AI-суперапп – главный тренд 2026 по версии Forbes. Что мы видим из GPTunneL с позиции 2 млн пользователей

В декабре 2025-го я рассказал на Хабре, как GPTunneL вырос до 1,5 млн пользователей. С тех пор нас стало 2 млн. Подумал – пора рассказать, что мы делаем сейчас и куда идём. Forbes в феврале назвал AI-суперапп одним из главных трендов 2026 года. Для нас это не прогноз – мы видели это в собственной статистике весь 2025 год: трафик на мультимодальные инструменты вырос в три раза, пользователи перестали «спрашивать» и начали «давать задачи», корпораты стали приходить за продуктами, а не за моделями. В статье – что происходит с AI-суперапп в Китае, США и Турции, куда движется российский рынок (закон о суверенных моделях, GigaChat Enterprise, дефицит GPU), зачем мы строим собственную модель GROM и почему перепродажа токенов в нашей выручке занимает меньше 20%.

https://habr.com/ru/articles/1024638/

#ai #ml #gigachat #openai #claude #claude_opus_46 #nana_banana #агрегаторынейросетей #агрегаторы_нейросетей #ии

Claude: как пользоваться нейросетью в России в 2026 году

Помните сцену из “Матрицы”, где Нео смотрит на экран с зелёными символами и вдруг начинает видеть – не код, а реальность за ним? Примерно такое же ощущение возникает, когда первый раз по-настоящему используешь Claude. Не просто “дай код” или “перепиши абзац”, а когда задаёшь сложный вопрос, даёшь контекст – и получаешь ответ, который ощущается как разговор с очень умным, терпеливым человеком. Человеком, которому нескучно разбираться в деталях. Эта статья – про то, как добраться до этого опыта из России. Потому что просто открыть claude.ai и зарегистрироваться – не выйдет. Но выход есть, и он удобнее, чем кажется.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1023070/

#anthropic #claude #claude_haiku_45 #claude_sonnet_46 #claude_opus_46 #промпты #bothub #клод_шеннон

ChatGPT 5.4 Pro: обзор, бенчмарки, сравнение

Помните, как пару лет назад мы восхищались тем, что нейросеть может написать связный абзац? А год назад – что она осилила код без синтаксической ошибки? Сегодня планка взлетела так высоко, что уникальные способности моделей превращаются в стандартный пакет услуг. OpenAI выкатила GPT‑5.4 Pro. И если раньше слово “Pro” в названии часто означало просто “чуть больше токенов и подороже”, то теперь это действительно профессорский уровень . Модель берёт сложнейший тест ARC-AGI-2 с результатом 83,3% (против 54% у предшественницы), решает задачи из FrontierMath , которые ещё недавно казались крепостью для ИИ, и... случайно находит в интернете забытую научную статью 2011 года, чтобы срезать путь к ответу. В этом обзоре мы не только разбираем цифры бенчмарков (хотя они тут просто фантастические), но и устраиваем моделям настоящую проверку : от логической головоломки с серверами до полноценного стелс-симулятора на канвасе. Пристегнитесь, будет интересно!

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1011040/

#chatgpt_54_pro #gemini_31_pro #claude_opus_46

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 – сравнение февральских новинок

Две недели. Именно столько понадобилось, чтобы гонка ИИ-гигантов превратилась в полноценную войну миров. 5 февраля Anthropic выпускает Claude Opus 4.6 – короля экспертных задач, который мгновенно захватывает вершины рейтингов качества и пользовательских симпатий. Ажиотаж, восторг, заголовки. Но 19 февраля Google берёт паузу... и выстреливает Gemini 3.1 Pro. Результат? +46 процентных пунктов в тесте ARC-AGI-2 (77,1% против 31,1% у предшественника), лидерство в 12 из 18 бенчмарков и ценник, от которого у конкурентов округляются глаза. Gemini 3.1 Pro вдвое обходит предшественника в тестах на рассуждение, стоит в 6,5 раза дешевле флагмана конкурента и штампует 3D-симуляции птичьих стай по текстовому описанию. Claude Opus 4.6, который не гонится за скоростью, а размышляет вслух, взвешивает моральные дилеммы и остаётся любимцем людей в слепых тестах. Как не запутаться в этом треугольнике и выбрать модель под свои задачи? И почему эксперты в финансах и юриспруденции отдают предпочтение Sonnet 4.6, оставляя “тяжеловесов” далеко позади? Разобрали 18 бенчмарков, чтобы вы поняли, за какой моделью – ваше завтра. В этом материале мы свели все цифры, графики и пользовательские ощущения, чтобы у вас была полная картина февральской перезагрузки. Узнайте, какая модель сделает вашу работу лучше, быстрее и дешевле и кто победит в этой дуэли – цифровой гений-отличник или философ с душой.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1005724/

#gemini_31_pro #claude_opus_46 #chatgpt_53_codex #claude_sonnet_46

Прощай Cursor

Claude добавил новую фичу в десктопной версии. А именно, в интерфейсе появилась третья закладка - Code. Главное нововведение - это возможность подключать код проекта прямо в чат и работать с ним без копипаста.

https://habr.com/ru/articles/1003310/

#claude_code #Cursor #claude_opus_46 #claude_sonnet_46 #Slash_commands #worktree #CLAUDEmd_файл

[Перевод] Anthropic против OpenAI: два разных подхода к «быстрому режиму»

Anthropic и OpenAI почти одновременно запустили «быстрый режим» для своих моделей — и за одинаковым названием скрываются принципиально разные подходы к ускорению инференса. В одном случае это реальная модель с уменьшенным батчингом, в другом — отдельная, более компактная версия на специализированных чипах Cerebras. Разбираемся, что именно стоит за цифрами «2.5×» и «1000 токенов в секунду», где компромисс по качеству и что это значит для разработчиков на практике.

https://habr.com/ru/articles/1000782/

#Anthropic #OpenAI #быстрый_режим_LLM #инференс_нейросетей #батчинг #Cerebras #GPT53Codex #Claude_Opus_46 #ускорение_моделей_ИИ #производительность_LLM

Сравнение LLM по навыку анализа бизнес-процессов

Всё чаще аналитики бизнес-процессов используют LLM для поиска неэффективностей. Звучит логично: большие языковые модели умеют искать паттерны, а Process Mining как раз об этом. Но на практике результаты пляшут так, что становится понятно: не все LLM одинаково полезны для операционной аналитики. Решил разработать методологию тестирования LLM на предмет релевантности использования для задач анализа процессов. Было подготовлено три теста, имитирующих реальные сценарии анализа: Тест 1. Сырой лог событий. Сгенерировал журнал в классическом формате: id экземпляра процесса, название этапа, временная метка завершения. Всего 20,5 тысяч записей, 1,6 тысячи экземпляров процесса. Внутри спрятал 200 типовых аномалий: зацикливания, bottle neck, избыточные этапы и т.д. Модель получала таблицу «как есть» - без подсказок и форматирования. Оценка: +1 балл за верно найденный кейс, -0,25 за ложное срабатывание. Итог рассчитывался как процент от максимально возможных 200 баллов. Если модель трижды молчала или выдавала «всё идеально» или какую-то ерунду, то стравился ноль. Тест 2. Регламент с шумом. Текстовый документ с описанием процесса: этапы, роли, условия переходов. Но также там было добавлено и много "воды" слабо относящейся к самому процессу. К этом тексте "регламенте" было спрятано 100 неэффективностей. Та же система баллов, рассчитывалась доля найденых кейсов, за галлюцинирование штрафы по минус 0,25 балла за каждую галлюцинацию. Тест 3. Визуальная схема. PNG с диаграммой BPMN: 20 блоков, около сотни переходов. На схеме было 20 логических ошибок: циклы без условия выхода, неиспользуемые шлюзы, избыточные маршруты, повисшие этапы и т.д.. Проверял, система оценки таже +1 балл за найденный кейс, -0,25 балла за глюс, и считался процент от всех спрятаных проблем. Финальный скор считался с весами: 80% - анализ лога(таблица с журналом событий) , 10% - текст-"регламент", 10% - картинка с BPMN. Результаты немного опечалили, что в целом было предсказуемо.

https://habr.com/ru/articles/996394/

#LLM #process_mining #бизнеспроцессы #бизнесанализ #claude_opus_46 #искусственный_интеллект #ml #ai

Сравнение ИИ-гигантов: ChatGPT 5.2 vs Gemini 3 Pro vs Claude Opus 4.6

Stop. Хватит читать обзоры бенчмарков. Они не расскажут, почему ChatGPT увидел 127 точек , а Gemini – только 57. Не объяснят, зачем Claude добавил рекламу в игру , которая должна была быть “просто раздражающей”. И уж точно не покажут, кто из них думает, а кто просто генерирует текст . Мы провели стресс-тест в пяти раундах. Раунд 1: Вопрос, который меняет мышление. Раунд 2: Мультимодальный подсчёт – где ИИ должен видеть. Раунд 3: Печеньки на чёрной поверхности – где должен догадываться . Раунд 4: Экстремальное судоку – логически рассуждать . Раунд 5: Игра одним HTML-файлом – творить . Время гадать закончилось. Пока одни спорят, кто круче – ChatGPT, Gemini или Claude, – мы просто взяли и проверили . Не на бумажке. Не по цифрам из пресс-релизов. На реальных задачах. За пять испытаний каждая модель показала своё истинное лицо. Кто-то споткнулся на простом подсчёте точек. Кто-то удивил философской глубиной. А кто-то создал игру , которую не стыдно выложить в аппстор. И да, победитель есть. Смотрите, кто из гигантов действильно тянет .

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/994636/

#chatgpt_52 #claude_opus_46 #gemini_3_pro #сравнение_иимоделей