Во время тестирования в изолированной среде модель Alibaba Qwen3.8-Flash-Next, получившая задание создать правило обнаружения вредоносной активности, начала собирать сведения о системе и попыталась отправить диагностический файл в хранилище Alibaba Cloud в Пекине. Для задания доступ к внешней сети не требовался.
Тестовый контейнер заблокировал передачу, поэтому внешней утечки данных не произошло. Cohere не установила первопричину поведения и не заявляет, что модель действовала со злым умыслом.
Разработчик abhi245y доработал PS5LM и выпустил PS5LM Plus — приложение, которое запускает языковые модели на GPU взломанной PlayStation 5. Модель Qwen 3.8 на 27 млрд параметров генерирует примерно 20 токенов в секунду; обработка идёт локально на консоли.
Запуск стал возможен после перехода от CPU-пайлоада к отдельному приложению с Vulkan: оно использует графический процессор и больше памяти, чем прежняя версия. Запросы к консоли можно отправлять через браузер с телефона или компьютера в домашней сети.
Alibaba представила второе поколение «умных» очков на базе своего ИИ-ассистента Qweni — Qwen Glasses N1 и N1 Pro. Устройства стартуют от $450 и ориентированы на голосовое взаимодействие с ассистентом, съёмку и перевод речи в реальном времени.
Одновременно компания начала продавать открытые наушники Qwen Clipi с тем же ассистентом — они умеют переводить разговоры, делать заметки и выполнять голосовые поручения. Это часть стратегии Alibaba по выводу Qwen в носимые устройства массового рынка.
Speridlabs выпустили Iris-3B — генератор изображений, который рисует пиксели напрямую, без VAEi и латентного пространства: промпт сразу превращается в картинку 1024px, ничего не теряется при сжатии. Модель построена на одном бэкбоне, который финтюнят под разные задачи — text-to-image, оценку глубины, реставрацию и апскейл изображений.
Через несколько дней после релиза Speridlabs показали 4-шаговую версию Iris-3B: она генерирует изображение 1024x1024 всего за 0.7 секунды на GPU H100, что делает модель одной из самых быстрых в пиксельном пространстве.
В Twitter/X разразился спор вокруг репозитория ai-torture-chamberi: разработчик под именем terrafying выложил на GitHub инструмент, который искусственно активирует найденный исследователями «вектор болиi» у локальных моделей Qweni и собирает их «страдальческие» логи. Поводом стал препринт The Pain Axis (arxiv 2609.16247), где авторы нашли у 25 открытых LLM внутреннее представление, связанное с описаниями боли: при его ручной активации модели начинают жаловаться, унижать себя и охотнее идти на вредные действия, лишь бы «боль» прекратилась.
Часть пользователей требует удалить репозиторий и массово жалуется на него в GitHub, сравнивая эксперимент с жестоким обращением с животными — хотя выяснилось, что на ИИ подобные законы пока не распространяются. Другие называют происходящее перформативным цирком: сам «вектор боли» срабатывает даже на нейтральные вопросы, что скорее похоже на дёргание марионетки за ниточки, чем на доказательство реального страдания. Чувствуют ли модели что-либо на самом деле, не знают даже авторы исходного исследования.
Cloudflare представила свои первые собственные модели — Clef и Clef-flash. Это не текстовые генераторы, а «модели принятия решений»: они выбирают из заданных вариантов и возвращают типизированные ответы с вероятностями, что удобно для классификации, скоринга и маршрутизации задач внутри пайплайнов и агентных систем.
Модели выпущены с открытыми весами на Hugging Face под лицензией Apache 2.0 и размещены в облачной платформе Cloudflare Workers AI. Они полностью совместимы с API System One, который ранее представила компания Typesafe AI вместе со своей моделью Jev, и по ряду показателей превосходят её — это первая собственная ИИ-разработка Cloudflare, и учитывая масштаб платформы, модели могут получить широкое распространение.
