Gemini теперь сам пишет ответы на письма в Gmail

За три дня чат-боты заметно изменились: они перестали просто отвечать текстом и начали делать работу за человека. GPT-6 теперь собирает ответ из кнопок, графиков и мини-калькуляторов, которые можно потыкать прямо в чате. Агент Gemini залез в Gmail и Google Docs и получил собственную рабочую почту. А цены на модели за одну ночь упали почти вчетверо. Собрали, что из этого реально меняет расклад для бизнеса.

GPT-6 вместо стены текста рисует кнопки и графики

OpenAI с 7 октября раскатывает GPT-6 по всем тарифам ChatGPT, и главная новинка — «умный интерфейс» (Intelligent UI). Модель сама решает, чем ответить: где хватит текста, а где лучше показать интерактивный график, форму или калькулятор, который пользователь крутит прямо в окне чата. Платные тарифы получили версию GPT-6 Sol, бесплатные и Go — GPT-6 Luna с 8 октября. Аудитория, на которую это рассчитано, — больше 1,2 млрд человек в неделю.

Источник

Агент Gemini завёл себе рабочую почту и влез в Gmail с Docs

Google 8 октября выпустил агента Gemini для работы — и это уже не просто помощник в чате. Он планирует и выполняет задачи внутри Gmail, Drive, Docs и Calendar, умеет раздавать поручения суб-агентам и переключаться между несколькими моделями под задачу. Самое любопытное: агент получает собственную рабочую личность с email-адресом — то есть фактически становится ещё одним «сотрудником» в корпоративной почте. Старт — с бизнес-клиентов.

Источник

Claude Haiku 5.5 подешевел почти вчетверо

Anthropic 7 октября выкатила Claude Haiku 5.5 по цене 0,10 и 0,50 доллара за миллион токенов на запросах до 100 тысяч токенов — это примерно на 75% дешевле прежней Haiku 4.5. Для бизнеса это прямая экономия: обработка заявок, разбор писем и чатов на массовых задачах теперь обходится в разы дешевле. На той же неделе Anthropic, по сообщениям, получила от Google обязательство вложить до 40 млрд долларов при оценке компании около 350 млрд.

Источник

Grok Bot сам выбирает модель под задачу

Илон Маск 6 октября объявил: Grok Bot больше не завязан на одну модель, а подбирает лучшую под конкретную работу. Тяжёлые рассуждения уходят к Claude Opus 5.5, картинки — к Midjourney, музыка и звук — к Suno, и так далее. Идея простая: не «одна нейросеть на всё», а оркестр, где под каждую задачу берут того, кто делает её лучше. Для рынка это сигнал, куда всё движется — к связкам из нескольких моделей вместо ставки на одну.

Источник

NVIDIA и Microsoft готовят запуск ИИ-агентов прямо на Windows

На мероприятии Microsoft в Сан-Франциско 7 октября Дженсен Хуанг и Сатья Наделла показали, как две компании вместе затачивают железо и софт под ИИ-агентов, которые будут работать прямо на обычных Windows-ПК. То есть агент, который выполняет задачи, постепенно переезжает с облачных серверов на рабочий компьютер в офисе. Для компаний это вопрос скорости и приватности: часть данных не придётся гонять наружу.

Источник

GigaChat помогает инвесторам разобрать свой портфель

Сбер 8 октября показал новую роль GigaChat: он разбирает портфель инвестора и объясняет, что вообще происходит с его активами. Помощник подтягивает проверенные новостные источники и аналитику SberCIB и подсвечивает события, которые касаются именно бумаг клиента. Вместо того чтобы вручную прочёсывать ленту новостей, человек получает короткую сводку по своим активам.

Источник

«Алиса AI Про» от Яндекса берёт на себя задачи в CRM

Яндекс развивает бизнес-версию «Алисы»: ассистент «Алиса AI Про» умеет решать сложные многоэтапные задачи и обращается к рабочим приложениям, включая CRM-системы. По сути это тот же разворот, что и у Google с Gemini, — ассистент из «поговорить» превращается в исполнителя, который сам лезет в корпоративные системы и доводит дело до результата. Отдельно Яндекс выложил открытую модель Alice AI Foundation LLM как основу для агентных возможностей.

Источник

Что это значит на практике

Одна линия проходит через все новости недели: ИИ уходит из окошка чата в реальную работу. GPT-6 и Gemini уже не советуют, а делают — заполняют формы, роются в почте, доводят задачу до конца. При этом стоимость массовых задач падает: когда модель дешевеет на 75%, обрабатывать сотни заявок и писем в день становится не роскошью, а обычной статьёй расходов. Выигрывают не те, у кого «самая умная нейросеть», а те, кто встроил её в свои процессы — в CRM, почту, поддержку. Этим в МАВИИ мы и занимаемся: помогаем бизнесу внедрять ИИ-агентов под конкретные задачи, а не просто подключить ещё один чат-бот.