Новости ИИ за 10 июля 2026: Сбер выкатил GigaChat 3.5 Ultra, Anthropic — Claude Sonnet 5, а агенты уходят в продакшн

Неделя выдалась плотной: пока мировые лаборатории спорят, чья следующая модель окажется умнее, российские команды выдают релизы один за другим — и уже не догоняющие, а вполне самостоятельные. Параллельно тихо происходит куда более важная вещь: ИИ-агенты перестают быть красивыми демками на конференциях и заходят в реальные рабочие процессы компаний. Собрали шесть новостей последних дней, которые стоит держать в голове.

Сбер представил флагман GigaChat 3.5 Ultra

6 июля Сбер показал новую топовую модель — GigaChat 3.5 Ultra. Под капотом архитектура Mixture-of-Experts на 432 млрд параметров, из которых при работе активны около 28 млрд, и контекстное окно на 262 тысячи токенов. Главная фишка — фирменная технология линейного внимания: модель постепенно накапливает контекст, а не перечитывает весь текст заново на каждом шаге. На практике это значит, что она почти вдвое компактнее прошлой версии, требует меньше железа и до четырёх раз быстрее работает с длинными документами. Обещают заметный рост в коде, математике и многоэтапных агентских сценариях. Доступна бесплатно в помощнике «ГигаЧат».

Источник

GFusion — первая в России диффузионная языковая модель

Ещё до Ultra, 2 июля, Сбер выложил GFusion — первую отечественную диффузионную языковую модель на базе GigaChat. Большинство привычных нейросетей генерируют текст слово за словом; диффузионный подход работает иначе — «проявляет» ответ целиком, как это давно делают генераторы картинок. По замерам самой команды, это даёт прирост скорости до 45% относительно GigaChat 3. Пока это скорее исследовательский шаг, но направление важное: скорость генерации — один из главных барьеров для массового применения ИИ.

Источник

Anthropic выпустила Claude Sonnet 5

Anthropic обновила рабочую лошадку линейки — вышел Claude Sonnet 5, заточенный под агентские задачи, работу с инструментами и код. Модель получила нативное контекстное окно на 1 млн токенов и по умолчанию стала основной в Claude Code. До 31 августа действует акционная цена — 2 доллара за миллион входных токенов и 10 за миллион выходных, что делает мощную модель ощутимо доступнее. Параллельно компания расширила режим совместной работы Cowork на веб и мобайл — с синхронизацией файлов и общим пространством для чатов и проектов.

Источник

Google переносит запуск Gemini 3.5 Pro

А вот у Google — обратная ситуация. По данным отраслевых источников, компания сдвинула выход следующей флагманской модели Gemini 3.5 Pro и фактически пересобирает её архитектуру с нуля, отказавшись от базы предыдущего поколения. Цель — подтянуть математику, качество изображений и генерацию векторной графики, а заодно нарастить контекст до 2 млн токенов. Ориентир по срокам — середина июля, но официально ни дату, ни детали Google пока не подтвердил, так что относимся к цифрам аккуратно. Показательно другое: даже гиганты готовы задержать релиз, лишь бы не выпустить модель, которая проиграет конкурентам.

Источник

ИИ-агенты выходят из демок в реальный продакшн

Главный сюжет июля — не в новых моделях, а в том, как бизнес их применяет. Компании массово переходят от эффектных демонстраций к замене реальных рабочих процессов: разбирают запутанные операции, добавляют человеческий контроль и считают сэкономленное время и снижение ошибок. Появляются профильные платформы — например, Akeneo 8 июля показала оркестратор Agentic Ziggy, который координирует узкоспециализированных агентов под задачи с данными. Оборотная сторона роста — управляемость: аналитики прямо называют контроль над агентами «новой кибербезопасностью». Без прозрачности и правил внедрять их рискованно.

Источник

В агентов заливают большие деньги

Инвесторы голосуют кошельком за ту же тенденцию. На днях Straiker привлёк 64 млн долларов в раунде Series A на безопасность корпоративных ИИ-агентов, а платёжный сервис Airwallex поднял 320 млн — на инструменты для покупок и финансовых операций, которые совершают уже сами агенты, а не люди. Тема «агенты, которые платят и покупают» ещё год назад звучала футуристично, а сегодня под неё собирают сотни миллионов. Это неплохой индикатор, куда движется рынок в ближайшие пару лет.

Источник

Что это значит на практике

Картина складывается понятная: базовые модели дешевеют и умнеют почти каждый месяц — как у нас, так и на Западе, — поэтому конкурентное преимущество смещается с «у кого нейросеть» на «кто умеет встроить её в работу». Отдельные чат-боты постепенно уступают место связкам агентов, которые сами доводят задачи до результата, а не просто отвечают на вопросы. И именно здесь у бизнеса появляется окно возможностей: тот, кто настроит такие процессы аккуратно и под контролем сейчас, получит фору, пока конкуренты только присматриваются. МАВИИ как раз помогает компаниям внедрять ИИ и ИИ-агентов в реальные бизнес-процессы — без хайпа, с прицелом на измеримый результат.