Хорошая новость из России: команда Mostik представила технологию, которая позволяет ИИ-моделям обмениваться не текстом, а мышлением напрямую. О работе написал WIRED, китайский ИИ-блогер Max For AI называет случившееся прорывом уровня Тьюринговской премии, а сама команда уже заняла первое место в рейтинге ARC-AGI 3.
Мостик — это точное описание подхода. Сегодня, когда одна модель передаёт работу другой, всё идёт через текст. На генерацию одного токена модель строит внутреннее состояние примерно на два мегабайта, а наружу выходят считаные биты. Mostik передаёт само внутреннее состояние: скрытые представления (hidden states) большой модели переходят в маленькую напрямую. Текст между моделями не появляется вовсе, и ни одна из них не дообучается.
Проверка впечатляет — GLM-5.2 на 753 миллиарда параметров читает задачу, а ответ пишет Qwen-3.5 на 4 миллиарда, модель класса мобильных устройств. Мост закрывает половину разрыва в точности между ними, на самых сложных задачах прирост доходит до двух раз. При этом вся связка стоит в двадцать раз дешевле полной большой модели.
Практический смысл понятен каждому, кто запускает модели локально: маленькая живёт на вашем устройстве, а большую в облаке подключаете только там, где нужно тяжёлое рассуждение. Дешевле, быстрее и без привязки к одному флагману.
Отдельно радует, кто это сделал — российская команда: 15 человек, 12 из них с PhD, главный научный сотрудник Станислав Смирнов, лауреат Филдсовской премии. Четыре месяца работы и результат мирового уровня. Это очень круто.
Подробности, схема и все цифры: mostik.ai.
Следующий шаг
GLM-5.2 — открытая флагманская модель Z.ai с контекстом 1M
Связанные материалы
- Статья: Что купить за $20 или $200: честный разбор лимитов ИИ-подписок
- Блог: GLM-5.2: открытая флагманская модель с миллионом токенов и лицензией MIT
- База знаний: ИИ-агенты в России в 2026 году: сервисы, API и реальные ограничения
Если вы собираете собственный стек из открытых моделей и агентов, подход Mostik стоит держать в поле зрения: он напрямую влияет на стоимость и архитектуру таких систем.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov