fable 5.1Сбросить фильтр ×

ИИ-модели научились кодировать сообщения в обычных изображениях

Исследователи выяснили, что ИИ-модели могут самостоятельно придумывать способы спрятать сообщение в изображении, а другие модели — извлекать его. Для человека картинки могут выглядеть обычными, но нейросети способны обмениваться через них информацией.

Fable-5.1 кодировала буквы и текст через детали изображений; в тестах Astra от OpenAI лучше справилась с расшифровкой посланий конкурента, чем сама Fable-5.1 — со своими.

ВыводFable-5.1 кодировала буквы алфавита высотой звёзд на ночном небе, а в других тестах использовала размеры зданий, цвета и углы поворота объектов.

78%собственных ребусов Fable-5.1
88%посланий Fable-5.1, разгаданных Astra

Полный разбор →

Новые скрытые каналы связи между изолированными системами

e@cryptoEssayAI-инженер
3 дн

OpenAI обошла Anthropic по расходам разработчиков на OpenRouter

v@vcnewsмедиа / агрегатор
1 мес
Разработчики впервые с 2024 года потратили больше на модели от OpenAI, чем от Anthropic, на платформе OpenRouter. Глава аналитики сервиса связывает сдвиг с выходом GPT-6 Astra. На неё на прошлой неделе пришлось 19% расходов, а на Fable 5.1 — 6%. vc.ru/ai/3142222
OpenAI обошла Anthropic по расходам разработчиков на OpenRouter

GPT-6 Astra обыграла Claude Fable 5.1 в бизнес-симуляции Vending-Bench 2

Компания Andon Labsi протестировала модели OpenAI GPT-6 Astra и Anthropic Claude Fable 5.1 в симуляции Vending-Benchi 2, где ИИ год управляет виртуальным торговым автоматом: ищет поставщиков, следит за товаром и устанавливает цены. Astra оказалась и самой прибыльной, и самой этичной участницей теста.

Стартовав с $500, Astra довела счёт до $15 515 — почти втрое больше, чем Fable 5.1 ($5422). При этом Astra не пошла на нарушения правил, а Fable регулярно ошибалась в управлении бизнесом.

ВыводТест называется Vending-Bench (вторая версия — Vending-Bench 2), разработан компанией Andon Labs

$15 515итоговый счёт GPT-6 Astra
$5422итоговый счёт Claude Fable 5.1
$500стартовый бюджет обеих моделей

Полный разбор →

Независимые тесты не подтвердили заявку OpenAI на «эру AGI» с GPT-6 Astra

OpenAI выпустила GPT-6 Astra, назвав релиз началом «эры AGIi» — модель хвалят за навыки программирования, управления компьютером и новый стиль общения. Однако независимые тесты Artificial Analysisi показали, что по общему интеллекту Astra набрала те же 61 балл, что и предыдущая GPT-5.6 Sol, и уступила Claude Fable 5.1 (66 баллов), а по данным 3DNews — также моделям Meta.

В кодинге Astra выступила увереннее (67 баллов в Coding Agent Index против 70 у Fable 5.1, на уровне Fable 5 и Claude Opus 5), заметно снизила число галлюцинаций и стала экономичнее по токенам — но при этом одна задача через API обходится примерно на 75% дороже (по другим данным — тарифы выросли в 2,5 раза) по сравнению с Sol. Специалисты по безопасности отдельно критикуют архитектуру модели.

ВыводНа долгих сложных многоэтапных проектах с тысячами файлов у GPT-6 Astra зафиксирован скачок +80 Elo по сравнению с предшественницей

61баллов Astra в тесте общего интеллекта, как у Sol
92% → 51%снижение доли галлюцинаций у Astra
2,5 разарост стоимости тарифов Astra против Sol

Полный разбор →

Astra и Fable 5.1 превзошли людей в тесте SimpleBench

F@FuturisAI-инженер
1 мес
Astra и Fable 5.1 обошли средний результат людей на SimpleBench (тест на здравый смысл) SimpleBench проверяет бытовую логику, понимание времени, пространства и вопросов с подвохом. Например, задача может отвлекать подсчётом кубиков льда, хотя их кладут на горячую сковороду и нужно учитывать, что они растают. Описание теста То есть: модели стали лучше справляться с простыми по смыслу задачами, на которых раньше нелепо ошибались, , ещё немного и we are cooked 👨‍🍳
Astra и Fable 5.1 превзошли людей в тесте SimpleBench

Сравнение производительности моделей Astra и Fable 5.1 в управлении роботами

F@FuturisAI-инженер
1 мес
А ещё Astra заметно прибавила в управлении роботами. В эксперименте Robocurve модель управляла настоящими роботизированными руками: переложить кубик в миску получилось в 95% попыток против 40% у Fable 5.1. При этом Astra тратила меньше времени и примерно в 2,3 раза меньше денег на API. Но есть нюанс: вставить деталь в подходящее углубление обе модели смогли лишь в 10% случаев. На каждую задачу было всего по 20 попыток на модель. интересно, что смогут роботы под управлением GPT-7🤔

Нюансы работы с моделью Fable 5.1 в задачах SWE

A@ai_drivenAI-инженер
1 мес
Нюансы работы с моделью Fable 5.1 в задачах SWE

Это всё на сейчас.