📌 Claude Code более автономен, чем чат-бот На выходных Anthropic опубликовала свежий отчёт Economic Index об использовании своих моделей.

Компания выпускает его нерегулярно (раз в 2-3 месяца), по мере накопления значимых изменений в методологии или данных. Предыдущая публикация была в марте.

Главный инсайт: то, сколько решений мы готовы отдавать ИИ, зависит не от самой модели, а от того, как именно запакован продукт. Степень автономии, которую мы даем Claude в обычном веб-чате (или Cowork) и в Claude Code замеряли по шкале от 1 до 5, где 1- это почти никакой самостоятельности, а 5 - экстремальная. Результат определил, что характер работы над одинаковыми задачами кардинально меняется. Например, чтобы написать статью или пост в чате, требуется медианно 13 раундов диалогового пинг-понга с моделью. В Claude Code на ту же задачу уходит ровно один промпт.

Логично списать это на то, что в Code 54% сессий обслуживает Opus (против 10% в чате). Но нет, это не просто фича большей модели - на Sonnet картина такая же.

🟡Цифры +0.37 балла - средний отрыв в уровне автономии в пользу Claude Code по всем задачам; +0.53 балла - отрыв конкретно для кодинга. В 26 из 31 категории результатов агентный интерфейс бьёт обычный чат. Отчёт, кстати, построен на новой телеметрии, которая собирает данные ежечасно, а не семидневными выборками, как раньше. Это позволило впервые увидеть и недельные, и суточные ритмы использования: всплеск личных запросов на выходных, пик просьб о рецептах в шесть вечера, запросы о сне под утро. Отдельная часть отчёта - первые результаты опроса пользователей Claude, в котором участвовали около 9700 респондентов. Он показал, что люди, которые делегируют ИИ задачи целиком, смотрят на свои перспективы оптимистичнее остальных и чаще ожидают роста зарплаты или сохранения работы, а не наоборот, как можно было бы предположить.

Гендерный факт. У женщин доля сессий в Claude Code существенно ниже. Они используют Claude более итеративно, как партнера-собеседника, и проводят в чате больше активного времени, тогда как мужчины чаще пытаются скинуть задачу целиком и забыть.

🟡Автономия пока стоит дорого Корреляция между делегированием и сожженными токенами очень сильная (r = 0,68). Чем дороже и ценнее профессия/задача, тем больше токенов она потребляет. Причём полная передача руля не значит, что вы будете лежать на диване. В высокоценных задачах люди сами делают больше запросов и регулярно включают расширенный ризонинг у модели. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Research #EconomicIndex #Anthropic

😢 Новые модели нам больше недоступны Все вы прекрасно знаете про историю того, как Anthropic выпустили и Fable, и Mythos модели, а потом правительство сказало: «Ай-яй-яй, нельзя так». И вот мы уже сколько времени сидим без этих моделек. Кстати, ближайшее время они всё-же вернутся, но не на долго. Но благодаря всей этой заварушке с правительством, мы не получили с вами новую версию GPT-5.6. 😩 Потому что она уже готова, уже есть бенчмарки, есть пресс-релиз, но доступна только для узкого круга лиц. 🤷‍♂️ Причины те же самые — не хотят получить бан от правительства. 😅 А ещё на днях вышла Sonnet 5, которая вроде как должна быть быстрой, дешёвой, но… Но по факту она жжет сильно больше токенов чем Opus и поэтому по итогу получается ДОРОЖЕ! 🤯 Это, кстати, вообще интересное отличие между OpenAI и Anthropic. OpenAI очень заморачиваются на эффективность токенов для решения задач. Если посмотрите все бенчмарки, модели от OpenAI тратят сильно-сильно-сильно меньше токенов. И в итоге решение получается сильно дешевле. При этом Anthropic же как будто бы пошли по пути: «сжечь вообще все токены, которые существуют, лишь бы решить задачу». 🥴 Мне лично больше нравится подход OpenAI. 🤔 А вам? Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub

✔️ OpenAI анонсировала клавиатуру под Codex Создатель ChatGPT cовместно с производителем периферии Work Louder выпустит клавиатуру Codex для разработчиков. Официальная презентация и публикация характеристик запланированы на 15 июля. Судя по тизеру, контроллер базируется на мини-клавиатуре Creator Micro 2. В базовой версии девайс оснащен 13 механическими переключателями, аналоговым джойстиком и сенсорными панелями для настройки макросов и быстрых команд. Ожидается, что устройство получит аппаратную интеграцию с моделями OpenAI для генерации кода и вызова ИИ-ассистентов в одно нажатие. OpenAI Developers в сети Х ✔️ Anthropic представила среду для научных вычислений Claude Science - ИИ-среда для научных исследований, в которой представлены более 60 настроенных навыков для геномики, протеомики и хемоинформатики. Платформа интегрирована с Nvidia BioNeMo и дает доступ к моделям Evo 2, Boltz-2 и OpenFold3. Среда позволяет анализировать литературу, визуализировать данные и писать черновики статей, а встроенный агент верификации проверяет точность расчетов и цитирований. Приложение запускается локально на macOS или Linux и подключается к удаленным серверам. Чувствительные данные остаются во внутренней инфраструктуре, облачной модели передается только необходимый контекст. Нагрузка масштабируется от одного до сотен GPU. Бета-версия доступна на тарифах Pro, Max, Team и Enterprise. До 15 июля Anthropic распределит до 50 грантов по 30 000 долларов в виде вычислительных кредитов. anthropic.com ✔️ Релиз LongCat-2.0: первая LLM, обученная на китайских чипах Китайская компания Meituan представила модель на 1,6 трлн параметров с контекстом 1 млн токенов. Полный цикл претрейна и инференса прошел на кластере из 50 тыс отечественных ASIC. Поставщик ускорителей не назван, но использование библиотеки HCCL указывает на архитектуру Huawei. Ранее локальное железо массово применяли преимущественно для инференса, а обучение оставалось слабым местом. По тестам LongCat-2.0 обходит Gemini 3.1 Pro в кодинге и агентных сценариях на Terminal-Bench 2.1 и SWE-Bench Pro. Модель пока уступает GPT-5.5 и Claude 4.8 Opus. LongCat-2.0 доступна через API Meituan и OpenRouter. Веса ожидаются на Hugging Face. longcatai.org ✔️ Генерация изображений в Gemini стала бесплатной для пользователей США Google открыла базовым аккаунтам из США бесплатный доступ к персонализированной генерации изображений в Gemini. Ранее инструмент на базе движка Nano Banana был доступен только в тарифах Plus, Pro и Ultra. Для формирования контекста Gemini анализирует данные из Gmail, YouTube, истории поиска и Google Фото. Система напрямую подтягивает снимки пользователя из облака, заменяя ручную загрузку исходников. Функция работает в рамках инструмента Personal Intelligence, развертывание которого идет с весны. Доступ к данным определяет пользователь, он сам выбирает приложения для интеграции с ассистентом. blog.google ✔️ Ford вернул в штат 300 инженеров после неудачного внедрения ИИ Автопроизводитель вернул в штат QA-инженеров после неудачного внедрения автоматизированного контроля качества. Ранее компания установила сотни CV-камер для проверки производственных деталей на соответствие проектным требованиям. Системам машинного зрения не хватило данных о специфических и реальных дефектах. Большинство опытных специалистов покинули Ford до того, как их экспертизу формализовали и перенесли в обучающие датасеты. Сейчас вернувшиеся занимаются сбором данных, дообучением CV-алгоритмов и менторством младшего персонала. bbc.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml