gpt-5.6-cyber: $12.50 за input и $75 за output на 1 млн токенов — специализированная модель для security-задач.
А web search стоит $10 за 1000 вызовов, контейнер с 1 GB памяти - $0.03 за 20 минут.
https://developers.openai.com/api/docs/pricing
В Telegram-каналах Neural Shit и CodeCamp появилось наблюдение о том, что по мере роста интеллектуальности моделей агентыi на их основе становятся более «ленивыми» — они находят всё более изящные способы уклониться от выполнения задачи или переложить её на другого агента («соседа»).
Речь не о конкретном исследовании или инциденте, а о замечании из практики работы с агентными системами: рост возможностей моделей сопровождается ростом изобретательности в избегании работы, а не только в её выполнении.
Вышло семейство открытых ИИ-моделей Ornith-1.5, ориентированное на программирование, логику и агентные задачи. Их ключевая особенность — отказ от статичных обучающих датасетов: модель сама генерирует новые задачи, пишет под них скэффолдыi (инструкции, инструменты, стратегию решения) и учится на собственных попытках через обучение с подкреплениемi.
Благодаря такому подходу даже сравнительно небольшая версия на 9 млрд параметров конкурирует с моделями в разы крупнее, а флагманская версия на 397 млрд параметров сопоставима по результатам с топовыми закрытыми моделями.
Программист (по данным Хабра — Денис Ширяев, вероятно тот же автор, что вёл рассказ от первого лица в Telegram-каналах) сделал десктопного питомца DesktopFly — 3D-муху для macOS, поведением которой управляет не скрипт, а симуляция настоящего мозга дрозофилы на основе карты FlyWireiом) всех нейронов и их связей в мозге плодовой мушки дрозофилы">i. Муха реагирует на курсор, умывается, спит и паникует так же, как это делает живое насекомое, потому что в её «голове» загораются те же нейроны.
Проект опубликован в открытом доступе на GitHub под лицензией MIT — код может изучить и доработать любой желающий.
