Moonshot AI выпустила Kimi K2.6 — open-source модель с рекордным long-horizon кодингом, Agent Swarm на 300 агентов и поддержкой OpenClaw и Hermes. Разбираюсь, почему это важно.
Alibaba выложила в открытый доступ Qwen3.6-35B-A3B — MoE-модель с 35 миллиардами параметров, из которых активны только 3. При этом по agentic coding она не уступает моделям в 10 раз крупнее.
MiniMax открыла исходный код M2.7 — модели, которая участвовала в собственном обучении. С результатами на уровне GPT-5.3-Codex и ценой в 20 раз ниже Claude Opus, она уже доступна через Ollama.
Alibaba выпустила Qwen3.5-Omni — нативно мультимодальную модель на 397 миллиардов параметров, которая обрабатывает текст, изображения, аудио и видео, отвечает голосом в реальном времени и умеет вызывать внешние инструменты.
Gemini 3.1 Flash Live — модель для создания голосовых ИИ-агентов с минимальной задержкой. Разбираюсь, что это значит для разработчиков и почему это важно.
Короткая заметка о том, как устроен autoresearch: вы правите «программу» агента в .md, агент правит тренировочный .py, а все эксперименты сравнимы, потому что каждый прогон длится фиксированные 5 минут.
Идея простая: несколько агентов от разных провайдеров решают одну задачу параллельно, а оркестратор показывает, в чём они сошлись и где расходятся. Это заметно повышает качество и доверие к результату.
Казалось, всё очевидно: Apple строит железо, запускает модели на устройстве, держит всё локально. Но компания подписала многолетнее соглашение с Google — и это меняет картину.
Google выпустил Nano Banana 2 — обновлённую модель генерации изображений, которая объединяет скорость Flash с качеством Pro. Разбираю ключевые улучшения и показываю, как это работает на практике.