Midjourney и другие нейросети - страница 1250

Новый комментарий

Маск показал летающую Тесла

Vitaliy Kuznetsov #:

Маск показал летающую Тесла

"Фантомаск разбушевался"

Цирковой трюк. Такая система будет занимать всё внутреннее пространство.

Главное перед поездкой плотно не есть, а то стошнит, заляпает там весь алюминий.

Новости ИИ за неделю: Gemini 4 Argon, FLUX 3 Klein, Nemotron 3.5 и Kling 4.0


//текст и обложка ChatGPT. Выпуск Мэтта Вулфа https://youtu.be/KGcuuhqmPhI

10–16 октября 2026 года

На этой неделе вышло сразу несколько заметных ИИ-моделей. Google и Meta* усиливают позиции в сегменте сложных интеллектуальных задач, Black Forest Labs представила новую модель для генерации и редактирования изображений, а NVIDIA выпустила мультимодальную систему для ИИ-агентов. Параллельно Microsoft готовит собственную большую базовую модель, а OpenAI улучшает инструменты для программирования.

Новые лидеры среди универсальных моделей

12 октября — Muse Wonder и Muse Wonder Full от Meta.* Компания представила семейство моделей для персональных и профессиональных ИИ-агентов. Их ключевые особенности — Active Memory, позволяющая сохранять важные сведения между разговорами, и Active Focus, помогающая продолжать сложную задачу, исправлять ошибки и искать другие пути решения. Модели ориентированы, в частности, на программирование, финансы и юридические задачи. Доступ к ним открывается через API и инструменты Meta для разработчиков.

13 октября — Gemini 4 Argon стал глобально доступен. Google открыла доступ к своей новой флагманской модели через Gemini API, приложение Gemini, поиск и среду разработки Antigravity. Компания позиционирует Argon как модель для сложной многоэтапной работы: написания кода, научных исследований, финансового анализа, юридических документов и кибербезопасности. Google также заявляет о первом месте модели в собственном наборе отраслевых оценок Vals Index. Независимая проверка таких заявлений остаётся важной частью оценки реальных возможностей модели.

Генерация изображений: FLUX 3 Klein и Krea 3

На этой неделе особенно заметно развитие инструментов, позволяющих не просто создавать картинки с нуля, а редактировать изображения, сохраняя нужные детали.

Krea 3 — модель редактирования изображений, представленная Krea. Разработчики заявляют о генерации результата менее чем за 8 секунд в родном разрешении 2K, стоимости около $0,06 за изображение и поддержке до шести референсов. В практических сценариях модель рассчитана на изменение окружения, материалов и внешнего вида объектов при сохранении исходного продукта, надписей и персонажей.

FLUX 3 Image Klein от Black Forest Labs — одна из главных новинок недели. Это модель с открытыми весами на 5,6 млрд параметров, предназначенная для генерации и редактирования изображений. Она поддерживает до десяти референсных изображений, управление расположением объектов через ограничивающие рамки и генерацию вплоть до 4K. Разработчики также выпустили ускоренную дистиллированную версию. FLUX 3 Klein претендует на заметное место среди доступных моделей для профессиональной работы с изображениями, хотя окончательные выводы стоит делать по независимым тестам.

В этой же категории стоит отметить Qwen Image 2.1 Turbo от Alibaba. Модель сочетает генерацию изображений и редактирование, поддерживает работу с несколькими референсами и рассчитана на более доступный и быстрый запуск по сравнению с тяжёлыми вариантами семейства Qwen Image. Она появилась в каталоге Alibaba Cloud Model Studio 9 октября.

Открытые модели: от локальных агентов до фундаментального обучения

15 октября сразу несколько компаний сообщили о крупных релизах.

Muse Spark Open от Meta* — открытая по весам версия мультимодальной модели с 816 млрд параметров, из которых активны 42 млрд. Она получила контекстное окно в один миллион токенов и ориентирована на программирование и продолжительные агентные задачи. Meta утверждает, что модель можно запускать на собственном оборудовании, но для полноценного размещения всей системы на настольных компьютерах компания использовала связку из двух Mac Studio с M5 Ultra. Это не означает, что модель легко запустить на обычном домашнем ПК.

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL — открытая мультимодальная модель на 120 млрд параметров, активирующая 12 млрд параметров на каждом шаге. Она работает с текстом, изображениями, документами и видео, поддерживает контекст до миллиона токенов и предназначена прежде всего для специализированных ИИ-агентов, способных анализировать данные и использовать инструменты. NVIDIA также представила облегчённые варианты Nemotron 3.5 Bolt для локального развёртывания.

Microsoft MAI-Base-2 — ещё одна крупная новость, но здесь важно различать обучение и полноценный релиз. Microsoft завершила предварительное обучение модели MoE с 2,8 трлн параметров, из которых активны 80 млрд. Компания заявляет об эффективности обучения в 4–12 раз выше, чем у сильнейшей открытой базовой модели, с которой проводилось сравнение. Однако MAI-Base-2 на момент анонса ещё проходила дальнейшее обучение: готовым потребительским чат-ботом её пока назвать нельзя.

Наконец, Mistral представила Timestral — семейство небольших моделей прогнозирования временных рядов с размером от 5 до 209 млн параметров. Они рассчитаны на прогнозирование показателей во времени, например спроса, продаж или производственных параметров, и способны работать на процессорах без обязательного использования мощных GPU. Mistral заявляет, что старшая версия лидирует на трёх профильных открытых бенчмарках.

16 октября: Kling 4.0 выходит на мировой рынок

Новая версия ориентирована на более реалистичное движение, стабильность персонажей и управляемость видеосцен. Среди заявленных возможностей — генерация роликов длительностью до 30 секунд, использование до 15 референсных материалов и до десяти ключевых кадров. При этом некоторые функции, включая 10-битный HDR и вывод в 4K, заявлены как будущие обновления, а не как гарантированно доступные возможности на старте.

OpenAI продолжает обновлять инструменты для разработчиков

На стороне OpenAI на этой неделе важны не только модели, но и изменения в рабочих инструментах. Для GPT-6.1 Sol стандартное контекстное окно в Codex и Work увеличено до 500 тысяч токенов с возможностью настройки до одного миллиона. Также в бета-версии Codex появились подсказки следующего сообщения: система может предложить продолжение запроса, которое пользователь проверяет и отправляет самостоятельно.

Итог недели

Главная тенденция — развитие не одной универсальной модели, а целой экосистемы: генерация и редактирование изображений, мультимодальные открытые модели, долгие агентные задачи и инструменты для программирования. При этом громкие заявления о лидерстве пока следует оценивать вместе с независимыми тестами и реальной доступностью моделей.

* Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией и запрещена в РФ

Slopcore и Awesomecore: как ИИ создаёт новый жанр музыки и видео


//текст ChatGPT. Картинка Grok

Нейросети уже не просто генерируют забавные картинки и короткие ролики. С их помощью создают музыкальные клипы, виртуальных исполнителей и сюрреалистические видео, которые порой выглядят как полноценные профессиональные работы. Для этого явления формируется собственная терминология — и Илон Маск предложил свой вариант.

От нейросетевого мусора к новому творчеству

Слово slop в интернет-сленге означает низкокачественный контент, массово произведённый с помощью ИИ. Это поток однотипных картинок, странных видео и публикаций, создаваемых ради просмотров. В 2025 году Merriam-Webster даже объявил slop словом года.

Но под этим ярлыком постепенно оказываются и работы совсем другого уровня. Авторы объединяют несколько инструментов: генерируют музыку в Suno, создают изображения в Midjourney, а затем анимируют сцены и монтируют их в клипы. Человек может работать практически в одиночку, без студии и большой команды.

Так возник термин Slopcore — название, которое связывают с нейросетевым творчеством и его характерной эстетикой. В нём сохраняется ирония: для критиков это всё ещё «контентный мусор», а для некоторых авторов — новое направление, позволяющее экспериментировать с музыкой и видео.

Почему Маск предлагает Awesomecore

В октябре 2026 года Илон Маск выступил против негативного названия и предложил альтернативу — Awesomecore. По его мнению, некоторые ИИ-клипы настолько хороши, что могли бы конкурировать с лучшими музыкальными видео.

В качестве примера он описал творческий процесс, в котором Midjourney использовался для визуальных материалов, Suno — для музыки, а Claude помогал в других задачах. Человек при этом отбирал и курировал результат.

Смысл предложения прост: почему называть произведение мусором только потому, что при его создании использовался искусственный интеллект?

Однако пока Awesomecore — скорее попытка закрепить новое название, чем признанный музыкальный жанр. Станет ли оно популярным, покажет время.

Что действительно меняется

Главное здесь даже не спор о словах. Генеративные инструменты резко снижают стоимость создания музыки и видео. Один человек теперь может придумать виртуального артиста, записать для него песню и выпустить клип с фантастическими декорациями, которые раньше потребовали бы значительного бюджета.

Но доступность технологий не гарантирует качества. Между случайной генерацией сцен и цельным произведением остаются идея, художественный отбор, монтаж и чувство ритма. ИИ может создать впечатляющую картинку, но это ещё не делает её оригинальным или значимым произведением.

Slopcore и Awesomecore пока описывают скорее формирующееся культурное явление, чем устоявшиеся жанры. Первое название подчёркивает опасность потока низкокачественного контента, второе — возможность создавать с помощью тех же инструментов действительно интересные вещи.

Похоже, спор будет не столько о том, можно ли использовать ИИ в искусстве, сколько о том, где заканчивается массовая генерация и начинается авторское творчество.

Арты. Миджорни


Алиса так то все по делу расписала.

sober #:

Алиса так то все по делу расписала.

Алиса вообще рулит..она даже подхрамывая уделывает world-wide-leaders

DeepSeek V4.1 Flash-1017: большой скачок в агентных задачах


//текст и обложка ChatGPT

17 октября DeepSeek выпустила DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — обновлённую версию Flash, которая, по данным компании, стала сильнее в программировании, рассуждениях и работе с инструментами. При этом модель быстрее выполняет задачи и выдаёт более короткие ответы, что снижает расходы на решение сложных задач агентами.

Бенчмарки заметно выросли

DeepSeek опубликовала результаты 11 тестов, и во всех оценки оказались выше предыдущей версии V4.1 Flash.

Особенно выделяются три результата:

  • Terminal-Bench 4.0: 31,2 → 42,3.

  • ProgramBench: 20,3 → 29,1.

  • Apex Bench v1.1: 64,6 → 72,1.

В тесте DeepSWE v1.1 результат вырос с 74,2 до 77,0, а в NL2Repo-Bench — с 65,4 до 68,2. Это особенно интересно для разработки ПО: модель лучше справляется не только с отдельными фрагментами кода, но и с задачами, требующими работы с проектом и инструментами.

Однако пока это собственные результаты DeepSeek. Они выглядят убедительно, но их ещё предстоит проверить независимыми тестами в одинаковых условиях.


Что говорят первые пользователи

В первых обсуждениях на Reddit пользователи отмечают скорость модели и улучшения при создании полноценных игровых сцен. В одном сравнительном эксперименте новая версия заметно лучше справилась с созданием изометрической игры, чем предыдущие сборки Flash.

Есть и обратная сторона: встречаются жалобы на непредсказуемое поведение и склонность уходить от поставленной задачи. Такие наблюдения пока единичны и не позволяют сделать окончательные выводы о качестве модели в повседневной работе.

Ранний тест OmniaKey также показал хорошие результаты при сравнении с V4 Pro на небольшом наборе задач. Но это не масштабная независимая проверка и не прямое сравнение с предыдущим Flash, поэтому воспринимать его следует как предварительный сигнал.

Обновление DeepSeek Harness

Для пользователей DeepSeek Harness есть важный нюанс. Разработчики выпустили версию 0.2.1-rc.2, в которой прямо заявлена поддержка DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Также появилась интеграция с DeepSeek Search и Fetch API — поиском по интернету и получением содержимого веб-страниц.

Поэтому для работы с новой моделью стоит обновить Harness как минимум до 0.2.1-rc.2 или более поздней версии.

Сама модель уже доступна в веб-версии DeepSeek, приложении и API. Название API осталось прежним — deepseek-flash, как и цена за токены. Весовые файлы опубликованы на Hugging Face под лицензией MIT.

Отдельная новинка — Search и Fetch API: каждый сервис стоит $0,75 за 1000 успешных запросов. Для вызовов через серверные инструменты DeepSeek Harness, Claude Code и Codex они пока бесплатны; тарификация должна начаться 1 ноября 2026 года по пекинскому времени.

Итог: DeepSeek не анонсировала совершенно новое поколение модели, но обновление выглядит существенным. Особенно впечатляют результаты в программировании и агентных задачах. Теперь главный вопрос — подтвердятся ли эти улучшения на независимых тестах и в продолжительной работе с реальными проектами.

Источники

Разное. Миджорни


1...124312441245124612471248124912501251
Новый комментарий