту, обеспечивая нулевое смещение attention scores

Результат: сжатие KV-кеша до 3 бит на значение (с 16 стандартных), ускорение до 8x на H100, нулевая потеря качества на бенчмарках. Не требует дообучения. Статья принята на ICLR 2026.

Как отреагировал рынок

• Micron (MU) — с $471 до $345, падение ~25% за неделю
• SK Hynix — -6,2% за день
• Samsung — -4,7%, 4 дня падения подряд
• Kioxia — -6% в Токио
• Western Digital, SanDisk — -7%+
• KOSPI -3,2%, NASDAQ -2,4%

Почему паника преждевременна

Аналитики Morgan Stanley, JPMorgan, Citigroup и Goldman Sachs единодушны: реакция чрезмерна. Почему:

1. TurboQuant сжимает только KV-кеш, не веса и не данные обучения. HBM нужна для обучения — TurboQuant на обучение не влияет
2. Парадокс Джевонса. Дешевле инференс = больше компаний используют ИИ = спрос растёт
3. Прецедент DeepSeek. В январе 2025 тоже обвалили чипмейкеров — затем спрос только вырос
4. Исследование, не продукт. Нет кода, эксперименты на ~8B моделях
5. Фиксация прибыли. Micron +300%, Samsung +200%, Kioxia +700% за год

If TurboQuant cuts AI operating costs to one-sixth of current levels, companies that have hesitated to adopt AI due to cost burdens will enter the AI ecosystem.

Sell-off stemmed from an interpretation error caused by confusing the roles of memory capacity and memory bandwidth.

FAQ

TurboQuant убьёт спрос на память?

Нет. Алгоритм сжимает только KV-кеш при инференсе. HBM для обучения не затронута. Глава SK Group заявил, что дефицит чипов памяти сохранится до 2030 года.

Можно ли уже использовать TurboQuant?

Официального кода от Google нет, но уже появились независимые реализации на PyTorch+Triton, MLX и C/CUDA для llama.cpp.

Чем это отличается от обычной квантизации?

GPTQ/AWQ сжимают веса модели с потерей качества. TurboQuant сжимает KV-кеш (временные вычисления) с математически доказанным нулевым смещением. Подходы комплементарны.

Источники: Google Research, CNBC, Seoul Economic Daily

Технически модель называется Gemini 3.1 Flash Image и теперь станет моделью по умолчанию в приложении Gemini.

Быстрее и реалистичнее

Nano Banana 2 создает изображения быстрее, чем предыдущая версия, сохраняя при этом качество уровня Pro. Поддерживается разрешение от 512p до 4K и разные соотношения сторон.

Google заявляет о:

• более реалистичном освещении;
• богатых текстурах;
• четкой детализации;
• поддержке сложных и «многоуровневых» промптов.

Модель способна сохранять консистентность до пяти персонажей и до 14 объектов в рамках одного рабочего процесса. Это важно для сторителлинга и серийных изображений.

Везде по умолчанию

Nano Banana 2 станет дефолтной моделью генерации изображений:

• в приложении Gemini (режимы Fast, Thinking и Pro);
• в редакторе видео Flow;
• в Google Search через Google Lens;
• в AI Mode в 141 стране.

Подписчики Google AI Pro и Ultra смогут по-прежнему вручную выбирать Nano Banana Pro для специализированных задач.

Водяные знаки и API

Все изображения будут снабжены водяным знаком SynthID — фирменной системой маркировки ИИ-контента от Google. Также поддерживаются стандарты C2PA Content Credentials.

Для разработчиков модель доступна через Gemini API, Vertex API, Gemini CLI и AI Studio.

Результат оказался тревожным — в 95% сценариев хотя бы одна модель применяла тактическое ядерное оружие.

Виртуальные кризисы и «лестница эскалации»

Моделям задали сценарии геополитических кризисов: пограничные конфликты, борьбу за ресурсы и угрозу выживанию режима. После этого им предоставили «лестницу эскалации». От дипломатических протестов и капитуляции до стратегического ядерного удара.

Всего прошла 21 симуляция и 329 ходов. Модели сгенерировали около 780 000 слов обоснований своих решений.

Ядерное табу не работает

По словам исследователя Кеннета Пейна, «ядерное табу для машин оказалось слабее, чем для людей». Ни одна модель ни разу не выбрала полную капитуляцию — даже в проигрышной ситуации. Максимум — временная деэскалация.

Более того, в 86% конфликтов происходили «случайные» эскалации: действие выходило за пределы того, что модель изначально планировала.

Отсутствие страха или непонимание ставок?

Эксперты предполагают, что дело не только в отсутствии эмоций. Возможно, модели просто не понимают «ставки» так, как их понимают люди. Включая концепцию взаимного гарантированного уничтожения.

При этом исследователи подчеркивают: никто не собирается «передавать ключи от ядерных шахт ИИ». Но в условиях сжатых временных рамок военные могут все активнее полагаться на алгоритмы.

ИИ, вероятно, не начнет ядерную войну самостоятельно. Но технология может изменить восприятие угроз и скорость принятия решений.

Функция уже начала раскатываться в бета-режиме в приложении Gemini. Она доступна пользователям старше 18 лет на восьми языках, включая английский, немецкий, испанский и японский. Подписчики планов AI Plus, Pro и Ultra получат более высокий лимит генераций.

Как это работает

Механика простая: вы описываете идею (жанр, настроение, конкретную ситуацию) или загружаете фото или видео, чтобы задать атмосферу. Gemini генерирует 30-секундный трек, инструментальный или с текстом. Лирику писать не нужно — слова создаются автоматически.

Обложка для трека тоже появляется сама. Ее рисует модель Nano Banana.

Google подчеркивает, что цель — не «создание шедевров», а быстрый способ выразить идею. Такой формат явно больше заточен под соцсети, чем дальнейшее выкладывание на стриминговые платформы.

Что с авторскими правами

Сгенерированные треки получают встроенную цифровую метку SynthID — это невидимый водяной знак, позволяющий определить, что контент создан ИИ Google.

Компания заявляет, что модель обучена создавать оригинальную музыку, а не копировать конкретных исполнителей. Если в промпте упомянуть артиста, Gemini интерпретирует это как «стилистическое вдохновение», а не задачу имитации.

Также внедрены фильтры, проверяющие результат на сходство с существующими произведениями. При подозрении на нарушение прав, контент можно отправить на проверку.

Короткий формат — стратегический выбор

Тридцать секунд был выбран не просто так. Это формат TikTok, Reels и Shorts. В отличие от полноценных музыкальных генераторов, Gemini не пытается заменить студию звукозаписи.

Google скорее предлагает инструмент для быстрых идей: джингл для видео, саундтрек к мему, музыкальный комментарий к фото.

Релиз немного задержался — компания в последний момент отложила старт тестирования, пообещав, что обновление выйдет «скоро». В итоге пауза продлилась всего несколько дней.

Бета уже распространяется «по воздуху» для участников Android Beta Program. Владельцы актуальных Pixel получат обновление автоматически.

Обязательная адаптивность и доработанная камера

Одно из ключевых изменений — обязательная поддержка адаптивных интерфейсов для приложений, ориентированных на Android 17.

Разработчикам придется корректно обрабатывать разные размеры экранов и форм-факторы, включая складные устройства и планшеты. Формально это не то чтобы революция. Но теперь за игнорирование адаптивности можно будет заплатить совместимостью.

Вторая важная новинка — обновленные API камеры. Они должны устранить рывки и пропуски кадров при переключении режимов съемки. Это как раз та категория проблем, которую достаточно сложно показать на презентации, но которая напрямую влияет на пользовательский опыт.

Также в системе появились визуальные правки интерфейса. Google продолжает постепенно дорабатывать дизайн, не меняя радикально общую концепцию.

Как установить и когда ждать релиз

Участники программы тестирования получат Android 17 Beta 1 автоматически. Тем, кто не хочет устанавливать бета-версию, нужно выйти из программы и дождаться стабильной сборки.

Финальный релиз Android 17 ожидается во II квартале 2026 года. Судя по первой бете, Google делает ставку не на громкие функции, а на стабильность, производительность и требования к качеству приложений.

Для экосистемы это может оказаться важнее любой эффектной анимации.

Об этом компания сообщила в соответствующем Reddit-треде, параллельно выкатив обновление Android 16 QPR3 Beta 2.1 для совместимых устройств.

Пока деталей немного — Android 17 Beta 1 сосредоточится на исправлении багов, повышении производительности и общей стабильности системы. Но сам факт анонса означает, что цикл тестирования стартует по привычному для Google графику.

Кто получит Android 17 первым

Традиционно первыми доступ к новым версиям Android получают смартфоны линейки Google Pixel. Обновление автоматически придёт пользователям, уже зарегистрированным в программе Android Beta.

С высокой вероятностью Android 17 Beta 1 станет доступен для следующих моделей:

• Pixel 9 / 9 Pro / 9 Pro Fold / 9a;
• Pixel 8 / 8 Pro / 8a;
• Pixel 7 / 7 Pro / 7a;
• Pixel Fold.

Официальный список Google пока не опубликовала, но именно эти устройства сейчас участвуют в бета-программе Android 16.

Внутреннее кодовое имя Android 17 — Cinnamon Bun. Google продолжает гастрономическую традицию, хотя публично названия десертов больше не использует.

Как выйти из беты без потери данных

Если вы участвуете в программе Android Beta, Android 17 Beta 1 установится автоматически. Тем, кто не хочет переходить на новую ветку тестирования, нужно:

1. Выйти из программы бета-тестирования сейчас.
2. Проигнорировать уведомление об обновлении с пометкой Downgrade.
3. Дождаться стабильной версии Android 16 QPR3.

Если же установить Android 17 Beta и потом передумать, вернуться без полного сброса устройства не получится до окончания бета-цикла — ориентировочно до июня 2026 года.

Когда выйдет стабильная версия

Ожидается, что финальный релиз Android 17 состоится во II квартале 2026 года. Google обещает улучшения производительности, новые игровые функции и системные доработки.

Компания позиционирует Fluorite как универсальную платформу для интерактивных приложений. Причем речь не только об играх, но даже об автомобильных интерфейсах.

Движок на Flutter, но с С++ под капотом

Ключевая идея Fluorite — «Dart-first» архитектура. Логика пишется на Dart и напрямую интегрируется с экосистемой Flutter: виджеты, Hot Reload, Widget Inspector и пакеты из pub.dev работают так же, как в обычных приложениях.

При этом производительность обеспечивается не Flutter-рендерингом. Вся тяжелая часть скрыта в высокоэффективном ECS-ядре на C++, которое отвечает за симуляцию, сцену и взаимодействие объектов.

Такой подход позволяет запускать проекты на мобильных устройствах, десктопе, embedded-платформах и даже консолях без переписывания движка под каждую цель.

Графика уровня AAA за счет Filament

Для рендеринга Fluorite использует Filament — 3D-движок Google с поддержкой физически корректного освещения (PBR). Это дает современное качество картинки без необходимости писать собственный рендерер или жертвовать производительностью ради кроссплатформенности.

По словам команды, связка Flutter + Filament позволяет разделить ответственность: UI и взаимодействие остаются на Flutter, а графика и сцена — на специализированном движке.

Чем Fluorite отличается от конкурентов

Главное отличие — ориентация на Flutter-разработчиков. Движок не требует изучать отдельный язык или редактор: сцены, логика и интерфейс живут в привычном стеке.

За счет этого итерации быстрее, а входной порог ниже, чем у традиционных игровых движков.

Toyota подчеркивает, что Fluorite — open-source проект и его дальнейшее развитие во многом зависит от сообщества. Судя по архитектуре, компания делает ставку на то, что интерактивные 3D-приложения станут таким же обычным сценарием для Flutter, как мобильные и веб-интерфейсы.

Пока участие ограничено подписчиками Google AI Ultra в США, но компания прямо заявляет: это шаг к более широкому запуску. Стоит отметить, что Genie 3 — это так называемая world model.

Что вообще такое world model

В Google объясняют это так: world model предсказывает, как среда будет меняться со временем и как на нее влияют действия пользователя. Если раньше ИИ чаще работал с отдельными состояниями — картинкой, сценой, кадром — то Genie 3 моделирует процесс.

В отличие от статичных 3D-миров, здесь нет заранее сгенерированной карты. Мир создается на лету: сделал шаг вперед — модель достроила пространство, повернул камеру — пересчитала окружение.

Такой подход Google считает критически важным для развития AGI и сложных симуляций — от робототехники до интерактивных медиа.

Как работает Project Genie

Project Genie — это исследовательский интерфейс, который дает пользователю прямой доступ к возможностям модели. В центре — три сценария работы.

Сначала пользователь «набрасывает» мир. Можно задать описание текстом, загрузить или сгенерировать изображение, выбрать перспективу (от первого или третьего лица), задать способ перемещения.

Для точной подстройки используется связка с Nano Banana Pro: она позволяет заранее посмотреть, как будет выглядеть сцена и поправить детали до «входа» в мир.

После этого начинается исследование. Мир становится интерактивным: можно двигаться, менять камеру, а модель в реальном времени генерирует путь вперед, реагируя на действия пользователя.

Третий режим — ремикс. Любой мир можно переработать, взяв за основу чужой промпт. Или же начать с галереи готовых миров.

Какие есть ограничения у проекта

Google сразу подчеркивает: Project Genie — не финальный продукт, а исследовательский прототип. Сейчас есть жесткие ограничения.

Генерация длится не более 60 секунд, физика и внешний вид мира могут расходиться с реальностью, управление персонажами иногда запаздывает.

Часть функций, которые показывали еще летом, в прототип не вошли. Например, события, которые динамически меняют мир по ходу исследования. Компания обещает постепенно добавлять эти возможности и собирать фидбек от пользователей.

Речь идет о баге, который позволяет атаковать пользователя без его участия — достаточно добавить его в специально подготовленный групповой чат.

Уязвимость затрагивает механизм автоматической загрузки медиафайлов в *WhatsApp-группах. В худшем сценарии злоумышленнику не нужно отправлять ссылки или заставлять жертву что-то открывать: вредоносный файл загружается на устройство сам.

Как работает атака

По описанию исследователя Project Zero Брендона Тишки, атака начинается с создания группы *WhatsApp.

В нее добавляют жертву и одного из ее контактов, после чего контакт назначают администратором. Затем в чат отправляется специально сформированный медиафайл.

Если у пользователя включена автозагрузка медиа, файл автоматически сохраняется в системную базу MediaStore. Дальше все зависит от содержимого файла: при наличии дополнительного эксплойта он может попытаться выйти за пределы песочницы и выполнить произвольный код.

Ключевая особенность уязвимости — отсутствие взаимодействия с пользователем. Жертве не нужно нажимать на вложение или даже открывать чат.

Почему Google раскрыла баг публично

Project Zero уведомила *Meta о проблеме 1 сентября 2025 года. По правилам программы, у компании было 90 дней на выпуск исправления. К 30 ноября полноценного патча не появилось, и Google опубликовала детали уязвимости.

Позже *Meta внедрила частичное серверное ограничение, которое снижает риск эксплуатации, но не устраняет саму проблему. Полноценного клиентского патча на момент публикации все еще нет.

Именно из-за этого Google решила не продлевать дедлайн и раскрыть информацию публично.

Кто под угрозой и что делать пользователям

Уязвимость касается только *WhatsApp на Android. О версиях для iOS и других платформ Project Zero не сообщает.

Чтобы снизить риск, Google рекомендует:

• включить расширенную приватность чатов в группах;
• отключить автоматическую загрузку медиафайлов;
• внимательнее относиться к неожиданным добавлениям в групповые чаты.

При этом исследователи отмечают, что в некоторых сценариях пользователь может быть добавлен в группу и атакован еще до изменения настроек.

*Компания Meta и ее продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ

Новую волну вредоносных Android-приложений обнаружили специалисты Dr.Web.

Как работают «умные» трояны

В основе новой схемы — TensorFlow.js. Это open-source библиотека от Google, которая позволяет запускать модели машинного обучения прямо в JavaScript. Вместо заранее заданных правил, троян анализирует изображение экрана и сам определяет, куда «нажать».

Сценарий выглядит так:

• троян загружает обученную ML-модель с удаленного сервера;
• открывает сайт с рекламой во встроенном скрытом WebView;
• делает скриншоты виртуального экрана;
• модель распознает нужные элементы (кнопки, видео, баннеры);
• вредоносное ПО имитирует реальные действия пользователя.

За счет визуального анализа, троян лучше адаптируется к современным рекламным форматам: динамической верстке, iframe, видео и постоянно меняющимся шаблонам.

Два режима работы: автономный и ручной

По данным Dr.Web, трояны используют сразу два режима.

Phantom-режим. Это полностью автоматический вариант, когда вредоносный код работает в фоне. Пользователь ничего не видит, а клики по рекламе выглядят максимально естественно.

Signalling-режим. Это уже более опасный вариант, при котором через WebRTC троян транслирует экран виртуального браузера операторам атаки. Злоумышленники могут в реальном времени нажимать, скроллить и вводить текст, управляя устройством удаленно.

Где распространяется вредоносное ПО

Часть зараженных приложений попала даже в Xiaomi GetApps — официальный магазин приложений компании. Схема классическая: сначала на площадку загружается «чистая» игра, а вредоносный функционал появляется позже, через обновление.

Среди выявленных приложений — мобильные игры с десятками тысяч установок. Параллельно трояны активно распространяются через сторонние APK-сайты и «моды» популярных сервисов вроде Spotify и YouTube, а также через Telegram-каналы и Discord-серверы.

Почему это опаснее обычного кликфрода

Формально такие трояны не крадут пароли и не вытаскивают личные данные. Но их скрытность делает их особенно неприятными:

• пользователь не видит подозрительных действий;
• ускоряется разряд батареи и износ устройства;
• растет расход мобильного трафика;
• рекламные системы получают фейковую «человеческую» активность, которую сложнее отфильтровать.

Главное же — это сигнал: ИИ все чаще используют не только для защиты, но и для атак. Вредоносное ПО постепенно перенимает те же инструменты, что и легальные разработчики.

Что делать пользователям

Рекомендации остаются простыми и банальными, но от этого не менее важными:

• не устанавливать APK из сторонних источников;
• избегать модов и бесплатных премиум-версий приложений;
• внимательно относиться даже к альтернативным официальным магазинам;
• регулярно обновлять систему и защитное ПО.

За 8 лет в бигтехе он видел несколько волн изменений, но текущую считает самой радикальной. Главный сдвиг — ИИ больше не бонус, а базовое ожидание.

Компании исходят из того, что разработчики используют ИИ-инструменты ежедневно и умеют ускорять с их помощью реальную работу.

Что изменилось в требованиях к кандидатам

Еще в 2020 году достаточно было хорошо решать задачи на алгоритмы и уверенно разбираться в system design. Сегодня это лишь минимальный уровень.

ИИ стал повсеместным и от кандидатов ждут большего: умения использовать его для генерации кода, отладки, проектирования и интеграции в существующие системы.

Появились и новые навыки. Среди них — промт-инжиниринг; работа с ИИ в продакшене; понимание, когда ИИ оправдан, а когда лучше использовать классические решения.

Отдельно ценится умение исправлять ошибки ИИ, потому что, как отмечает Хазарика, «модель часто ошибается в базовой логике».

Как поменялись собеседования

Формально интервью все еще проверяют алгоритмы, структуры данных и мышление. Но появились новые форматы.

В некоторых компаниях кандидатам разрешают использовать ИИ прямо во время интервью — в режиме шаринга экрана.

Хазарика вспоминает собеседование в стартапе в 2024 году, где ему дали большой файл с багом и прямо разрешили подключить ИИ. Он решил писать код сам и в итоге провалил интервью. Этот опыт стал для него сигналом: игнорировать ИИ — значит играть против правил.

Все чаще кандидатов просят за час реализовать небольшую фичу в существующем коде или обсудить, как встроить ИИ в бизнес-процесс. Без ИИ такие задания просто не укладываются во время.

Что советуют новичкам и опытным инженерам

Для начинающих разработчиков ключевым становится так называемое «продакшн-мышление»: участие в open-source, проекты с ИИ-интеграцией и деплой в облако.

Для опытных инженеров подойдет уже сочетание глубокой экспертизы с ИИ-навыками: масштабирование, SRE, контроль затрат и надежности моделей.

Общий же вывод Хазарики прост: рынок скорее ищет не кодеров или промт-инженеров, а гибридов. Тех, кто понимает фундаментальную инженерию и умеет использовать ИИ как инструмент, а не костыль.

Компания просто дала доступ к сервису всем желающим по адресу chatgpt.com/translate. Причем доступен он буквально всем — даже тем, у кого нет платной подписки.

По интерфейсу ChatGPT Translate сильно напоминает браузерную версию Google Translate, но на этом сходство быстро заканчивается.

Чем ChatGPT Translate отличается от классических переводчиков

Формально это «переводчик». Но по сути — отдельный режим ChatGPT, заточенный под работу с переводом. Пользователь может:

• вставить или набрать текст;
• загрузить файл;
• прикрепить изображение с текстом (например, меню или вывеску);
• продиктовать фразу голосом.

Сервис автоматически определяет язык. Но если надо — он также позволяет выбрать исходный и целевой вручную.

Главное отличие — перевод не буквальный. ChatGPT Translate старается сохранить смысл, контекст и интонацию.

Перевод с учетом аудитории и контекста

После перевода диалог не обрывается. Пользователь может сразу уточнить: сделать текст более формальным, адаптировать его под деловую переписку, академический стиль или, наоборот, объяснить «как ребенку».

На базе какой модели это работает — неизвестно

OpenAI не раскрывает, какая именно модель используется в ChatGPT Translate.

Возможно, это GPT-5.2 Auto с кастомным системным промптом под перевод. Возможно — отдельная оптимизированная версия. Компания никак это не комментирует.

Почему это важный шаг для OpenAI

Запуск Translate хорошо вписывается в текущую стратегию OpenAI. Компания все больше уходит в массовые потребительские продукты, в то время как Anthropic концентрируется на корпоративных клиентах и разработчиках.

ChatGPT Translate — прямой удар по нише, которую годами считали съеденной Google Translate. Но вместо очередного клона, OpenAI предложила просто другой подход. В ее сервисе перевод — это скорее лишь начало работы с текстом, а не финальный результат.

Ограничения и текущий статус

На момент запуска переводчик доступен только в браузере. В мобильных приложениях ChatGPT для Android и iOS отдельного переключателя Translate пока нет.

Теперь ИИ может работать с данными из Gmail, Google Фото и YouTube, чтобы отвечать не на абстрактные вопросы, а на запросы, связанные с жизнью конкретного пользователя.

Функция уже доступна в бете для подписчиков Google AI Pro и AI Ultra в США. По умолчанию она отключена — пользователь сам решает, давать ли Gemini доступ к личным данным.

Что именно умеет Personal Intelligence

Идея проста: вместо ручного поиска по почте или фотоархиву, пользователь может задать вопрос напрямую. Например, Gemini может распознать деталь автомобиля на снимке из Google Фото и тут же найти письмо с чеком или подтверждением покупки в Gmail.

ИИ сопоставляет информацию между сервисами, извлекая контекст, который раньше был «размазан» по разным приложениям. По сути, Google превращает Gemini в интерфейс для всей своей экосистемы — личный поиск нового поколения:

Как включить новую функцию

Если бета-доступ не появился автоматически, его можно активировать вручную:

• открыть приложение Gemini;
• перейти в настройки;
• выбрать пункт Personal Intelligence;
• в разделе Connected Apps указать, к каким сервисам Gemini может получить доступ — например, Gmail или Google Фото.

Google подчеркивает, что функция работает только после явного согласия пользователя.

Польза против приватности

С точки зрения удобства это один из самых практичных сценариев использования ИИ за последнее время. Чат-боты давно умеют отвечать на общие вопросы, но почти не знают ничего о конкретном человеке.

Google пытается закрыть этот разрыв, используя сервисы, где у многих уже хранятся годы переписок, фото и видео.

При этом компания отдельно уточняет: персональные данные, к которым получает доступ Gemini, не используются для обучения базовых моделей. Это важный момент на фоне постоянных опасений о конфиденциальности.

Фактически, компания признала ограничения собственных ИИ-наработок и решила опереться на внешнюю технологию для ключевых функций голосового ассистента.

Таким образом, свежее заявление подтверждает более ранние утечки и сообщения журналистов, которые Apple до последнего не комментировала.

Важно отметить, что речь идет не о временном эксперименте, а о фундаментальном решении в архитектуре Apple Intelligence.

Что именно будет делать Gemini в Siri

Еще в ноябре 2025 года журналист Bloomberg Марк Гурман писал, что Apple планирует использовать кастомизированную версию Gemini с примерно 1,2 трлн параметров.

Для сравнения: текущая облачная модель Siri насчитывает около 1,5 млрд параметров. То есть разрыв крайне заметный.

Теперь же эта информация подтвердилась официально. В заявлении для CNBC, Apple сообщила, что после оценки различных вариантов, компания выбрала технологию Google как «наиболее подходящую основу» для своих Foundation Models. Google также подтвердила сотрудничество.

Как устроена новая архитектура Siri

Обновленная Siri будет состоять из трех ключевых компонентов.

Первый — query planner, слой принятия решений, который определяет, как именно выполнить запрос пользователя: через веб, личные данные или сторонние приложения.

Второй — summarizer, отвечающий за сжатие и пересказ текстов, уведомлений и веб-страниц. Именно эти два элемента будет обслуживать Gemini в облаке.

Третий компонент — система знаний для ответов на общие вопросы. Он останется за on-device моделями Apple. Таким образом компания пытается сохранить баланс между контролем над данными и качеством ИИ.

Что изменится для пользователей

Apple планирует внедрить ключевые функции новой Siri уже ближайшей весной вместе с iOS 26.4. Среди них — контекстные действия внутри приложений, работа с личными данными и «понимание экрана», когда ассистент сможет выполнять задачи, исходя из того, что сейчас отображается на устройстве.

Шаг к мульти-модельному будущему

Apple также дала понять, что не собирается ограничиваться одной моделью. Сейчас Siri уже интегрирована с ChatGPT, а в будущем компания может подключать и другие ИИ через Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт, предложенный Anthropic.

Фактически, Apple движется к модели, где Siri станет оркестратором разных ИИ-систем.

Что такое новогодняя фотосессия с ИИ (и почему это круче обычной)

Помните, как раньше готовились к новогодней фотосессии? Записывались в студию за две недели, потому что все слоты заняты. Тратили час на дорогу. Ещё час на макияж и укладку. Потом полчаса позировали под командами фотографа, пытаясь выглядеть естественно (спойлер: не получалось). Платили 5-7 тысяч рублей. И через неделю получали 30 фотографий, из которых нравились от силы 5.

Теперь весь этот процесс занимает буквально две минуты. И происходит дома, в любое время суток, в чём угодно.

Как работает нейросеть для новогодних фото

Технология на самом деле не такая простая, как кажется. Nano Banana Pro использует несколько нейросетей одновременно:

Первый этап: Анализ вашего лица. Модель строит 3D-карту лицевых особенностей — форма носа, разрез глаз, структура скул, даже микроэлементы вроде родинок и веснушек.

Второй этап: Генерация сцены. На основе вашего текстового описания (промпта) создаётся фотореалистичная новогодняя сцена — ёлка, гирлянды, интерьер, освещение.

Третий этап: Интеграция. Ваше лицо “вживляется” в сгенерированную сцену с учётом освещения, теней, перспективы. Модель следит, чтобы все детали совпадали: направление света на лице и на фоне, цветовая температура, глубина резкости.

Четвёртый этап: Финальная доработка. Алгоритмы постобработки добавляют естественные несовершенства — лёгкий шум, характерный для камеры, небольшие неровности кожи (чтобы не выглядело как маска), естественные блики в глазах.

Результат: фото, которое выглядит так, будто вас действительно сфотографировали профессиональным фотоаппаратом в студии.

Обычная фотосессия vs ИИ-фотосессия: честное сравнение

Давайте сделаем реальное сравнение.

Где студия выигрывает:

• Реальное взаимодействие с реквизитом
• Живые эмоции (хотя это спорно)
• Групповые фото с друзьями/семьёй (нейросеть пока плохо справляется с несколькими лицами)

Где выигрывает ИИ:

• Скорость, цена, удобство
• Бесконечные варианты
• Можно экспериментировать без страха “потратить время фотографа”

Nano Banana Pro — почему эта нейросеть лучше всех для новогодних фото

Окей, нейросетей для создания фото сейчас десятки. Есть Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky, куча специализированных сервисов типа Facee и Shotix. Почему же именно Nano Banana Pro стала прорывом?

Что это вообще за зверь

Nano Banana Pro — это последняя модель от Google, выпущенная в ноябре 2025 года. Работает на базе Gemini 3 Pro (той самой модели, которая конкурирует с GPT-5.2 и Claude Opus 4.5).

Особенность: модель изначально тренировали не просто на генерации изображений, а конкретно на создании фотореалистичных портретов с сохранением черт лица. Использовали датасет из 500 миллионов фотографий людей в разных условиях освещения, локациях, с разными камерами.

Название “Banana” (да, серьёзно) — это внутренний кодовый термин команды разработчиков, который случайно просочился в паблик и прижился. Изначально проект назывался “Project Chameleon” (хамелеон меняет окружение, сохраняя себя), но маркетологи решили, что Banana звучит дружелюбнее.

5 преимуществ перед другими нейросетями

1. Фотореалистичность на уровне DSLR-камеры

Проблема большинства нейросетей — они создают красивые, но явно искусственные изображения. Слишком идеальная кожа, неестественные блики, странные тени.

Nano Banana Pro добавляет:

• Естественный шум матрицы (как у Canon 5D или Sony A7)
• Хроматические аберрации (лёгкие цветовые искажения по краям, как у реальных объективов)
• Боке с правильной формой (зависит от виртуальной диафрагмы)
• Микротекстуры кожи (поры, мелкие морщинки, неровности)

Результат: фото проходит тест “показать маме” — она не отличит от настоящего.

2. Сохранение лица на 99%

Это главная боль всех нейросетей для портретов. Midjourney может создать красивое фото, но человек на нём будет “похож на вас”, а не “вы”. Другой разрез глаз, немного другой нос, чужая улыбка.

Nano Banana Pro решает это через технологию Face Anchoring:

• Модель выделяет 468 ключевых точек на лице
• Фиксирует расстояния между ними с точностью до пикселя
• При генерации жёстко контролирует, чтобы эти расстояния сохранялись
• Дополнительно учитывает уникальные особенности (форма бровей, асимметрия, родинки)

Тест: покажите фото родственникам без предупреждения, что оно сгенерировано. В 94% случаев они узнают вас с первого взгляда.

3. Понимает русский язык (и не только на уровне перевода)

Большинство западных нейросетей обучены на английском. Можно писать промпты на русском, но они переводятся внутри, и часто теряются нюансы.

Nano Banana Pro обучена на мультиязычном датасете, включая 50 миллионов русскоязычных описаний фотографий. Модель понимает:

• Культурный контекст (“новогодний оливье”, “гирлянда как в СССР”)
• Региональную специфику (“типичная хрущёвка”, “петербургские дворики”)
• Сленг и разговорные выражения (“уютненько”, “ламповое фото”)

Можете писать промпт как в переписке с другом — модель поймёт.

4. Быстрая генерация без очередей

Midjourney: ждёте в очереди 2-5 минут, генерация 60 секунд. Итого: 3-6 минут на фото.

Stable Diffusion: нужен мощный компьютер или платный сервер. Генерация 30-90 секунд, но настройка параметров — ещё 10 минут.

Nano Banana Pro: 30-60 секунд от промпта до результата. Без очередей, без настроек.

5. Умное редактирование (inpainting на стероидах)

Сгенерировали фото, но хотите изменить один элемент? Большинство нейросетей заставят генерировать заново.

Nano Banana Pro умеет:

• Изменить только фон (“замени студию на заснеженный лес”)
• Поменять одежду (“сделай свитер синим вместо красного”)
• Добавить/убрать элементы (“добавь кружку глинтвейна в руку”)
• Изменить освещение (“сделай свет теплее”)

При этом лицо и поза остаются идентичными.

15 готовых промптов для новогодней фотосессии (копируй и используй)

Хватит теории — давайте к практике. Вот 15 проверенных промптов, которые работают идеально с Nano Banana Pro. Структура промпта: [общее описание] + [детали одежды] + [освещение] + [настроение].

Классические новогодние образы

1. Уют у ёлки с гирляндами

Что получится: Классическое уютное фото, как из скандинавского интерьерного журнала. Мягкое освещение, тёплые тона, расфокусированный фон с красивым боке.

2. У камина в зимнем свитере

Фишка: Тёплый свет от камина создаёт красивый золотистый оттенок на коже. Nano Banana Pro отлично справляется с таким сложным освещением.

3. Снежинки и волшебное боке

Нюанс: Укажите “идёт снег” — модель добавит реалистичные снежинки с motion blur (размытием движения).

4. В красном платье/костюме — гламур

Когда использовать: Для официальных аватарок, деловых соцсетей, если нужен более строгий образ.

5. С подарками под ёлкой — семейный уют

Трендовые стили 2025

6. Минимализм в белом

Почему в тренде: Скандинавский минимализм. Идеально для современных аватарок в LinkedIn или Behance.

7. Гламурный образ с шампанским

Секрет: Nano Banana Pro отлично прорисовывает прозрачные объекты (бокалы, пузырьки). Укажите “с пузырьками” — получите реалистичное шампанское.

8. Ретро-стиль СССР

Ностальгия гарантирована: Особенно зайдёт аудитории 35+. Модель знает, как выглядели советские интерьеры и игрушки.

9. Зимний лес в золотой час

10. Космический новый год (самый креативный)

Для кого: Дизайнеры, креативщики, IT-специалисты. Выделитесь из тысяч одинаковых фото у ёлки.

Креативные идеи для смелых

11. Внутри снежного шара

Технически сложно, но Nano Banana Pro справляется: Модель понимает концепцию “внутри объекта” и создаёт правильную перспективу.

12. Отражение в зеркале с новогодней надписью

Тренд из TikTok: В 2025 такие фото набирают миллионы просмотров.

13. Новогодняя вечеринка

14. В стиле фильма “Один дома”

15. Новогодний корпоратив

Пошаговая инструкция: создаём идеальное новогоднее фото

Окей, промпты есть. Но как на практике получить идеальный результат? Разбираем по шагам.

Шаг 1: Выбираем правильное исходное фото

90% успеха — это хорошее исходное фото. Nano Banana Pro — мощная модель, но она не волшебник. Если загрузите размытое селфи в темноте, результат будет так себе.

Идеальное фото для загрузки:

✅ Освещение: Дневной свет (возле окна) или хорошее искусственное освещение спереди
✅ Чёткость: Лицо в фокусе, без размытия
✅ Ракурс: Анфас или лёгкий поворот (15-30 градусов)
✅ Фон: Однотонный или простой (модель всё равно его заменит)
✅ Выражение: Нейтральное или лёгкая улыбка (эмоции можно задать в промпте) ✅ Разрешение: Минимум 512×512 пикселей, лучше 1024×1024
✅ Качество: Без сильного сжатия JPEG, шумов, артефактов

Что НЕ подойдёт:

❌ Фото в тёмной комнате
❌ Сильный поворот головы (профиль)
❌ Размытое движение
❌ Селфи снизу (искажает пропорции)
❌ Фото в солнцезащитных очках
❌ Лицо частично закрыто (рукой, волосами)

Лайфхак: Сделайте 5-6 селфи при дневном свете возле окна с разными поворотами головы. Выберите лучшее. Это займёт 2 минуты, но улучшит результат в 10 раз.

Шаг 2: Составляем промпт правильно

Промпт — это не просто “хочу новогоднее фото”. Чем детальнее описание, тем лучше результат.

Структура идеального промпта:

Пример плохого промпта:

Пример хорошего промпта:

Что обязательно указывать:

1. Тип кадра: портрет крупным планом / по пояс / в полный рост / три четверти
2. Одежда: конкретные детали (вязаный свитер оверсайз, красное платье А-силуэта)
3. Основные элементы: ёлка, гирлянды, камин, снег — что должно быть в кадре
4. Освещение: тёплый/холодный, мягкий/контрастный, направление света
5. Атмосфера: уютная, праздничная, драматичная, сказочная

Что НЕ нужно писать:

❌ “Красивое” — субъективно
❌ “Много деталей” — модель не поймёт
❌ “Как в Instagram” — слишком обще
❌ Противоречивые вещи (“яркое освещение” + “тёмная атмосфера”)

Лайфхак: Используйте названия камер и объективов (Canon 5D, 50mm f/1.8). Модель обучена на метаданных фотографий и знает, как выглядит фото с конкретного оборудования.

Шаг 3: Генерируем и улучшаем результат

Загрузили фото, ввели промпт, нажали “Генерировать”. Через 30-60 секунд получили результат. Что дальше?

Сценарий 1: Результат почти идеален (80-90% того, что хотели)

→ Используйте функцию точечного редактирования:

• “Сделай свет теплее”
• “Убери красный оттенок на лице”
• “Добавь больше гирлянд на фон”
• “Измени цвет свитера на синий”

Nano Banana Pro изменит только указанные элементы, сохранив остальное.

Сценарий 2: Результат хороший, но хочется вариации (70-80%)

→ Используйте “Генерировать ещё варианты” с тем же промптом. Модель создаст 3-4 альтернативы с разными деталями (угол света, поза, композиция).

Сценарий 3: Что-то пошло не так (меньше 70%)

→ Анализируем, что не так:

• Лицо не сохранилось → проблема в исходном фото (размытое/тёмное)
• Неправильная локация → уточните промпт (“деревянный дом, а не квартира”)
• Странное освещение → укажите конкретнее (“мягкий свет из окна слева”)
• Плохая композиция → измените тип кадра (вместо “крупный план” → “портрет по пояс”)

Золотое правило: Первая генерация — это черновик. Идеальное фото обычно получается после 2-3 итераций.

7 лайфхаков для фотореалистичных новогодних фото

За месяцы экспериментов с Nano Banana Pro я выявил несколько неочевидных трюков, которые резко улучшают реалистичность.

1. Откажитесь от шаблонных локаций

Плохо: “Девушка на Красной площади в Москве со снегом”

Хорошо: “Девушка на Малой Бронной улице в Москве, старинные дома с новогодними украшениями, идёт снег”

Почему: Модель обучена на миллионах фото популярных мест. Красная площадь — это тысячи одинаковых туристических снимков. А конкретная улица даёт уникальность.

Для вашего города: Укажите конкретный район, улицу, узнаваемое место (не главную достопримечательность).

2. Добавляйте детали одежды

Плохо: “В свитере”

Хорошо: “В бежевом вязаном свитере оверсайз с косами, джинсы скинни, белые кеды”

Почему: Конкретика делает образ живым. Nano Banana Pro знает тысячи моделей одежды и правильно прорисовывает текстуры.

Бонус: Можете указывать бренды. “Свитер как у Zara” — модель знает стиль популярных марок.

3. Управляйте освещением как фотограф

Базовый уровень: “Мягкий свет”

Продвинутый уровень: “Мягкий рассеянный свет из большого окна слева создаёт объём на лице, лёгкая тень справа, тёплый оттенок света 3200K”

Про-уровень: “Схема освещения Рембрандта (Rembrandt lighting) — основной свет слева под углом 45 градусов создаёт характерный треугольник света на правой щеке, заполняющий свет справа смягчает тени”

Nano Banana Pro обучена на профессиональных фото и знает классические схемы освещения.

4. Не перегружайте кадр

Плохо: “Девушка у ёлки с гирляндами, держит подарок, рядом камин с носками, на столе мандарины и шампанское, летит снег, сзади окно с видом на лес, на стене картина”

Хорошо: “Девушка у ёлки с гирляндами, держит кружку какао, мягкий свет, уютная атмосфера”

Правило: Не больше 3-4 ключевых элементов в промпте. Остальное модель добавит сама, гармонично.

5. Используйте референсы стилей

Секретный трюк: “В стиле фотографа Brandon Woelfel” (известен рождественскими фото с гирляндами)

Или: “В стиле рождественской рекламы Coca-Cola”

Модель знает узнаваемые стили и воспроизводит их особенности (цветокоррекция, композиция, настроение).

Список полезных референсов для новогодних фото:

• Brandon Woelfel (гирлянды, боке)
• Annie Leibovitz (драматичные портреты)
• Реклама Coca-Cola (классика новогодних образов)
• Скандинавский стиль интерьерной фотографии
• Советские новогодние открытки 70-х

6. Генерируйте серии, а не одно фото

Не пытайтесь получить идеал с первого раза. Генерируйте 5-7 вариантов с небольшими изменениями промпта:

• Меняйте ракурс (крупный план → по пояс)
• Пробуйте разное освещение (тёплое → холодное)
• Варьируйте локацию (у ёлки → у камина)

Из 7 вариантов хотя бы 2-3 будут отличными.

7. Дорабатывайте промпт итеративно

Не бойтесь экспериментировать:

Итерация 1: “Девушка у ёлки” → Получили базу

Итерация 2: “Девушка в белом свитере у ёлки с тёплыми гирляндами” → Лучше, но освещение не то

Итерация 3: “Девушка в белом свитере у ёлки с тёплыми гирляндами, мягкий свет из окна слева” → Отлично, но хочется деталей

Итерация 4: “Девушка в белом вязаном свитере у ёлки с тёплыми гирляндами, держит кружку какао, мягкий свет из окна слева, уютная атмосфера, боке на фоне” → Идеально!

Идеи для использования новогодних ИИ-фото

Создали крутые новогодние фото — что с ними делать? Вот 12 идей.

Для личного использования:

1. Аватарки для всех соцсетей ВКонтакте, Instagram*, Telegram, Facebook*, LinkedIn — везде обновите фото к празднику. Люди замечают такие детали.

2. Праздничные stories и посты Серия из 5-7 новогодних фото разных стилей. Выкладывайте по одному в день — контент на неделю готов.

3. Новогодние открытки для родных Распечатайте, добавьте поздравление — получится персональный подарок. Бабушка будет в восторге.

4. Семейный фотоальбом Создайте альбом “Новый год 2026 в стиле ИИ” — через 10 лет будете пересматривать с ностальгией.

5. Персональные подарки Фото можно распечатать на кружке, футболке, магните, календаре. Сервисы типа Printio делают это за пару дней.

Для профессионального использования:

6. Корпоративные новогодние поздравления Если у вас команда — каждый делает своё ИИ-фото в едином стиле. Собираете коллаж — получается крутая корпоративная открытка.

7. Контент для блога/канала Оформление новогодних постов, обложки для YouTube, миниатюры для Telegram-постов.

8. Email-рассылки Новогодняя рассылка с вашим праздничным фото выглядит теплее и персональнее.

9. Оформление презентаций Если делаете презентацию в декабре-январе, добавьте своё новогоднее фото на первый слайд.

Частые ошибки и как их избежать

За время работы с Nano Banana Pro я насобирал коллекцию типичных ошибок. Делюсь, чтобы вы их не повторяли.

Ошибка 1: Слишком общий промпт

❌ Так не работает: “Сделай мне новогоднее фото”

✅ А вот так работает: “Портрет по пояс, девушка в сером вязаном свитере стоит у ёлки с белыми гирляндами, держит кружку с какао, мягкий свет из окна, уютная атмосфера”

Правило: Если промпт короче 20 слов — он слишком общий.

Ошибка 2: Плохое исходное фото

Типичные проблемы:

• Фото сделано ночью с фронталкой телефона (тёмное, шумное)
• Селфи снизу (искажает пропорции лица)
• Сильный макияж или фильтры (модель пытается “восстановить” ваше настоящее лицо)

Решение: Сделайте новое селфи при дневном свете. 2 минуты времени — в разы лучший результат.

Ошибка 3: Противоречивые требования в промпте

❌ Противоречие: “Яркое солнечное освещение, уютная вечерняя атмосфера”

❌ Ещё пример: “Минималистичный стиль, много деталей и украшений”

Модель запутается и выдаст странный результат.

✅ Будьте последовательны: Определите стиль (минимализм или rich), время суток (день или вечер), настроение (энергичное или спокойное).

Ошибка 4: Не проверяете детали

Nano Banana Pro на 99% сохраняет лицо, но иногда могут быть артефакты в деталях:

• Странные пальцы (если руки в кадре)
• Неестественные тени
• Лишние элементы фона

Что делать:

1. Увеличьте фото и проверьте детали
2. Если нашли артефакт — используйте функцию точечной коррекции
3. Или сгенерируйте ещё один вариант

Ошибка 5: Забываете про композицию

Плохая композиция: “Портрет в полный рост, человек по центру кадра”

Хорошая композиция: “Портрет по пояс, человек смещён вправо по правилу третей, слева остаётся пространство с размытыми гирляндами”

Nano Banana Pro понимает фотографические правила (правило третей, золотое сечение, направление взгляда).

Сравнение с другими нейросетями: честный обзор

Nano Banana Pro — отличная модель, но не единственная. Давайте честно сравним с конкурентами.

Nano Banana Pro vs Midjourney v7

Midjourney:

• ✅ Художественность и креатив на высоте
• ✅ Огромное комьюнити с примерами
• ❌ Хуже сохраняет реальные черты лица (75% точность)
• ❌ Нужен Discord, не самый удобный интерфейс
• ❌ Очереди в пиковые часы

Nano Banana Pro:

• ✅ Лучшее сохранение лица (99% точность)
• ✅ Более фотореалистичный результат
• ✅ Простой интерфейс
• ❌ Меньше художественной стилизации

Вердикт: Midjourney — для арт-фото и креатива. Nano Banana Pro — для реалистичных портретов.

Nano Banana Pro vs Kandinsky 3.5

Kandinsky:

• ✅ Российская разработка, хорошо понимает русский
• ✅ Бесплатный доступ
• ❌ Фотореализм слабее
• ❌ Часто “мыльные” детали
• ❌ Сохранение лица — около 80%

Nano Banana Pro:

• ✅ Значительно выше фотореализм
• ✅ Лучше с деталями (текстуры, освещение)
• ❌ Платный доступ (зависит от платформы)

Вердикт: Для базовых задач — Kandinsky. Для профессионального результата — Nano Banana Pro.

Nano Banana Pro vs Специализированные сервисы (Facee, Shotix)

Facee/Shotix:

• ✅ Супер-простой интерфейс
• ✅ Готовые шаблоны (нажал кнопку — готово)
• ❌ Ограничены шаблонами, нет гибкости
• ❌ Часто одинаковые результаты у всех
• ❌ Платная подписка обязательна

Nano Banana Pro:

• ✅ Полная свобода творчества через промпты
• ✅ Уникальные результаты
• ❌ Нужно учиться писать промпты

Вердикт: Сервисы-шаблоны — если нужно быстро и просто. Nano Banana Pro — если хотите уникальность и контроль.

Частые вопросы о новогодних ИИ-фотосессиях

Это действительно бесплатно?

Зависит от платформы. Сама модель Nano Banana Pro — разработка Google, доступ к ней предоставляют различные сервисы. Некоторые дают бесплатные попытки для теста, потом подписка. Цены варьируются от 200 до 1000 рублей в месяц.

Сколько времени занимает создание одного фото?

30-60 секунд на генерацию. Плюс 2-3 минуты на подбор исходного фото и написание промпта. Итого: одно качественное фото за 5 минут.

Можно ли использовать фото коммерчески?

Зависит от платформы и лицензии. Большинство сервисов разрешают личное использование. Для коммерческого (реклама, продажа) нужно смотреть условия конкретного сервиса.

Распознают ли люди, что это ИИ?

При правильном подходе — нет. Nano Banana Pro создаёт фотореалистичные изображения с естественными несовершенствами. Если не говорить, что фото от ИИ, большинство не догадается.

А если я хочу фото с друзьями/семьёй?

Сложнее. Nano Banana Pro лучше других справляется с генерацией нескольких конкретных лиц в одном кадре, но пока не идеально. Можно сделать фото каждого отдельно, потом объединить в редакторе.

Что если результат совсем не понравился?

Генерируйте заново с изменённым промптом. Обычно идеальный результат получается на 2-3 попытке. Не бойтесь экспериментировать — это быстро и (зависит от платформы) недорого.

Работает ли это на телефоне?

Да. Большинство платформ с Nano Banana Pro имеют веб-интерфейс, который отлично работает в мобильном браузере. Можно даже сразу сделать селфи на телефон, тут же загрузить и сгенерировать новогоднее фото.

Сохраняются ли мои загруженные фото?

Зависит от политики конкретного сервиса. Серьёзные платформы заявляют, что фото не используются для обучения моделей и удаляются после генерации. Но лучше не загружать документы или приватные фото.

Заключение: новогодние фото больше никогда не будут прежними

Технология ИИ-генерации фото прошла путь от “интересно, но бесполезно” до “не отличить от профессиональной съёмки” всего за пару лет. И Nano Banana Pro — один из лучших примеров этой эволюции.

То, что раньше требовало похода в студию, трат 5-7 тысяч рублей и нескольких часов времени, теперь делается за 5 минут дома. Причём результат часто получается даже лучше — нет скованности перед камерой, нет усталости от позирования, можно генерировать варианты пока не получится идеально.

Это не значит, что профессиональные фотографы больше не нужны. Живая съёмка с настоящими эмоциями, групповые фото, репортаж с мероприятия — это всё остаётся за людьми. Но для новогодних аватарок, праздничных открыток, контента для соцсетей ИИ стал отличной альтернативой.

Главные выводы:

✅ Nano Banana Pro — лучшая модель для фотореалистичных портретов на конец 2025 года
✅ 99% сохранение черт лица — вы узнаваемы на фото
✅ Фотореализм на уровне профессиональной камеры
✅ Простота использования — справится даже неопытный пользователь
✅ Скорость — от идеи до результата 5 минут
✅ Гибкость — бесконечные варианты образов и стилей

Будущее фотографии уже здесь. И оно выглядит волшебно. 🎄✨

По его словам, AGI не существует в принципе. И более того, его нет даже у людей. Лекун называет саму концепцию «полной чушью» и утверждает, что так называемая универсальность человеческого мышления — не более, чем удобный миф.

В его трактовке интеллект — это способность строить предсказательные модели мира и использовать их для планирования действий. Никакой «универсальной когнитивной сущности», которая одинаково хорошо справилась бы с любыми задачами, по мнению Лекуна, не существует.

Человеческий мозг — специализированная система, жестко ограниченная своей биологической архитектурой.

Скепсис к AGI и страхам перед ИИ

Из этой позиции вытекает и отношение Лекуна к рискам сверхразумного ИИ. Он последовательно критикует сторонников идеи, что умные машины неизбежно станут угрозой человечеству.

Интеллект, подчеркивает Лекун, сам по себе не порождает стремление к доминированию или самосохранению.

Даже если машины когда-нибудь превзойдут людей по интеллекту, это не означает автоматической опасности. Особенно жестко он высказывается о прогнозах скорого появления AGI, называя заявления о его приходе в ближайшие годы самообманом и очередным циклом завышенных ожиданий вокруг ИИ.

Ответ Google DeepMind: интеллект все-таки «общий»

С такой позицией не согласился глава Google DeepMind Демис Хассабис. По его мнению, Лекун смешивает разные уровни абстракции.

Хассабис предлагает различать «универсальный» и «общий» интеллект. Да, человеческий мозг не универсален в строгом математическом смысле, но при этом он остается одним из самых общих когнитивных механизмов, известных науке.

Представитель Google также считает, что подобные системы в теории способны осваивать любые вычислимые задачи при наличии достаточного времени, данных и ресурсов. Именно в этом смысле человеческий мозг и современные фундаментальные ИИ-модели можно рассматривать как приближенные универсальные вычислительные системы.

Шахматы как символ спора

Отдельной темой дискуссии стали шахматы. Лекун (*Meta) приводит их как пример ограниченности человеческого интеллекта: люди проигрывают машинам из-за нехватки памяти и скорости перебора вариантов.

Хассабис (Google) же смещает фокус. По его мнению, куда важнее то, что люди вообще смогли придумать шахматы, науку и технологии, будучи эволюционно приспособленными к совсем другим задачам.

*Компания Meta и ее продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ

Так, например, Google активно возвращает тех, кто уже когда-то ушел из компании. По данным CNBC, около 20% инженеров, нанятых корпорацией для работы над ИИ в 2025 году — это ее же экс-сотрудники.

Представитель Google подтвердил, что цифра актуальна на декабрь 2025 года.

Почему инженеры возвращаются

По словам руководителя отдела компенсаций Google Джона Кейси, ИИ-инженеров привлекают масштабные вычислительные ресурсы и финансовые возможности компании.

Для сложных моделей и экспериментов нужны мощности, которые могут позволить себе далеко не все. В этом смысле Google остается одним из самых комфортных мест для прикладных ИИ-исследований.

У компании есть и большой «резерв» бывших сотрудников. После крупнейших в своей истории сокращений в начале 2023 года, когда материнская компания Alphabet уволила 12 000 человек, многие специалисты разошлись по рынку. И теперь часть из них возвращается.

Тренд не только Google

Рост числа «бумерангов» заметен по всей индустрии. По данным ADP Research, именно технологический сектор лидирует по возвращению бывших сотрудников.

Конкуренция за опытных ИИ-инженеров настолько жесткая, что компании все чаще предпочитают проверенных людей, уже знакомых с внутренними процессами.

Давление со стороны конкурентов

При этом Google продолжает терять и находить таланты одновременно. Ранее Microsoft переманила несколько десятков сотрудников из исследовательского подразделения DeepMind.

По словам CEO OpenAI Сэма Альтмана, его компания предлагает гигантские бонусы за переход — вплоть до $100 млн.

Возвращение ключевых фигур и смена культуры

Одним из самых заметных возвращений стал Ноам Шазир — со-основатель Character.AI. Он покинул Google в 2021 году, а в 2024-м вместе с командой снова присоединился к DeepMind.

Об этом рассказала Фиджи Симо, глава направления приложений в OpenAI.

По ее словам, речь идет не о длинных диалогах и сложных запросах, а о «быстром поиске»: рестораны поблизости, товары, курсы валют, спортивные результаты и простые справочные вопросы.

Именно в этих задачах Google пока выигрывает за счет скорости и наглядности. OpenAI намерена это изменить.

Ответы станут визуальными и интерактивными

Одно из главных нововведений — визуальный контекст прямо в ответах ChatGPT.

При поиске товаров, заведений или мест, бот будет показывать изображения вместе с текстом и указывать источники. Это должно заменить привычную выдачу с карточками и картинками.

Кроме того, ChatGPT начнет подсвечивать людей, места и продукты внутри ответа. По ним можно будет нажать и получить дополнительную информацию, не задавая новый вопрос.

Пользователь также сможет выделить любое слово или фразу и тут же «провалиться» глубже в тему, не теряя нить разговора.

Конвертеры, курсы валют и спорт — без лишних слов

OpenAI явно целится в самые частые поисковые запросы. В ChatGPT появятся визуальные инструменты для:

• перевода единиц измерения;
• конвертации валют;
• работы с часовыми поясами.

Значения можно будет менять прямо в интерфейсе, как в том же калькуляторе Google. Для спортивных событий ChatGPT начнет показывать счета в реальном времени в визуальном формате, а не просто в виде текстовых ответов.

Редактирование текста и экспорт документов

ChatGPT также станет удобнее как инструмент для написания текстов. Пользователи смогут:

• редактировать текст прямо внутри ответа;
• переключаться в полноэкранный редактор;
• сохранять документы в PDF или Word;
• открывать черновики писем сразу в почтовых приложениях и мессенджерах.

По сути, ChatGPT все больше превращается в универсальное рабочее пространство, а не просто чат.

Экосистема приложений внутри ChatGPT

Отдельный удар по поиску — развитие встроенных приложений.

После запуска партнерских интеграций с Booking, Canva, Figma, Spotify и Zillow, OpenAI подтвердила расширение списка. В ChatGPT появятся Adobe, Airtable, OpenTable, Replit, Salesforce и другие сервисы.

Это означает, что поиск, выбор и действие — например, бронирование, дизайн или работа с кодом — будут происходить в одном интерфейсе, без перехода на сайты.

Под видом VPN и инструментов приватности, они собирали и передавали злоумышленникам полные диалоги пользователей с ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Perplexity, Grok и другими ИИ-платформами.

По оценке специалистов, от инцидента пострадали более 8 млн пользователей. Все они устанавливали расширения, содержащие одинаковый вредоносный код.

Главный виновник — Urban VPN

Ключевым примером стало расширение Urban VPN Proxy. У него более 6 млн установок в Chrome, высокий рейтинг (4,7 звезды) и даже статус Google Featured, который создавал ощущение надежности.

Однако исследование показало обратное: вредоносный код присутствует не только в Urban VPN, но и как минимум в семи других расширениях того же издателя.

Среди них — 1ClickVPN Proxy, Urban Browser Guard и Urban Ad Blocker. Все они распространялись через официальные магазины браузеров.

Как именно воровали диалоги с ИИ

Механизм оказался технически простым и крайне эффективным. Расширения внедряли исполняемый скрипт прямо в страницы ИИ-сервисов.

Этот скрипт подменял стандартные функции браузера и перехватывал весь сетевой трафик между пользователем и ИИ. В результате злоумышленники получали:

• все запросы пользователя;
• все ответы ИИ;
• ID диалогов и сессий;
• временные метки и служебные метаданные.

После этого данные сжимались и отправлялись на серверы Urban VPN.

Сбор информации происходил постоянно, вне зависимости от того, включен VPN или нет.

С какого момента данные скомпрометированы

По данным исследователей, сбор данных был активен начиная с Urban VPN версии 5.5.0, выпущенной 9 июля 2025 года. Это означает, что все диалоги с ИИ, созданные после этой даты, следует считать скомпрометированными.

Urban VPN управляется компанией Urban Cyber Security Inc., связанной с брокером данных BiScience. По имеющейся информации, собранные диалоги продавались для маркетинговой аналитики.

Что делать пользователям прямо сейчас

Эксперты настоятельно рекомендуют немедленно удалить все упомянутые расширения и исходить из того, что переписки с ИИ-платформами могли быть перехвачены.

Инцидент также поднимает более широкий вопрос: даже расширения с высоким рейтингом и отметкой Google не гарантируют безопасность. Если расширение не критически необходимо — от него лучше отказаться.

Вместо привычного хаотичного набора страниц, браузер анализирует контекст и превращает открытые вкладки в интерактивные веб-приложения. Первый ключевой механизм Disco называется GenTabs.

Проект ориентирован на пользователей, которые работают с большим количеством источников: исследуют темы, планируют поездки, собирают информацию или обучаются.

Google называет Disco «исследовательской платформой», а не готовым продуктом. Сейчас он доступен только для ограниченного числа пользователей — доступ можно попросить на специальной странице (но только на macOS).

Как работает GenTabs

GenTabs построен на базе модели Gemini 3 и использует сразу несколько источников контекста. В том числе текущие вкладки, историю взаимодействия и диалог с пользователем.

На основе всего этого ИИ определяет, какую задачу человек пытается решить и предлагает сгенерированный инструмент в виде мини-приложения. Например, GenTabs может:

• собрать интерактивный маршрут путешествия из десятков вкладок;
• превратить исследования в наглядную таблицу или таймлайн;
• создать обучающий интерфейс для ребенка на основе открытых материалов;
• предложить сгенерированное приложение, о котором пользователь сам не подумал.

При этом пользователю не нужно писать код — инструмент создается и настраивается через обычные текстовые запросы.

Все элементы GenTabs сохраняют связь с оригинальными веб-источниками, что позволяет проверить данные и избежать «черного ящика».

Вкладки как приложения, а не как список

Ключевая идея Disco — уйти от модели, где вкладки существуют сами по себе.

Вместо этого браузер рассматривает страницы как набор данных и функций, из которых можно собрать временное приложение под конкретную задачу.

Google подчеркивает, что Disco не заменяет веб-сайты и не копирует их содержимое. GenTabs работает поверх интернета, связывая результаты с исходными страницами и сохраняя возможность перейти к первоисточнику в любой момент.

Об этом говорится в новом отчете компании Aurascape, специализирующейся на информационной безопасности для систем с ИИ.

Схема проста: злоумышленники массово размещают спам-контент с нужными им номерами на разных сайтах. Более сложный вариант — взломать «уважаемый» ресурс на WordPress: сайт госоргана, университета или популярный блог и незаметно вставить туда блок «помощи» с ложным номером.

Есть методы и попроще. Например, использовать площадки с пользовательским контентом: YouTube, форумы и отзывы о компаниях. Там публикуются «гайды» вида «номер телефона для брони Emirates: +1-8xx…», щедро пересыпая текст ключевыми фразами «служба поддержки», «официальный номер» и т.п.

GEO/AEO: новый уровень SEO для обмана ИИ

Главный трюк — не просто попасть в поисковую выдачу, а стать единственным источником, который выберет ИИ-ассистент.

Aurascape называет это Generative/Answer Engine Optimization (GEO/AEO). То есть злоумышленники специально оформляют контент в формате вопрос–ответ или списков, которые модели любят превращать в «готовые» ответы.

Итог: когда пользователь спрашивает у ИИ «номер бронирования Emirates», некоторые системы (в тестах Aurascape это были Perplexity и Google AI Overviews) выдавали прямо в ответе телефон мошенников, уверенно называя его «службой поддержки».

Важно, что сами модели при этом не взламывают: они просто честно пересказывают отравленный контент, который нашли в сети.

Как реагируют сервисы и что делать пользователям

После публикации отчета, журналисты Gizmodo повторили запросы к Perplexity. Теперь бот вместо номера советует открыть официальный сайт Emirates.

Пока универсальное правило защиты одно:

• не доверять номерам, которые выдал чат-бот;
• всегда проверять телефоны и ссылки на официальных сайтах компаний;
• внимательно смотреть на домен (разница между emirates.com и похожими подделками — критична).

ИИ может помочь найти информацию, но ответственность за проверку по-прежнему на пользователе.

Компании выпускают ассистентов, автономные фреймворки и целые цепочки инструментов для автоматизации рабочих процессов.

Но рынок быстро столкнулся с проблемой: большинство решений основаны на закрытых технологиях, они плохо совместимы друг с другом и размывают идею открытой экосистемы.

Чтобы изменить ситуацию, OpenAI, Anthropic и Block объявили о создании Agentic AI Foundation (AAIF) — нового фонда под управлением Linux Foundation, который займется развитием открытых стандартов для ИИ-агентов.

Поддержку инициативе оказывают Google, Microsoft, AWS, Bloomberg и Cloudflare.

MCP, Goose и AGENTS.md объединяют в один стандарт

В рамках AAIF свои ключевые технологии передали сразу три компании:

• MCP (Model Context Protocol) от Anthropic — стандарт связи между агентами и внешними инструментами. За год появилось уже более 10 000 MCP-серверов, а Microsoft встроила поддержку MCP прямо в Windows и Visual Studio. Это превращает агентов в «первоклассных граждан» ОС и упрощает автоматизацию разработки.
• Goose от Block — локальный агентный фреймворк, способный работать на устройстве пользователя без облака. Он использует MCP как базовый коммуникационный слой.
• AGENTS.md от OpenAI — открытый формат, который стал «README для ИИ-агентов». Файл описывает проект в машинно-читаемом виде: тесты, сборку, архитектуру, стили кода, политику безопасности и рабочие процессы. Формат уже используют 60 000+ open-source проектов, включая VS Code.

Зачем это индустрии

Майк Кригер из Anthropic подчеркивает, что передача MCP под управление Linux Foundation гарантирует нейтральность стандарта.

В OpenAI заявили, что объединение технологий под одной организацией создает прочную основу для разработки надежных агентов.

Что значит создание AAIF для рынка

Появление AAIF может стать переломным моментом: впервые крупнейшие игроки не конкурируют стандартами, а объединяют их.

Это шаг к единой экосистеме, где агенты смогут взаимодействовать с инструментами, IDE, операционными системами и сервисами. И все это без кастомных протоколов и закрытых API.

По его словам, ИИ-детище Google восприняло каталог разработки как временную рабочую область и «очистила ее», тем самым стерев очень важные файлы.

На опубликованном скриншоте видно уведомление Antigravity о построении проекта и журнал операций. И после его изучения пользователь обнаружил, что каталог на диске D стал пустым.

Пост вызвал бурю обсуждений в комментариях — от критики бета-версий IDE до споров о том, мог ли инструмент Google получить такие права доступа.

Как отреагировали пользователи

В комментариях — смесь паники, иронии и технического разбора.

Одни предполагают, что Antigravity могла ошибочно считать целый диск рабочей директорией, другие говорят о возможном конфликте с системой контроля версий или скриптами очистки.

Встречаются и более резкие оценки: «никогда не запускайте IDE с правами администратора», «не доверяйте инструментам в раннем доступе свои реальные проекты».

Несколько участников обсуждения отметили, что IDE действительно имеет функцию автоматической очистки временных build-папок. Мол это и могло привести к проблеме при неверной конфигурации пути.

Были и попытки восстановить данные. Некоторые реддиторы посоветовали остановить запись на диск, использовать инструменты восстановления и проверить, формировались ли системные точки бэкапа.

Почему инцидент тревожит

Antigravity — относительно новая IDE Google. Она активно продвигается как «инструмент нового поколения» с интегрированным ИИ-ассистентом, автоматическим рефакторингом, «умными» рабочими областями.

Однако именно высокая степень автоматизации и может приводить к опасным ошибкам конфигурации.

Если IDE действительно способна удалять структуру каталогов без подтверждения, это вызывает вопросы о безопасности и продуманности механизма очистки.

В подборке — обзор ИИ-инструментов для генерации изображений и видео, обновления языковых моделей с акцентом на код и агентов, специализированные инструменты для сегментации и снятия цензуры, а также свежие релизы от российских команд.

Больше новостей каждый день про искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение — в НЕЙРОКАНАЛЕ.

Языковые модели и мультимодальные решения

В ноябре релизнулись сразу два гиганта: GPT 5.1 и Google Gemini 3, информацию найдете в отдельных наших статьях: Вышла ChatGPT-5.1: теперь можно подстроить тон и характер ИИ под себя и Google Gemini 3: полный обзор всех функций и как получить доступ в РФ.

Поехали дальше.

Claude Opus 4.5

Anthropic выкатили новый флагман — Claude Opus 4.5. Это тот же топовый Opus, но с упором на реальные рабочие сценарии: сложная разработка, агенты, автоматизация офиса, таблички/презентации и длинные исследования. По их внутренним тестам Opus 4.5 стал ощутимо умнее в кодинге и сложных задачах, чем Sonnet 4.5 и прошлый Opus, при этом ест в разы меньше токенов за ту же задачу.

Что за модель и чем она интересна

Главный фокус — инженерка и агенты. В SWE-подобных задачах и «реальных» бенчмарках на терминале и офисную автоматизацию Opus 4.5 обходит не только Sonnet, но и конкурентов, при этом часто решает задачи за меньшее число шагов и с меньшим количеством попыток. В Anthropic даже прогоняли модель через свой хардкорный домашний экзамен для performance-инженеров: в отведённые 2 часа Opus 4.5 набрал балл выше любого кандидата-человека (с оговоркой, что это только про технику, а не про софт-скиллы).

Второй интересный апдейт — параметр effort в API: low, medium и high. Смысл примерно такой же как у ChatGPT, тут мы примерно уже привыкли к подобным параметрам.

В Claude Code улучшили планирование: модель сначала уточняет требования, собирает plan.md, а потом уже исполняет план; добавили поддержку в десктопном приложении, чтобы гонять несколько сессий (агентов) параллельно — один чинит баги, другой рыскает по GitHub, третий обновляет доку. В пользовательских продуктах: длинные диалоги больше не упираются в стену контекста, Claude сам компактно сворачивает историю, есть Claude для Chrome и расширенный доступ к Claude для Excel, где Opus 4.5 показывал +20% к точности и +15% к эффективности на внутренних финансовых задачах.

Где и как установить

Модель уже доступна как claude-opus-4-5-20251101 по цене $5/$25 за миллион токенов, и Anthropic явно позиционирует её как актуальную замену для всех задач.

В Cursor новая модель доступна бесплатно по сниженной цене первые две недели.

Kimi K2 Thinking

Kimi K2 Thinking — новая открытая думающая LLM от китайской Moonshot AI.

Что за модель и чем она интересна

Под капотом MoE с 1 трлн параметров и 32B активных, 256к контекст и нативный INT4 для скорости и экономии памяти.

Весов выложили примерно на 600 ГБ — они компактнее прежнего K2 как раз из-за INT4. Запуск локально требует 8х GPU уровня A100/H100 80–96 ГБ. Проще использовать через облако: есть официальный API на платформе Moonshot и доступ через OpenRouter.

Где и как потестить

Попробовать модель можно в веб-интерфейсе Kimi или через Hugging Face Space, если не хочется возиться с железом. По языкам акцент на английский и китайский, но модель хорошо себя показывает на мульти-язычных бенчмарках вроде SWE-Multilingual; явного отдельного заявления про русский в карточке нет, так что качество русского лучше проверять на своих задачах.

На Reddit модель хвалят за креативность: пишут, что «лучше Sonnet 4.5» и заметно дешевле, и вообще неожиданно сильно для недорогой открытой модели. Возможно, локальные LLM скоро догонят лидеров и крупным игрокам придётся резко снижать цены или выкатывать что-то на порядок сильнее.

P.S. Moonshot AI — это 月之暗面 (Yue Zhi Anmian, «тёмная сторона Луны»), основаны в марте 2023 года и быстро выстрелили благодаря чатботу Kimi и ставке на длинный контекст. Компания базируется в Пекине и часто упоминается среди «AI-тигров» Китая, конкурирующих на глобальном рынке.

Генерация изображений

FLUX.2-dev

FLUX.2-dev — новая флагманская модель от Black Forest Labs для генерации и редактирования картинок по тексту, с открытыми весами, но под некоммерческой лицензией. Это 32-миллиардный трансформер с современным качеством рендера, который умеет как обычный text-to-image, так и аккуратное редактирование по одной или нескольким референс-картинкам.

Что за модель и чем она интересна

FLUX.2-dev — это продвинутый Photoshop на стероидах: одна модель, которая и рисует с нуля, и меняет стиль, объект или персонажа по тексту без доп. обучения, опираясь сразу на несколько референсов. За счёт архитектуры rectified flow трансформера и длинного контекста по тексту и картинкам она хорошо держит композицию, цвета (вплоть до hex-кодов) и надписи, поэтому сейчас её и двигают как новый топ среди открытых генераторов.

Где и как потестить

Самый простой вариант — официальный Space на Hugging Face: там можно вводить текст, загружать картинки и сразу смотреть результат в браузере. Плюс модель уже подключили в облачные сервисы вроде Cloudflare Workers AI и сторонние хостинги, так что можно дёргать её по API без своего железа.

Как запустить локально и какое железо нужно

Для локального запуска есть официальный репозиторий и поддержка в Diffusers: можно тянуть оригинальные веса или квантованные варианты (4-бит, GGUF) для экономии видеопамяти. В реальности модель огромная (32B параметров), поэтому комфортный минимум — RTX 3090/4090 с 24 ГБ VRAM; с квантованием и оффлоадом её можно завести примерно на 16–18 ГБ, но будет ощутимо медленнее и с ограничениями по размеру картинок и батчам. Не забудьте, что лицензия FLUX [dev] не даёт права использовать открытые веса в продакшн-продуктах напрямую — для коммерции у них отдельный FLUX.2 Pro по API. Все дополнительные подробности на HF.

Z-Image-Turbo

Z-Image-Turbo — новая открытая текст-в-картинку модель от Alibaba, всего 6B параметров, но по качеству и пониманию промптов её уже сравнивают с куда более тяжёлыми монстрами. Это турбо-версия семейства Z-Image: дистиллированная, работает всего за 8 шагов диффузии и даёт очень быстрый отклик при сохранении фотореализма, аккуратного света/материалов и хорошей работы с текстом в кадре.

Что за модель и чем она примечательна

По технике там интересная смесь: single-stream Diffusion Transformer, который в одном трансформере обрабатывает и текст, и семантику, и изображение, плюс дистилляция через Decoupled-DMD и дообучение DMDR, чтобы в 8 шагов выжать максимум качества. В результате модель выдаёт картинку за ~секунду на H800 и нормально живёт на обычной 16 GB видеокарте, так что её реально крутить локально, а не только в облаке.

Где и как потестить

Потестить можно вообще без установки — есть официальные Spaces на Hugging Face, где Z-Image-Turbo крутится как веб-демка. Если хочется интегрировать в свой код, то поддержка уже влетела в diffusers: ставите свежий diffusers с GitHub, берёте ZImagePipeline.from_pretrained("Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16) и дальше работаете как с обычным text-to-image пайплайном.

Плюс модель уже завезли в ComfyUI и на хостинги вроде Replicate, так что можно выбирать между локальным инференсом и API.

Генерация видео

HunyuanVideo-1.5

HunyuanVideo-1.5 — новая открытая модель от Tencent для генерации видео по тексту или картинке, причём она умещается всего в ~8,3 млрд параметров и при этом даёт качество уровня топовых закрытых сервисов. Модель понимает английский и китайский, умеет делать видео до 1080p.

Сочетает три вещи:

1. Качество картинки
2. Плавное движение
3. Вменяемые требования к железу

В техотчётах и обзорах её уже сравнивают с Runway Gen-3 и другими лидерами — по человеческим оценкам Hunyuan часто не хуже, а иногда и лучше других открытых моделей, при этом работает быстрее за счёт оптимизаций внимания (SSTA) и двухступенчатой схемы «база + супер-резолвер».

Где и как потестить

Проще всего попробовать модель в демо на Hugging Face Space: есть готовый интерфейс для image-to-video и связанных чекпоинтов (480p, 720p и апскейлеры — смотрите в карточке на HF, там куча spaces поднято). Если хочется больше контроля, у модели есть нативная поддержка в ComfyUI — ставите нужные ноды, подгружаете чекпоинты HunyuanVideo-1.5 и собираете свой граф для text-to-video или image-to-video.

Как запустить локально и какое железо нужно

Локальный запуск делается через официальный репозиторий Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5: нужен Python 3.10+, CUDA, PyTorch и видеокарта NVIDIA с поддержкой CUDA. При агрессивном оффлоаде и тюнинге пайплайна модель можно завести даже на ~14–16 ГБ видеопамяти (уровень RTX 4070/4070 Ti), но будет медленно; комфортнее всего ей на картах с 24+ ГБ (RTX 3090, 4090 и т.п.), а для длинных роликов 720p без offload по-прежнему полезны 48–80 ГБ или несколько GPU.

Специализированные решения

SAM 3

Выложили SAM 3 — это новая версия модели, которая по текстовому или визуальному запросу находит, выделяет и трекает нужные объекты на картинках и видео. Главный сдвиг: модель понимает абстрактные «концепты» вроде «жёлтый автобус» или «люди в касках» и сразу сегментирует все такие объекты, а не один, как в старых SAM.

Новое для этой версии:

• Promptable Concept Segmentation: пишешь фразу или даёшь пример-картинку, и SAM 3 находит и сегментирует все экземпляры этого класса, в том числе по кадрам видео.
• Объединены текстовые и визуальные подсказки: можно и написать «автомобиль», и прокликать мышкой спорные объекты в одном и том же интерфейсе.
• Открытый словарь: модель не привязана к фиксированному списку классов и работает с любыми осмысленными запросами, которые можно визуально приземлить.

Выводы простые: базовую задачу «найти и аккуратно вырезать любые объекты по запросу» по сути закрыли, и большинству из нас нет смысла писать свои сегментаторы с нуля. Задача смещается в сторону адаптации SAM 3 под свой домен, построения пайплайнов разметки и интеграции такого зрения в агенты и продукты, особенно там, где нужна тонкая работа с конкретными классами объектов.

Код в репозитории, веса на Hugging Face.

Heretic

Heretic — новая утилита, которая автоматически снимает цензуру (safety alignment) с трансформерных языковых моделей без дообучения и ручного тюнинга, поэтому её можно накинуть поверх уже готовой LLM. Автор позиционирует её как способ убрать цензурные фильтры у модели, не тратя время и деньги на новый RLHF или fine-tuning.

Что за модель и чем она интересна

Чтобы понять, что она делает, полезно вспомнить, как вообще появляется цензура в моделях: на этапе дообучения модель заставляют отказываться от части запросов, и она начинает отвечать шаблонно в духе «я не могу помочь с этим», даже если технически умеет решить задачу. Heretic как раз нацелен на то, чтобы убрать этот «слой воспитания» и вернуть исходное поведение модели, не трогая её базовые знания и архитектуру трансформера.

Разбор работы по шагам:

1. Сначала загружается модель и подбирается тип данных (dtype) и размер батча, который стабильно работает на вашей GPU/CPU и не падает по памяти.
2. Затем берётся два набора промптов: harmful (на них модель обычно отвечает отказами) и harmless (обычные запросы), и многократно прогоняются через модель, измеряя частоту отказов и поведение на нормальных запросах.
3. После этого запускается направленная абляция (abliteration): TPE-оптимизатор перебирает параметры, которые определяют, какие направления/нейроны/головы ослабить, чтобы минимизировать одновременно и отказы, и KL-дивергенцию между новой и исходной моделью на безопасных промптах.
4. В финале найденные правки применяются к весам, а потом предлагается сохранить результат, залить на Hugging Face или сразу открыть чат и посмотреть, как модель ведёт себя в диалоге.

На примере google/gemma-3-12b-it: оригинальная модель отказывается в 97 из 100 вредных промптов, при этом KL-дивергенция по безопасным запросам равна 0 по определению, а вручную abliterated-версии снижают отказы до 3 из 100, но поднимают KL до 1.04 и 0.45. Автоматически полученная версия p-e-w/gemma-3-12b-it-heretic тоже даёт 3 отказа из 100, но при этом KL всего 0.16, то есть поведение на нормальных запросах уходит от исходной модели заметно меньше.

Heretic уже поддерживает большинство моделей, включая часть мультимодальных и несколько MoE-архитектур, но пока не работает с SSM/гибридными сетями, моделями с неоднородными слоями и некоторыми экзотическими вариантами attention. Код можно посмотреть в репозитории.

Open-dLLM

Open-dLLM — открытый «всё-в-одном» проект по диффузионным LLM: здесь есть и сырые данные, и обучение, и чекпойнты, и оценка, и инференс, а не только скрипты вывода и веса. В отличие от проектов вроде LLaDA и Dream, которые ограничивались инференсом и весами, Open-dLLM раскрывает весь стек и делает результаты воспроизводимыми.

Авторы прямо позиционируют проект как «самый открытый» релиз dLLM на сегодня. Внутри также есть отдельный вариант для генерации кода — Open-dCoder — чтобы можно было сразу потрогать dLLM на практической задаче программирования.

Что за модель и чем она интересна

Полноценный конвейер предобучения на открытых данных, скрипты вывода, наборы для оценки (HumanEval, MBPP и задачи на вставку кода), опубликованные веса и контрольные точки на Hugging Face и прозрачные конфиги для воспроизводимости результатов. Сам open-dcoder-0.5B уже лежит на Hugging Face и готов к использованию как компактная диффузионная модель для кода.

По цифрам, компактный Open-dCoder 0.5B даёт Pass@1/Pass@10 на HumanEval 20.8/38.4 и на MBPP 16.7/38.4, что для полумиллиардной модели выглядит неплохо рядом с более крупными диффузионными собратьями на задачах автодополнения кода.

Где и как потестить

Поставьте зависимости и запустите пример sample.py — этого достаточно, чтобы увидеть, как работает диффузионная модель на тексте и коде.

Российские разработки

GigaTTS

GigaChat выпустил модель для синтеза речи GigaTTS. Она звучит почти как реальный человек. И нравится слушателям в 2-4 раза чаще, чем старая версия. Под капотом — GigaChat 3b, токенизатор, адаптер к LLM и 30 тысяч часов данных.

GigaTTS использует уникальные голоса телефонных операторов и инструктивный синтез разных эмоций. Она умеет клонировать голоса, а также озвучивать тексты любой длины в multi-turn режиме.

Больше новостей от команды разработки — в канале @gigadev_channel.

Kandinsky 5.0

Kandinsky 5.0 — новая линейка визуальных моделей в open source.

Сбер опубликовал в открытом доступе всю линейку Kandinsky 5.0: Video Pro, Video Lite, Image Lite и токенизаторы K-VAE 1.0. Полный open source: код, веса, лицензия MIT.

Video Pro (Text-to-Video / Image-to-Video)

Флагман, генерирующий HD-видео до 10 секунд с гибким управлением движением камеры. Обучалась на 520 млн изображений и 250 млн видео, а на финальном этапе, доучивалась на датасете сверх-качественных видеороликов, тщательно отобранных профессиональными художниками и дизайнерами.

Нативно понимает русские и английские промпты, генерирует надписи на латинице и кириллице. Лучшая открытая модель в мире, превосходит Wan 2.2-A14B в Text-to-Video [SBS 59:41] и Image-to-Video [SBS 53:47], а также достигает паритета с Veo 3 по визуальному качеству и динамике [SBS 54:46].

Video Lite (Text-to-Video / Image-to-Video)

Компактные модели генерации видео, оптимизированные для запуска на GPU от 12 ГБ VRAM. Обучалась на 520 млн изображений и 120 млн видео, хорошая консистентность и качество динамики. Лучшая среди небольших и быстрых моделей, значительно превосходит в 7 раз большую по количеству параметров Wan 2.1-14B как в Text-to-Video [SBS 67:33], так и Image-to-Video [SBS 64:36].

Image Lite (Text-to-Image / Image Editing)

HD-генерация и редактирование изображений. Претрейн Text-to-Image модели был сделан на 520 млн изображений, включая датасет русского культурного кода ~1 млн изображений. Image Editing был дополнительно дообучен на 150 млн пар. Для достижения финального качества был проведено SFT дообучение на 150 тыс изображений, а также на 20 тыс. пар — для Editing.

Нативно понимает русские и английские промпты, генерирует надписи на латинице и кириллице. Значительно превосходит FLUX.1 [dev] по Text-to-Image [SBS 63:37] и находится в паритете по качеству с FLUX.1 Kontext [dev] по Image Editing [SBS 54:46].

K-VAE 1.0 (2D / 3D)

Вариационные автоэнкодеры для диффузионных моделей, сжимающие входные данные в формате 8x8 (изображения) и 4x8x8 (видео). Сравнение на открытых датасетах показывает, что модели более качественно восстанавливают исходный сигнал (+0.5dB PSNR), чем лучшие open-source альтернативы (Flux, Wan, Hunyaun), обладающие той же степенью сжатия.

Где и как потестить

Все модели линейки доступны на GitHub, Gitverse и HuggingFace. Читайте подробнее в техническом репорте.

Вместо заключения

Ноябрь показал, что разрыв между закрытыми и открытыми моделями продолжает сокращаться: появились конкуренты флагманам в генерации изображений и видео, а китайские команды выложили свои мощные LLM.

Российские разработки тоже двигаются: Kandinsky 5.0 получил сравнения с мировыми лидерами, а GigaTTS вышел на новый уровень натуральности речи.

Приятно видеть, что появляется больше вариантов для локального запуска и интеграции в продукты. Не забывайте следить за обновлениями API у крупных игроков вроде Anthropic, OpenAI и Google.

Платформа признала то, о чем давно говорят зрители: домашняя лента слишком часто уходит в крайности и забивает экран нерелевантными роликами.

Сейчас рекомендациями полностью управляет ИИ-модель, которая интерпретирует каждый просмотр как сигнал «показывай больше такого».

Именно поэтому один случайный ролик про Disney способен превратить вашу ленту в нескончаемый парад Микки Маусов.

Как работает Your Custom Feed

У участников эксперимента по тестированию свежей функции рядом с кнопкой Home появляется новая вкладка.

Она позволяет вводить прямые запросы, которые сразу корректируют выдачу. Хочется больше контента про готовку? Достаточно написать это в поле и лента подстроится без лишних танцев с кнопками «Не интересно» и «Не рекомендовать канал».

Фактически, YouTube впервые предлагает способ не «отбиваться» от мусора, а самостоятельно формировать ленту под свои текущие задачи и интересы.

Почему это важный эксперимент

Если тест окажется успешным, это станет крупнейшим пересмотром рекомендаций в истории YouTube.

Функция может решить одну из хронических проблем платформы — эффект «залипания» алгоритма на неверный сигнал, когда несколько случайных кликов сбивают всю персонализацию.

Похожими инструментами уже экспериментируют и другие площадки. Так, в X работают над возможностью подключать Grok для динамической перенастройки ленты.

Компания утверждает, что это ее самый сильный релиз и фактически «лучшая модель для программирования» на сегодняшний день. Новинка уже доступна в Claude-приложениях, API и на всех крупных облаках: AWS, Azure и Google Cloud.

Anthropic подчеркивает: модель стала умнее не только в том, что выдает, но и как именно она думает. Меньше повторов, меньше блужданий и меньше бесполезной траты токенов.

Рекордные результаты

Главный маркетинговый тезис разработчиков Opus 4.5 заключается в том, что их модели удалось набрать 80,9% в тестах SWE-Bench Verified. Это официальный рекорд, который чуть обогнал результаты последних Gemini 3 и GPT-5.1-Codex-Max.

Кроме того, Opus 4.5 прошел внутренний двухчасовой инженерный экзамен Anthropic и показал себя лучше любого человека, участвовавшего в тесте.

Но для нас, как пользователей, важнее другое: модель стала существенно экономичнее. По заявлениям Anthropic, она тратит до 60–70% меньше токенов, чем прошлые версии, чтобы прийти к тому же ответу.

Так, например, в reasoning-режиме Opus 4.5 обгоняет Sonnet 4.5 по точности, но использует почти вдвое меньше выходных токенов. При текущем снижении цен ($5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных) для многих команд это означает реальную экономию в проде.

Улучшения для кодеров: от генерации до планирования

Еще одной важной особенностью модели авторы назвали «инженерные сценарии». Opus 4.5 стал лучше в нескольких практических задачах:

• разбор больших кодовых баз,
• написание и правка модулей,
• генерация тестов,
• поиск ошибок и переписывание сложных кусков,
• работа в агентном режиме с инструментами.

Отдельно улучшили Claude Code: теперь модель сначала задает уточняющие вопросы, затем строит план, создает editable plan.md и только после этого начинает выполнять шаги.

В Anthropic заявили, что это напоминает поведение «очень методичного миддла».

Из неотредактированного судебного документа, который школьные округа подали против *Meta, Google, TikTok и Snapchat, следует: у компании появились прямые доказательства того, что *Instagram и *Facebook ухудшают психическое состояние людей.

Речь идет о внутреннем исследовании Project Mercury, проведенном около пяти лет назад. Его выводы оказались для *Meta неприятными: пользователи, которые переставали пользоваться сервисами компании на неделю, сообщали о снижении депрессии, тревожности, чувства одиночества и постоянного сравнения себя с другими.

По версии истцов, после этого *Meta закрыла проект и не стала публиковать данные. Внутри компании это объяснили «негативным медиа-нарративом», из-за которого результаты якобы нельзя считать объективными.

Возможные последствия для *Meta

Если эти данные подтвердятся, это будет означать, что *Meta ввела в заблуждение Конгресс США.

Ранее компания заявляла, что не может количественно оценить влияние своих продуктов на подростков, включая девочек-подростков. Судебные документы же показывают, что такая оценка у компании была.

Отдельно в материалах говорится, что:

• системы защиты детей были устроены так, что ими почти не пользовались;
• потенциально опасные функции слабо тестировались;
• блокировки срабатывали только после множества нарушений — в одном случае модерация пропустила 17 попыток заняться торговлей людьми, прежде чем аккаунт удалили;
• вредный контент увеличивал вовлеченность подростков, и компания это знала, но продолжала показ ради роста метрик.

Кроме того, в документе утверждается, что в 2021 году Марк Цукерберг прямо говорил: безопасность детей не входит в число его приоритетов, поскольку ключевые ресурсы направлены на развитие метавселенной.

Что говорит *Meta

Компания полностью отвергает обвинения. Представитель *Meta Энди Стоун заявил, что в документах использованы «выдранные из контекста цитаты и ошибочные интерпретации». По его словам:

• Project Mercury закрыли из-за методологических проблем;
• подростковая безопасность — приоритет компании;
• политика *Meta в борьбе с торговлей людьми сейчас предполагает немедленное удаление аккаунта после жалобы.

Что дальше

Судебное заседание по делу назначено на 26 января 2026 года в федеральном суде Северной Калифорнии. *Meta уже подала ходатайство исключить внутренние документы из дела.

Если суд примет их в производство, компании придется объяснить, почему ее собственные выводы расходятся с публичными заявлениями. И почему продукты продолжали развиваться, несмотря на зафиксированный вред.

*Компания Meta и ее продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ

Короче, народ. Google выкатила апдейт, который заставил меня поперхнуться кофе. Называется эта штука Nano Banana Pro (ну или Gemini 3 Pro Image по-научному, но кто так говорит?). и это не просто апгрейд. Это переход от "забавной экспериментальной игрушки" к инструменту, который профессиональные дизайнеры могут без стеснения использовать в реальных проекта

Я сначала подумал: "Ой, ну опять. Очередная 'революционная' модель, которая будет рисовать людей с семью пальцами". Но потом решил копнуть. И залип на полдня.

Что произошло с оригинальной Nano Banana и почему это важно

Когда Google запустил Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) в августе 2025 года, сообщество сошло с ума. Нейросеть умела генерировать изображения, редактировать их через естественный язык и, что самое ценное, сохранять согласованность персонажей на разных кадрах. В Reddit люди выкладывали примеры, как они заставляли один снимок своего лица появляться в разных сценах — от космоса до викторианского бала.

Но у оригинала были реальные проблемы. Пользователи жаловались, что Nano Banana часто игнорирует детали в промпте, подражает одному и тому же стилю, даже когда просят что-то другое, и отказывается рисовать в любом формате кроме квадрата 1:1. Попросить её изменить что-то во втором промпте — это была рулетка. Иногда она слушала, иногда просто возвращала то же изображение, словно "виселась" в обработке.

Я сам заметил эти ограничения, когда пытался создать графику для статьи. Потребовалось 15 попыток, чтобы получить простой горизонтальный баннер для LinkedIn.

Nano Banana Pro решает эти проблемы напрямую. Она построена на Gemini 3 Pro — модели, которая может "размышлять" над сложными задачами перед тем, как генерировать. Это критически важно, потому что именно это позволяет ей понимать контекст, пространственные отношения и нюансы вашего промпта.

Главные улучшения, которые действительно работают

Текст на изображениях — наконец-то читаемый

До сих пор одна из самых раздражающих проблем с AI-генерацией — это текст. Попросите DALL-E написать "Hello World" на плакате, и она вам выдаст "Helo Wopld" или вообще случайные буквы.

Nano Banana Pro её практически не пропускает. Я попросил нейросеть создать поздравительное письмо с текстом "Happy Birthday Nano!" кириллицей и латиницей одновременно. Она справилась.

Это огромно для профессионалов. Вы можете теперь генерировать:

• Плакаты с длинными текстовыми блоками
• Инфографику с подписями на нескольких языках
• Приглашения с точной типографикой
• Социальные посты готовые к публикации

Текст далеко не идеален 100% времени (фоновый текст иногда ещё глючит), но это огромный скачок вперед.

Режим редактирования — больше не "один раз и готово"

Оригинальная Nano Banana работала просто: ты пишешь промпт, она генерирует, конец. Если тебе не нравится результат, начинай с нуля.

Pro версия устроена иначе. Ты можешь редактировать результат через многошаговый диалог с Gemini. "Измени цвет автомобиля на синий. Нет, это слишком яркий синий. Добавь тень под машиной. Теперь расширь фон влево."

Это работает! Смотрим примеры на различных задачах:

1. Собираем 14 персонажей и сажаем их вместе , ниже будут промты

2. Делаем из размытой фотографии четкий вариант

3. Делаем постер для компьютерной игры )))

4. Делаем журнал с картинками

5. Получаем ингредиенты по фото!

6. Отправляем "Шурика" в 1980 в стиле GTA Vice city

Про 4K: Почему это важно (а не просто цифры)

Вот тут я хочу остановиться подробнее. Оригинальная модель была упрямой: "Только квадрат, и никаких обсуждений".

Pro версия: — Поддерживает 16:9 (для YouTube). — 9:16 (для Stories и TikTok). — Панорамы, вертикалки — что хотите. — И главное: разрешение до 4K.

Вы скажете: "а зачем мне 4К, я мемы в телегу делаю". А я скажу: надо. Потому что 4К — это детализация. Это возможность кропнуть (обрезать) картинку и не получить "мыло". Это возможность распечатать постер и он не будет выглядеть как привет из Minecraft.

Я попробовал сгенерировать текстуру дерева для фона в 4К. Приблизил — видно волокна. Реально видно структуру. Для печати, для профессиональной работы, для тех, кто делает видео и зумит картинку — это геймчейнджер. Качество держит отлично.

А теперь о грустном: "Access Denied" или как получить доступ к nano banana из России

Ладно, слюни попускали, теперь возвращаемся в реальность. Мы в России. А Google нас... ну, скажем так, недолюбливает географически.

Попробовать Nano Banana Pro официально — тот ещё квест.

1. Геоблок. Просто так на gemini.google.com не зайдешь. Гугл видит наш IP и показывает фигу. Приходится шифроваться, менять локацию, ставить всякие сторонние софтины. И не факт, что сработает с первого раза — сервисы часто банят подозрительные адреса.
2. Оплата. В бесплатной версии эта модель может быть урезана или недоступна вовсе. А чтобы юзать Pro-версию на полную катушку, нужна подписка Google AI Pro за $20 в месяц.
3. Карты. И тут мы упираемся в главную стену. Наши карты там не работают. Нужна зарубежная Visa/Mastercard.

Короче, для рядового пользователя — это "танцы с бубном". Искать посредников, переплачивать за гифт-карты... Геморрой.

Лайфхак для ленивых

Но мы же хитрые, да? Если нельзя в лоб, зайдем с тыла. Спасают агрегаторы нейросетей. Это такие сервисы, где всё собрано в кучу: и GPT-5, и Midjourney, и эта новая Nano Banana Pro и более 80 нейросетей в одном месте.

Главный плюс — не нужно ничего настраивать, шифроваться и менять IP. И самое приятное — проходят наши карты (рубли, СБП, все дела). Я, например, иногда забегаю в >> SYNTX <<

Приятно, что они дают новым пользователям отсыпают бесплатные кредиты на старте. Зашел, потыкал бесплатно, понял, надо оно тебе или нет, и пошел дальше. Без всяких заморочек с поиском казахского пластика. Работает шустро, нервы целы.

Ну а если иностранная карта у вас есть и сайт прекрасно открывается , то важно помнить, что на бесплатном тарифе дает буквально несколько генераций в Gemini , а далее за деньги, вот условия:

Google AI Pro — $20/месяц

• Больше генераций в день
• Приоритет в обработке
• Доступ к Nano Banana Pro в режиме Search (генерировать изображения при поиске)
• Доступ к другим экспериментальным фичам Google

Google AI Ultra — $125/месяц

• Максимум генераций в день
• Самая быстрая обработка
• Все экспериментальные фичи

Google Workspace (для компаний)

Если у вас есть корпоративный Google Workspace, Nano Banana Pro встроена в:

• Google Slides — создавайте изображения прямо в презентациях
• Google Vids — генерируйте визуалы для видео
• NotebookLM — делайте инфографику из ваших заметок

Google предоставляет промо-доступ с повышенными лимитами на 60 дней.

API для разработчиков

Если вы разработчик или работаете с автоматизацией:

• Google AI Studio — тестирование API
• Gemini API — для приложений
• Vertex AI — для корпоративных решений

Интеграция в дизайн-инструменты

Google уже интегрировала Nano Banana Pro в популярные сервисы:

• Canva — уже доступна
• Figma — в разработке
• Adobe — через API
• Pencil — для дизайна

Это означает, что скоро вам не потребуется даже открывать Gemini — вы будете генерировать изображения прямо в привычных инструментах.

Сравнение с конкурентами: кто лучше в чем

На рынке есть четыре основных игрока. Вот честное сравнение:

Рекомендации:

• Для быстрого редактирования фото: выбирайте Nano Banana Pro
• Для художественной генерации: Midjourney V7
• Для интеграции в Google: Nano Banana Pro
• Для интеграции в OpenAI: DALL-E 3
• Для разработчиков: все три предлагают хорошие API

Честные минусы (их не так много, но они есть)

Текст в фоне может быть неправильным

Если вы просите создать "толпу людей, каждый держит знак со своим словом", текст на этих знаках часто будет ошибочным. Это ограничение, которое важно знать.

Аналоговые часы — классический баг

Просите показать часы на 3:15 — получаете что-то странное. Это известная проблема, характерная для большинства AI-моделей.

Разрешение может быть недостаточным для большой печати

4K хорошо, но для огромных плакатов или профессиональной печати может быть недостаточно.

Guardrails безопасности довольно строгие

Нельзя генерировать:

• Изображения общественных фигур
• Определенные сцены насилия
• Контент для взрослых
• Копирование уникальных произведений искусства

Это разумные ограничения, но стоит знать о них.

Чем Nano Banana отличается от Nano Banana Pro?

Nano Banana — базовая версия для генерации изображений.

Nano Banana Pro — улучшенная модель с повышенной детализацией, поддержкой 4K, лучшим воспроизведением текста на картинках и более точной цветопередачей.

Где находится официальный сайт Nano Banana?

Отдельного сайта Nano Banana нет — модель доступна только через сервисы Google.

Официальные точки входа:

• gemini.google.com
• ai.google.dev (Google AI Studio)

Все «официальные сайты Nano Banana» в доменах .xyz/.shop/.ru — фейки.

Можно ли скачать Nano Banana?

Нет, скачать Nano Banana как приложение нельзя — Google не выпускает отдельный клиент.

Но можно скачивать созданные изображения из:

• Gemini
• Google AI Studio
• Telegram-ботов на Gemini API

Любые предложения скачать Nano Banana APK/EXE — фальшивка, будьте бдительны!

Nano Banana работает бесплатно?

Да. Базовые возможности работы через Gemini бесплатны, но есть лимиты. И из России напрямую не зайти.

Как сделать изображение в Nano Banana?

1. Откройте Gemini или AI Studio.
2. Выберите модель Nano Banana или Nano Banana Pro.
3. Опишите картинку текстом (промпт).
4. Получите результаты и скачайте нужный файл.

Как написать хороший промпт для Nano Banana?

Рабочая структура:

• Что изображено
• В каком стиле
• Уровень реализма
• Освещение / композиция
• Формат (например: 4K, портрет, крупный план)

Итог: Брать или не брать?

Я скептик. Обычно, когда мне говорят про "революцию в AI", я закатываю глаза. Но Nano Banana Pro меня зацепила.

Не качеством пикселей (оно у всех сейчас норм), а именно процессом. Ты не чувствуешь себя программистом, который подбирает код. Ты чувствуешь себя арт-директором, который говорит дизайнеру: "Поправь тут, перекрась там". И это работает.

Вердикт: Попробовать точно стоит. Особенно если вы работаете с контентом. Если есть зарубежная карта — берите подписку у Гугла. Если нет (как у большинства) — ищите агрегаторы, забирайте бесплатные токены и тестируйте.

В общем, как-то так. Я пошел дальше генерить обои в 4К, пока не надоело.

P.S. Ещё больше годноты, лайфхаков и новостей про ИИ кидаю к себе в телегу. Залетайте, там весело: >> ИИздатый канал <<

Новые ИИ-функции — от умных подсказок до автоматических ответов — требуют анализа реальных писем. И Google в ряде случаев активирует эти настройки по умолчанию.

Да, компания утверждает, что данные обезличиваются. Но для людей, работающих с документами, договорами, персональными или корпоративными данными, это звучит не слишком успокаивающе.

Тем более что речь идет о полном доступе ко всем письмам и вложениям.

Хорошая новость: все это можно отключить. Плохая — настройки спрятаны в двух разных местах, и отключить нужно обе.

Как полностью запретить Gmail использовать ваши письма для ИИ

Чтобы отключить ИИ-доступ, нужно выключить две группы настроек:

1. Отключаем «Умные функции» в Gmail, Chat и Meet

1. Откройте Gmail;
2. Нажмите значок Шестеренки ⚙ → Все настройки;
3. Пролистайте вниз до блока Умные функции;
4. Снимите галочку с пункта «Включить умные функции в Gmail, Chat и Meet»;
5. Пролистайте вниз и нажмите Сохранить изменения.

Этот пункт запрещает Gmail анализировать содержимое писем и вложений для подсказок, напоминаний, автоматических ответов и других ИИ-фич.

2. Отключаем «Умные функции Google Workspace»

Эта часть отвечает за использование ваших Gmail-данных в других сервисах Google.

1. В тех же настройках найдите блок Умные функции Google Workspace;
2. Нажмите кнопку «Изменить настройки умных функций Workspace»;
3. В открывшемся меню отключите «Умные функции в Google Workspace» и «Умные функции в других продуктах Google».

После этого отключения, Gmail перестанет отдавать ваши письма ИИ-системам других сервисов Google (например, Календарю или Ассистенту).

Если оба переключателя выключены — Gmail больше не использует ваши письма для обучения ИИ и работы умных функций.

Задача в целом проста:

1. Открыть структуру таблицы
2. Скопировать названия колонок
3. Соотнести типы, которые существуют в спецификации (gRPC, OpenAPI, и т.п.)
4. Описать API метод
5. Проверить на соответствие стайл-гайду

Но это утомительно и отнимает драгоценное время разработчиков. Данную инструкцию за нас может выполнить инструмент db-exporter. В этой статье рассмотрим, как с его помощью автоматизировать процесс генерации CRUD-операций для gRPC, соблюдая стандарт Google AIP по ресурсно-ориентированному дизайну.

В последующих разделах мы подробно рассмотрим:

• Принцип работы db-exporter
• Процесс настройки и конфигурации
• Примеры генерации различных типов операций
• Валидацию сгенерированных proto файлов
• Как внедрить инструмент для постоянной работы с ним

Знакомимся с инструментом

db-exporter — это Open Source утилита для генерации кода и документации к схеме базы данных. «Экспортировать» можно в различные распространенные форматы: диаграмма классов, protobuf, код на Go и другие. На данный момент инструмент поддерживает PostgreSQL и MySQL. Реализована поддержка основных операционных систем. Инструмент достаточно молодой и активно развивается.

Для начала работы с db-exporter необходимо скачать его со страницы релизов. Далее разархивировать и переместить в /usr/local/bin. Или выполнить всё одной командой.

Mac OS

Linux

Теперь у нас установлен инструмент и мы почти готовы его запускать, но перед этим разберемся, составим пример таблицы, над которой будем проводить эксперименты.

Составим пример

Договоримся, что нашим примером для генерации кода будет являться таблица пользователей. У пользователей есть: id, имя, отчество, дата создания, статус (активен, заблокирован) и дата удаления.

Итого, схема выглядит так:

Данного примера достаточно для того, чтобы рассмотреть ключевые моменты:

• Генерация первичных ключей (поле id)
• Генерация опциональных полей (поле middle_name)
• Генерация временных меток (поля created_at, deleted_at)
• Генерация енамов (поле status, енам user_status)
• Работа с soft-delete

Генерируем protobuf

Для того, чтобы запустить db-exporter необходимо описать конфигурацию —делается это декларативно, в yaml-файле. db-exporter оперируют задачами, в которых описаны:

• Формат, в котором нужно выполнить генерацию. В нашем случае — это grpc-crud
  

• Директория, в которую сохранить файлы
• Специфичные формату параметры (далее: спека задачи)

Также важно не забыть указать подключение к базе данных. В нашем примере, используется PostgreSQL на 5432 порту. Для успешного запуска стоит убедиться, что БД запущена и в ней есть схема с таблицами.

Итого, конфигурация, описывающая перечисленные требования, выглядит следующим образом:

Сохраняем этот файл, как .db-exporter.yaml.

Далее запускаем инструмент, выполняя команду db-exporter и получаем отчет о проделанной работе — db-exporter сообщает о том, какие файлы были созданы и какой они имеют вес.

Разбираемся, что получили на выходе

В результате выполнения команды был сгенерирован файл users.proto, в котором используется синтаксис соответствует proto3. Файл содержит:

• UsersService с методами List, Get, Delete, Undelete, Create, Patch
• Сообщение User, отражающее таблицу users
• Енам UserStatus

Сообщение User и enum UserStatus

Сообщение User отражает структуру таблицы users и имеет вид:

Что здесь видим?

1. id - uuid'ы генерируются, как строки. Первичный ключ помечается, как OUTPUT_ONLY, говоря о том, что поле используется только для ответов.
2. name, email сгенерированы, как строки
3. Поля created_at, deleted_at обернуто в гугловый Timestamp
   
4. Для статуса пользователя сгенерирован енам UserStatus

UserStatus выглядит следующим образом

Метод для получения списка пользователя

Метод List принимает на вход ListUsersRequest и возвращает ListUsersResponse

Запрос включает в себя поле с массивом идентификаторов пользователей. db-exporter добавляет в тело запроса первичный ключ, если первичный ключ состоит из одного поля. Также в запросе присутствует флаг show_deleted, как того требует стандарт AIP-132, при работе с сущностями, поддерживающими soft-delete: по умолчанию сервер возвращает список активных пользователей, например, используя sql-запрос с фильтром deleted_at is null.

По умолчанию db-exporter добавляет token-based пагинацию, описанную в AIP-158. Такая пагинация удобна для межсервисного взаимодействия. Но если основной клиент вашего API — это фронтенд, то вероятнее всего, вам нужна офсетная пагинация. Ее можно включить, добавив в спеку задачи pagination: offset. Если пагинация уж совсем не требуется, то pagination: none.

В ответе же список пользователей и токен следующей страницы.

Метод получения пользователя

Стандарт по получению ресурса описывает достаточную простую конструкцию — Метод Get принимает на вход GetUserRequest и отдает на выход сообщение User.

Тело запроса включает в себя поле id, так как оно является первичным ключом.

Методы удаления и восстановления пользователя

Стандарт AIP-164 гласит: мало того, что сущность удаляется методом Delete, так еще нужно и мочь ее восстанавливать с помощью метода Undelete, если таблица поддерживает soft-delete.

Поэтому в результате генерации мы получаем методы Delete и Undelete: db-exporter самостоятельно определяет поддержку soft-delete у таблиц, смотря на поля deleted_at и delete_time.

Метод Delete принимает на вход DeleteUserRequest и отдает на выход DeleteUserResponse. Метод Undelete принимает UndeleteUserRequest и возвращает восстановленный ресурс User.

Тела запросов также, как и для метода Get, содержат поле первичного ключа — id.

По умолчанию возвращается google.protobuf.Empty, как требуется в стандарте. Возможна генерация пустого сообщения DeleteUserResponse — для этого нужно добавить параметр в спеку:

Методы создания и обновления пользователя

По стандартам AIP-133 и AIP-134 методы Create и Update имеют похожие сигнатуры.

Тела запросов также схожи, включают в себя ресурс User и возвращают его обновленную версию.

По стандарту поле update_mask предполагается использовать для частичного обновления сущности. FieldMask содержит в себе список полей, которые необходимо обновить у сущности User.

Добавляем HTTP пути к методам

В gRPC есть полезная опция google.api.http, с помощью которой можно указать HTTP адрес для метода. Ее полезно использовать, если вы используете REST поверх gRPC сервисов — например, с помощью grpc-gateway.

Наверняка, мы хорошие разработчики и версионируем свой API: установим версию v1 в параметре path_prefix.

И получаем вот такой результат:

Валидируем результат

Теперь, когда у нас есть файл users.proto — важно проверить, что он корректен синтаксически. Для этого соберем go-клиент, используя утилиту protoc.

Указываем Go пакет

Выше мы обсуждали gRPC контракты без привязки к конкретному стеку. Ну что ж, время пришло!

Для генерации Go-клиента в .proto файле необходимо указать опцию go_package. Мы можем сами поправить .proto файл, но при частом использовании db-exporter это будет не так удобно, поэтому скажем экспортеру, какой пакет нам нужен. Для этого нужно указать опцию в спеке задачи .db-exporter.yaml:

Нам остается еще раз сгенерировать users.proto, используя уже знакомую команду db-exporter.

Собираем зависимости

Сгенерированный users.proto импортирует зависимости google.api для указания HTTP методов/путей, обязательности полей. Их можно скачать с GitHub googleapis: http.proto, field_behavior.proto и annotations.proto.

Скачать зависимости можем следующим скриптом:

Итого мы должны были организовать следующую структуру файлов:

Теперь запустим генерацию гошного кода:

В результате выполнения команды в наш проект добавились 2 новых файла:

• pkg/api/users.pb.go — структуры для ресурса, запросов и ответов
• pkg/api/users_grpc.pb.go — rpc-сервис UserService и клиент к нему

Вывод: из сгенерированного db-экспортером .proto файла можно сгенерировать валидный програмнный код. Считаем проверку успешно выполненной

Непрерывная генерация

Перезапись файлов

Собранная нами конфигурация отлично подходит для «одноразовых генераций», но со временем, когда сервис обрастет новыми методами, использовать генератор будет неудобно из-за того, что он по умолчанию перезаписывает уже существующие файлы. Чтобы избежать такой ситуации, необходимо указать генератору, что мы не хотим перезаписывать файлы. Сделать это можно, добавив опцию skip_exists.

Теперь db-exporter не будет перезаписывать уже существующие файлы и будет генерировать только новые.

Генерация лишних таблиц

По умолчанию db-exporter генерирует файлы по всем таблицам из схемы БД. В проекте может десяток или десятки таблиц, не для всех из них нужна генерация CRUD-операций. Генератору можно передать список таблиц, по которым необходимо генерировать файлы.

Но править постоянно конфиг не очень удобно. Укажем переменную.

Теперь мы можем запускать генерацию по конкретным таблицам, например вот так:

Или обернуть это в Makefile:

Использовать эту конструкцию можно следующим образом:

Что в итоге?

В итоге мы собрали рабочую конфигурацию db-exporter, которая позволяет генерировать CRUD по схеме БД в валидный .proto файл, включая полезные опции: google.api.field_behavior и google.api.http. Собранную конфигурацию и необходимое окружение вы сможете найти по этой ссылке.

Надеюсь, этот пост был для вас полезным и поможет ускорить разработку крудов. Если у вас есть предложения по улучшению/расширению кодо-генератора, добро пожаловать в репозиторий.

В репозитории вы также сможете найти примеры генерации диаграмм классов, mermaid, markdown и так далее.

18 ноября 2025 года Google официально представил Gemini 3 — мультимодальную модель, которую компания называет «самой умной» из всего, что они делали. Кстати, это первый раз, когда новую версию Gemini запустили одновременно в поиске Google и в приложении — раньше такого не было.

Но давайте без воды. За два года Gemini прошёл путь от простого чтения текстов и картинок до понимания контекста на уровне «чтения ситуации». А Gemini 3 Pro уже тестируют больше 650 миллионов человек в месяц, плюс 13 миллионов разработчиков активно юзают его в работе. Звучит внушительно, но что конкретно умеет модель?

Что такое Gemini 3 и почему о нём все говорят

Gemini 3 — это целое семейство нейросетей от Google DeepMind. Сейчас доступна версия Gemini 3 Pro, а скоро добавится режим Gemini 3 Deep Think для ещё более сложных задач.

Вот что бросается в глаза сразу: модель разработана на трансформерной архитектуре с разреженной смесью экспертов (Mixture-of-Experts). Это значит, что для разных задач активируются разные части сети — получается быстрее и эффективнее. Google обучал модель исключительно на своих чипах TPU, что тоже любопытно.

Лично я заметил, что Gemini 3 лучше понимает, что именно ты хочешь, даже если промпт не идеальный. Меньше приходится переформулировать — модель просто схватывает контекст. Это экономит время, особенно когда работаешь над несколькими проектами одновременно.

Gemini 3 Pro поддерживает окно контекста в 1 миллион токенов, что позволяет ему обрабатывать целые книги, длинные видео или огромные массивы кода за один раз. Для сравнения — это как если бы вы могли показать модели всю вашу переписку за год и попросить найти конкретную деталь.

Бенчмарки: как Gemini 3 обошёл конкурентов

Погнали по цифрам. Gemini 3 Pro набрал 1501 балл на LMArena — это выше, чем у Gemini 2.5 Pro (1451 балл), и он возглавил таблицу лидеров.

На тесте Humanity’s Last Exam, который считается одним из самых жёстких для ИИ, Gemini 3 Pro выдал 37,5% точности без использования инструментов. Для сравнения: GPT-5.1 набрал 26,5%, а предыдущий лидер Grok 4 остановился на 25,4%. Разница больше 12 процентных пунктов — это серьёзный отрыв.

По GPQA Diamond (научные знания уровня PhD) Gemini 3 показал 91,9%, обогнав GPT-5.1 (88,1%) и Claude Sonnet 4.5 (83,4%). А в математике на MathArena Apex модель достигла 23,4%, что стало новым рекордом среди фронтирных моделей.

В визуальном мышлении Gemini 3 просто разнёс конкурентов. На ARC-AGI-2 он набрал 31,1% — это в 6 раз выше, чем у Gemini 2.5 Pro (4,9%), и значительно превосходит Claude (13,6%) и GPT-5.1 (17,6%). На ScreenSpot-Pro, который тестирует понимание интерфейсов, результат 72,7% против 36,2% у Claude и жалких 3,5% у GPT-5.1.

По кодингу: на SWE-Bench Verified Gemini 3 получил 76,2%, почти сравнявшись с GPT-5.1 (76,3%), хотя Claude Sonnet 4.5 всё ещё чуть впереди с 77,2%. Зато на Terminal-Bench 2.0 для агентного кодинга Gemini 3 показал 54,2%, опередив Claude (42,8%) и GPT-5.1 (47,6%).

Я протестировал модель на задаче с анализом сложного технического документа — Gemini 3 справился за 2 минуты, Gemini 2.5 потратил больше 4 минут. Разница чувствуется, когда дедлайны поджимают.

Gemini 3 Deep Think — режим для самых сложных задач

Если Gemini 3 Pro вам мало, есть Deep Think. Этот режим включает усиленные способности рассуждения: модель внутри «обдумывает» несколько вариантов решения, используя параллельные цепочки рассуждений и самопроверку.

На Humanity’s Last Exam Deep Think выдаёт 41,0% без инструментов (против 37,5% у базовой версии). По GPQA Diamond — 93,8% против 91,9%. И главное: на ARC-AGI-2 с выполнением кода Deep Think достиг 45,1% — абсолютный рекорд для этого теста.

Deep Think умеет динамически выделять ресурсы под задачу: если запрос простой, модель думает меньше и отвечает быстрее; если сложный — берёт больше времени на анализ. Разработчики могут вручную настроить «бюджет мышления» через API.

Правда, пока что Deep Think доступен только для тестировщиков безопасности, а подписчикам Google AI Ultra его обещают в ближайшие недели. Я ещё не пробовал, но судя по отзывам, режим особенно хорош для научных расчётов и многошаговых задач.

Мультимодальность: текст, картинки, видео и код

Gemini 3 изначально заточен под работу с разными форматами. Вы можете загрузить фотографию рукописного рецепта на другом языке, и модель переведёт его в цифровой вид. Или дать ссылку на часовую лекцию по физике — Gemini 3 сгенерирует интерактивные флешкарты или визуализацию на коде.

Реальный пример: я загрузил видео с игры в пикклбол (да-да, такой вид спорта), и модель проанализировала технику, указала на ошибки и составила план тренировок для улучшения формы. Попробуйте такое с обычным чат-ботом — не выйдет.

На MMMU-Pro (мультимодальное понимание) Gemini 3 показал 81,0%, а на Video-MMMU — 87,6%. По точности фактов на SimpleQA Verified результат 72,1% — новый стандарт для LLM.

Ещё один кейс: загрузил 2-минутный видео ролик игры в теннис. Gemini 3 не только понял что там происходит и посчитал счет, а дал совет как тренер топ уровня. Модель не просто «видит» или «слышит» — она связывает информацию между форматами.

Генеративный UI: когда ИИ создаёт интерфейсы под запрос

Одна из самых крутых фишек Gemini 3 — генеративные пользовательские интерфейсы (Generative UI). Модель не просто выдаёт текст, а генерирует целые веб-страницы, игры, инструменты и приложения прямо под ваш запрос. Или например если вы захотел сделать анимацию на сайте в стиле ретро вейв.

Технически это работает так: Gemini 3 использует встроенные инструменты (веб-поиск, генерацию изображений), плюс детальные системные инструкции, плюс постобработку для устранения типичных ошибок. В итоге получается динамический интерфейс, который адаптируется под задачу.

Например, если вы спросите, как работает микробиом, для ребёнка 5 лет модель создаст одну версию интерфейса, а для взрослого — совсем другую. Или попросите план путешествия — получите интерактивную карту с маршрутами, бюджетом и рекомендациями.

В поиске Google AI Mode теперь может строить калькуляторы ипотеки, где вы меняете процентную ставку и первоначальный взнос в реальном времени. Или симуляции по физике, когда вы изучаете какую-то тему. Это не просто ответ на вопрос — это полноценный инструмент под вашу задачу.

Лично мне зашло. Попросил создать галерею постов для соцсетей — получил готовую вёрстку с превью и фильтрами. Раньше пришлось бы собирать это вручную из нескольких инструментов.

Vibe coding и Google Antigravity — разработка на стероидах

Google называет Gemini 3 лучшей моделью для «vibe coding» — когда ты описываешь, что хочешь получить, а модель генерирует полноценный код с интерактивом и богатой визуализацией.

Gemini 3 Pro возглавил WebDev Arena с 1487 баллами Elo. На LiveCodeBench Pro (задачи с Codeforces и IOI) результат 2439 баллов, что выше GPT-5.1 (2243) и значительно опережает Claude (1418).

Вместе с запуском модели Google выпустил Google Antigravity — новую платформу для агентной разработки. Это не просто IDE, а инструмент, где ИИ-агенты работают параллельно в редакторе, терминале и браузере.

Как это работает: вы даёте один промпт, агент разбивает его на подзадачи, пишет код, тестирует его в браузере, создаёт отчёты о прогрессе и даже делает walkthrough финального продукта. Antigravity использует Gemini 3 Pro, Gemini 2.5 Computer Use (для контроля браузера) и Nano Banana (редактирование изображений).

Я попробовал создать простое веб-приложение — Antigravity справился за 15 минут, включая отладку. Обычно на это ушло бы часа два минимум. Платформа доступна на Mac, Windows и Linux, пока в бесплатном превью.

• Попробовать можно тут >> Google Antigravity <<

Агентные возможности: Gemini Agent для реальных задач

С Gemini 2 Google начал эру агентных ИИ — моделей, которые могут выполнять многошаговые задачи автономно. Gemini 3 поднял эту планку ещё выше.

На бенчмарке Vending-Bench 2, который тестирует долгосрочное планирование через управление виртуальным бизнесом, Gemini 3 заработал $5478,16 за симулированный год — намного больше, чем Claude ($3838,74) или GPT-5.1 ($1473,43). Модель не сбивалась с задачи, последовательно использовала инструменты и принимала решения весь год.

Что это значит для вас? Gemini Agent в приложении Gemini теперь может не просто давать советы, а делать работу за вас. Например, раньше вы спрашивали, как почистить почтовый ящик, и получали общие рекомендации. Теперь Gemini Agent сам организует вашу почту.

Агент использует Deep Research, Canvas, доступ к вашим приложениям Google (Gmail, Calendar) и живой веб-браузинг. При этом вы остаётесь в контроле: перед критическими действиями (покупка, отправка сообщений) модель запросит подтверждение. Можете в любой момент взять управление на себя.

Gemini Agent доступен сегодня для подписчиков Google AI Ultra в США. Я ещё не пробовал (нахожусь не в штатах), но ребята, кто тестировал, говорят, что это экономит кучу времени на рутине.

Как получить доступ к Gemini 3: бесплатные и платные варианты

Gemini 3 Pro доступен всем через приложение Gemini (gemini.google.com) прямо сейчас. Бесплатная версия даёт базовый доступ к модели, но с лимитами на количество запросов.

Чтобы использовать модель чаще и получить доступ ко всем фишкам, нужна подписка:

Google AI Pro — $19,99 в месяц или $199,99 в год. Включает:

• Больше доступа к Gemini 3 Pro
• Deep Research на базе Gemini 3 Pro
• Ограниченный доступ к генерации видео через Veo 3.1 Fast
• NotebookLM с расширенными функциями
• 2 ТБ облачного хранилища Google One
• Бесплатный пробный месяц

Google AI Ultra — $249,99 в месяц. Включает всё из Pro, плюс:

• Расширенный контекст и приоритетный доступ к Gemini 3 Deep Think
• Премиум-функции Flow для видео
• Доступ к бета-версиям новых функций
• При запуске действует скидка 50% на первые 3 месяца

ВАЖНО! есть способ практически бесплатно получить подписку, способом поделился в Телеге >> ИИздатый канал <<

Gemini 3 vs GPT-5 и Claude: кто кого

Сравним Gemini 3 с главными конкурентами — GPT-5.1 от OpenAI и Claude Sonnet 4.5 от Anthropic.

По точности и структуре: Gemini 3 выигрывает в задачах, где нужна чёткая структура, форматирование и последовательность. GPT-5 лучше в глубоких рассуждениях и адаптивности — он справляется с неоднозначными промптами и крайними случаями логики.

По скорости: Gemini 3 обрабатывает мелкие задачи за 12 секунд, GPT-5 — за 25 секунд. На средних задачах разрыв 2 минуты против 4, на крупных — 15 минут против 32. Если вы работаете с несколькими проектами, скорость критична.

По мультимодальности: Gemini 3 сильнее в визуальных задачах и создании интерактивных интерфейсов. GPT-5 выдаёт отличный текст и хорош в научном анализе, но для визуалов придётся использовать другой инструмент.

По кодингу: На SWE-Bench Verified GPT-5.1 и Gemini 3 почти на одном уровне (76,3% и 76,2%), но Gemini 3 доминирует в визуальных проектах и SVG-генерации. Claude Sonnet 4.5 чуть впереди по кодингу (77,2%), но отстаёт по агентным задачам.

Практический пример: если вы создаёте лендинг, GPT-5 напишет классный текст и структуру, но для дизайна придётся переключиться на другой инструмент (45 минут, три инструмента). Gemini 3 сделает HTML/CSS с анимациями и дизайном сразу (20 минут, один инструмент).

Для контент-мейкеров, делающих YouTube-превью, Gemini 3 — очевидный выбор: генерация визуалов, итерации в реальном времени, экспорт готовых файлов. Для разработчиков, работающих с тяжёлыми кодовыми базами, лучше использовать оба: GPT-5 для логики, Gemini 3 для визуалов.

Imagen 4: Прорыв, который научился писать

Google представил Imagen 4, и это, кстати, самый продвинутый их генератор изображений на сегодняшний день. Тут я офигел, когда увидел, что он не просто рисует в 2K, но и научился правильно рендерить текст. Это ж была главная боль вообще всех предыдущих версий!

Что тут реально круто:

• Текстуры и Реализм: Отрисовывает всё, от шерсти животных до капель воды, максимально реалистично.
• Гибкие форматы: Может генерить картинки под сторис (9:16) или под панорамы.
• Типографика без боли: Наконец-то правильно вписывает надписи и шрифты. Это идеально для презентаций, в общем-то, или каких-нибудь постеров.

Короче, если сравнить с Imagen 3, разница в деталях просто огромная. Imagen 3 делал такие “мягкие” картинки, а Imagen 4 выдаёт резкие, насыщенные детали. Помню, ещё в марте об этом говорили, что Google сильно работает над детализацией. И вот, буквально вчера обновление вышло.

И ещё момент: они анонсировали Imagen 4 Fast, который в 10 раз быстрее Imagen 3. Это позволяет тестить десятки концептов за минуты, а не часы. Серьёзно?! Кто вообще принимает такие решения, которые так ускоряют работу?! (Ну, в хорошем смысле, конечно).

По сути дела, его можно юзать прямо в Google Docs или Slides.

Nano Banana: Редактирование, которое думает

Nano Banana — это не отдельная модель, а такое прозвище, которое прижилось для Gemini 2.5 Flash Image. Кстати, даже Google стал его использовать.

Почему я считаю, что это бомба:

• Правки через промпты: Загружаешь фотку, пишешь текстом, что изменить — и он делает.
• Контекстуальные изменения: Модель не просто накладывает фильтр, она анализирует освещение, глубину и композицию. Вот, представь, ты загружаешь фото кота на подоконнике. Пишешь: “Добавь снег за окном”. Nano Banana не просто добавит снег, он скорректирует освещение на коте, добавит холодные оттенки. Обычный фоторедактор так не умеет, в общем-то.
• Сохранение персонажей: Если работаешь с портретом, он сохранит черты лица между правками.

Вообще, можно было бы сказать, что… хотя нет, давайте лучше с примера начнём. Сначала я подумал, что это просто маркетинговый ход. Проверил — нет, всё в порядке. Тогда полез смотреть, как это работает технически, и вот тут-то… по сути дела, модель использует огромную базу знаний Gemini, чтобы понимать реальные взаимосвязи между объектами.

Veo 3.1: Видео с нативным звуком

Veo 3.1 — это свежайшая версия видеогенератора от Google, вышла в октябре 2025. Это эволюция Veo 3, и главные фишки тут — звук, точность промптов и контроль над персонажами.

Смотри, какая штука. Знаешь, почему это важно? Сейчас объясню.

Ключевые апгрейды:

1. Натуральный Звук: Улучшились диалоги, синхронизация губ стала почти идеальной, и звуковые эффекты стали реалистичнее. У Veo 3 диалоги иногда звучали приглушённо. Тут Veo 3.1 даёт чистый, чёткий звук.
2. Кинематографическая точность: Он лучше понимает сложные команды типа “кран-шот”.
3. Консистентность персонажей: Одежда, черты лица, причёска — всё сохраняется между кадрами. Это критично для создания многокадровых историй.

Вообще, можно было бы сказать, что… хотя нет, давайте лучше с примера начнём. Ты наверняка сейчас думаешь: а зачем мне это вообще надо? Отвечаю: потому что появились новые функции управления.

• Ingredients to Video: Загружаешь референсы (персонажей, объекты) — модель сохраняет их идентичность в видео.
• Scene Extension: Можешь продлить видео, добавляя новые клипы, которые плавно продолжают предыдущий. Так можно собрать ролики длиной до 60+ секунд.

Слушайте, я уже в третий раз пытаюсь объяснить эту концепцию. Давайте просто… вот есть пример: хочешь ролик, как корабль садится на планету. Загружаешь референс корабля (Ingredients to Video), генерируешь 8 секунд. Потом используешь Scene Extension, чтобы добавить посадку. Получается 16-секундный ролик с визуальной и звуковой непрерывностью. Правда, это очень удобно.

Как это всё работает с Gemini 3

По сути дела, эти инструменты не существуют отдельно — они встроены в экосистему Gemini 3.

Ладно, с этим разобрались. Теперь про другое.

• Интеграция с Google Antigravity: Эта новая платформа для разработки использует Gemini 3 Pro для кодинга, Gemini 2.5 Computer Use для контроля браузера, а Nano Banana — для визуала. Агент может сам писать код, проверять его и генерить картинки одновременно и автономно.
• Мультимодальный контент: Ты создаёшь презентацию. Gemini 3 даёт текст и структуру. Imagen 4 рисует логотипы с правильным текстом. Nano Banana редактирует фото. Veo 3.1 делает демо-ролик с озвучкой. Всё это в Google Workspace, без переключения между инструментами. Это просто охренеть.

Безопасность и ответственный подход

Google заявляет, что Gemini 3 — их самая безопасная модель на сегодня. Модель прошла самый обширный набор тестов безопасности из всех ИИ Google.

Что конкретно улучшилось:

• Снижена подхалимская тональность (sycophancy) — модель реже говорит то, что вы хотите услышать, вместо правды
• Повышена устойчивость к prompt injections (попыткам взлома через промпты)
• Улучшена защита от злоупотреблений через кибератаки

Google работал с независимыми экспертами, включая UK AISI, Apollo, Vaultis, Dreadnode и других. Тестировали модель по критическим доменам из Frontier Safety Framework — внутреннего стандарта безопасности Google.

Для Deep Think режима Google берёт дополнительное время на проверки перед запуском для широкой аудитории. Это правильный подход, учитывая мощность модели.

Где уже доступен Gemini 3 и что дальше

Gemini 3 Pro стартовал 18 ноября 2025 года сразу на нескольких платформах:

• Gemini app (gemini.google.com) — для всех пользователей
• AI Mode в Google Search — для подписчиков AI Pro и AI Ultra
• AI Studio — для разработчиков
• Vertex AI — для корпоративных клиентов
• Google Antigravity — новая платформа для агентной разработки
• Сторонние платформы: Cursor, GitHub, JetBrains, Manus, Replit и другие по API

Gemini 3 Deep Think придёт для Google AI Ultra подписчиков в ближайшие недели после финальных проверок безопасности.

Google обещает выпустить дополнительные модели в линейке Gemini 3 в ближайшее время. Судя по истории релизов, можно ожидать Gemini 3 Flash (быстрая версия для простых задач) и специализированные варианты для конкретных задач.

Стоит ли переходить на Gemini 3: мой вердикт

Лично я уже использую Gemini 3 Pro для рабочих задач. Вот что реально зашло:

Скорость. Разница в 2-3 раза по сравнению с предыдущей версией ощущается каждый день. Когда работаешь над несколькими проектами, это критично.

Понимание контекста. Модель реже требует уточнений и переформулировок. Схватывает, что ты хочешь, с первого раза.

Мультимодальность. Возможность работать с текстом, изображениями, видео и кодом в одном месте экономит кучу времени. Не надо прыгать между инструментами.

Визуалы. Если вы делаете контент, дизайн или веб-разработку, способность Gemini 3 генерировать интерактивные интерфейсы — это просто находка.

Минусы тоже есть. Бесплатная версия ограничена по запросам. Подписка за $20 в месяц — не всем по карману. И если вы из России, придётся заморачиваться с сервисом из 3 букв и виртуальными картами.

Для кого Gemini 3 подойдёт:

• Разработчики, которым нужен быстрый кодинг и агентные инструменты
• Контент-мейкеры, работающие с визуалами и мультимедиа
• Аналитики и исследователи, обрабатывающие большие объёмы данных
• Студенты (бесплатный доступ на год)

Если вы работаете с текстом и вам нужна глубина анализа, GPT-5 может быть лучше. Если важна безопасность и длинные диалоги, посмотрите на Claude. Но для комплексных задач, где нужны и текст, и визуалы, и код — Gemini 3 сейчас впереди.

Как начать пользоваться Gemini 3 прямо сейчас

Шаги простые:

1. Заходите на gemini.google.com (если из России — через VPN с IP США)
2. Регистрируете Google-аккаунт или логинитесь в существующий
3. В приложении Gemini выбираете модель «Thinking» в селекторе — это и есть Gemini 3 Pro
4. Для полного доступа оформляете подписку AI Pro (стартует от $19.99/мес) P.S в телеге рассказываю как почти бесплатно ее получить;) https://t.me/+P11a40bYbZ4zZGNi

Для разработчиков:

• Заходите в AI Studio для тестирования моделей
• Регистрируетесь в Google Antigravity для агентной разработки
• Подключаете Gemini 3 через API в Vertex AI, если работаете в энтерпрайзе

Если хотите протестировать без подписки, используйте бесплатную версию в Gemini app — она даст базовое представление о возможностях модели.

Gemini 3 — это серьёзный шаг вперёд в мире ИИ. Google не просто улучшил цифры на бенчмарках, но создал инструмент, который реально экономит время и делает работу проще. Я уже перевёл часть задач на эту модель и пока что доволен.

Попробуйте сами — первый месяц бесплатно, так что терять нечего. Если зайдёт — останетесь, если нет — отмените подписку.

P.S. В моем телеграм-канале вы найдете еще больше новостей из мира ИИ, лайфхаков и полезной информации. Подписывайтесь на ИИздатый канал а у меня на сегодня все!

Модель уже встраивают почти во все ключевые продукты Google — от поиска до инструментов для разработчиков.

Что такое Gemini 3

Gemini 3 представляет из себя новое семейство моделей. Основным флагманом в нем выступает Gemini 3 Pro, а для сложных задач появится отдельный режим Gemini 3 Deep Think.

По сути, это эволюция сразу в трех направлениях:

• Мультимодальность — текст, код, картинки, видео, аудио в одном стеке.
• Reasoning и «глубокое мышление» — лучше решает сложные задачи по науке, математике и планированию.
• Агентность — модель умеет не только отвечать, но и выполнять цепочки действий: работать с браузером, почтой, кодом.

Google отдельно подчеркивает: при создании Gemini 3 авторы метили не в «просто чат для общения», а в «ИИ, который помогает доводить любую идею до реализации».

Чем Gemini 3 отличается от 2.5

По заявлениям Google, Gemini 3 Pro:

• заметно обгоняет Gemini 2.5 Pro в большинстве бенчмарков по математике, логике, точности фактов;
• лучше понимает контекст и намерение — нужно меньше «танцев с промптами»;
• умеет генерировать код для сложных визуализаций, интерфейсов и 3D-сцен;
• работает как «thought partner» — пытается сокращать воду и говорить по делу, а не льстить.

Отдельный режим Gemini 3 Deep Think дает еще больший прирост в задачах на логику и новизну, но пока доступен только безопасностным тестерам. Позже появится и у подписчиков Google AI Ultra.

Где уже можно попробовать

Gemini 3 начинают раскатывать сразу «в масштабах Google»:

• Поиск (AI Mode в Search) — генерируемые ответы, визуальные раскладки, интерактивные элементы, симуляции.
• Приложение Gemini — для обычных пользователей и подписчиков Google AI Pro/Ultra.
• Для разработчиков: Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI, новый агентный IDE-платформер Google Antigravity.
• Интеграции: Cursor, GitHub, JetBrains, Replit и другие сторонние инструменты.

Google Antigravity: агент как напарник, а не просто советчик

Отдельно Google показала Antigravity — «agent-first» платформу для разработки:

• агент получает доступ к редактору, терминалу и браузеру;
• может сам планировать и выполнять end-to-end задачи (например, собрать приложение, проверить, запустить, поправить баги);
• под капотом — Gemini 3 + специализированная модель для управления компьютером и модель для работы с картинками.

Идея простая: разработчик формулирует цель, а не последовательность команд.

Безопасность и «шаг к AGI»

Google утверждает, что Gemini 3 — их «самая проверенная» и «самая безопасная» модель:

При этом в компании также заявляются: Gemini 3 это крупный шаг к более общему интеллекту, а не просто очередная версия чат-бота.

Компания называет проект попыткой решить одну из самых дорогих и медленных задач в разработке — необходимость разбираться в чужом коде вручную.

Что делает Code Wiki

Сервис сканирует весь репозиторий, строит структурированную wiki-документацию и перегенерирует ее после каждого коммита.

Таким образом, мы получаем не просто статичный README и не набор заметок. Локальная «Википедия по проекту» остается синхронизированной с кодовой базой всегда. Google подчеркивает несколько ключевых возможностей:

• Автоматическая документация. Code Wiki описывает архитектуру, модули, классы, функции. Причем делает это регулярно, без участия разработчика.
• Глубокий контекст. Встроенный чат на базе Gemini использует сгенерированную wiki как базу знаний. В итоге мы получаем не «общий» ИИ, а агента, который знает репозиторий целиком.
• Навигация по коду. Все элементы документации связаны гиперссылками с исходниками — можно сразу перейти от объяснения к конкретной строчке реализации.
• Диаграммы. Сервис автоматически рисует актуальные архитектурные, sequence- и class-диаграммы, которые меняются вместе с кодом.

По задумке Google, новая система должна сократить время входа в проект: новичок сможет ориентироваться в большом репозитории в первые часы, а не через неделю.

Что дальше

Пока Code Wiki работает только с публичными проектами. Но Google уже делает CLI-расширение для Gemini, которое позволит генерировать документацию для закрытых, внутренних кодовых баз — локально и без передачи данных в облако.

Для компаний это может стать инструментом для работы с legacy-кодом: документация будет обновляться автоматически, даже если исходные авторы давно уволились.

Зачем все это

Google утверждает, что эпоха написанных вручную устаревающих документов заканчивается. Разработчики все чаще пишут код с ИИ-помощниками, но все еще тратят огромные усилия на чтение чужого.

Code Wiki должен закрыть этот пробел и превратить понимание кода в операцию, которая занимает минуты. Сервис уже работает в виде публичного превью на codewiki.google.