Битва нейросетей: Gemini Omni Flash против Kling 3.0 в генерации видео

Nic Reeve14:00 11.09.20269 мин чтения

Битва ИИ-новостей: Gemini Omni Flash или Kling 3.0 для управления видео нового поколения?

19 мая 2026 года Google начала внедрение Gemini Omni Flash в свои приложения и API для генерации и редактирования разговорного видео, в то время как Kling 3.0 от Kuaishou, выпущенный 4–5 февраля 2026 года, вывел многокадровые последовательности и кинематографические раскадровки в мейнстрим гонки ИИ-технологий.

Что именно представляют собой Gemini Omni Flash и Kling 3.0?

Gemini Omni Flash — это быстрая модель Google для преобразования текста и изображений в видео, предназначенная для интерактивного редактирования; в настоящее время она широко доступна как Gemini Omni 1.1 Flash. Kling 3.0 — это семейство мультимодальных моделей видео и изображений третьего поколения от Kuaishou, в основе которых лежат движки Video 3.0 и Video 3.0 Omni для создания коротких нативных 4K-клипов с элементами управления раскадровкой.

Обе системы находятся на переднем крае ИИ-видео.

Согласно анонсу модели Gemini от Google в мае 2026 года, Gemini Omni Flash превращает текстовые запросы и дополнительные справочные изображения в короткие видеоклипы и позволяет пользователям «легко редактировать видео с помощью диалога» в приложении Gemini, Google Flow и инструментах YouTube.
Согласно документации для разработчиков Google, API Gemini Omni Flash описывается как модель для «генерации и редактирования» видео, которая дорабатывает клипы посредством диалогов на естественном языке и поддерживает расширение видео.
Согласно примечаниям к выпуску Google от 27 августа 2026 года, Gemini Omni 1.1 Flash стала общедоступной и заменила предыдущую предварительную версию, которая будет отключена 30 сентября 2026 года.
Согласно записи о Kling 3.0 в ИИ-вики, обновленной 11 сентября 2026 года, Kling 3.0 включает в себя Video 3.0, Video 3.0 Omni, Image 3.0 и Image 3.0 Omni, построенные на единой мультимодальной архитектуре, которая выдает короткие клипы в нативном разрешении 4K с синхронизированным многоязычным аудио.
Согласно руководству Genra от 20 февраля 2026 года, Kuaishou приурочила публичный релиз Kling 3.0 к 5 февраля 2026 года, внедрив режимы «текст-в-видео», «изображение-в-видео» и генерацию на основе референсов по всей линейке.

Как Gemini Omni Flash справляется с редактированием видео и управлением пользователем?

Gemini Omni Flash фокусируется на разговорном редактировании: пользователи могут запрашивать изменения, расширять сцены и корректировать кадры, используя естественный язык, с поддержкой инкрементальных расширений по 10 секунд до 40 секунд в Gemini Omni 1.1 Flash. Благодаря этому модель Google ощущается скорее как интерактивный редактор, а не как генератор одного кадра.

Редактирование в экосистеме Gemini строится на основе диалога.

Согласно блогу Google Omni 1.1 Flash от 27 августа 2026 года, модель обеспечивает «видеопроизводство студийного качества» и позволяет пользователям расширять видео с шагом в 10 секунд до 40 секунд суммарно, анализируя до 10 секунд предыдущего контекста вместо одной последней секунды.
Согласно той же публикации, Gemini Omni 1.1 поддерживает такие функции, как интерполяция первого и последнего кадров и вывод в 4K в поддерживаемых средах, что улучшает непрерывность между правками.
Согласно блогу Google Gemini Omni от 19 мая 2026 года, пользователи могут «легко редактировать видео с помощью диалога» и уже видят интеграцию модели в приложение Gemini, Google Flow и YouTube Shorts, с развертыванием для подписчиков Google AI Plus, Pro и Ultra по всему миру и бесплатным использованием в некоторых инструментах YouTube.
Согласно документации API Gemini Omni Flash, разработчики могут уточнять и редактировать созданные видео, отправляя инструкции на естественном языке в процессе взаимодействия, что позиционирует модель как динамический редактор, поддерживающий как расширение, так и генерацию видео.
Согласно анонсу Google Workspace от 16 июля 2026 года, Gemini Omni Flash теперь обеспечивает работу Google Vids, где пользователи могут редактировать видео с помощью простых текстовых запросов и генерировать новые клипы с персональными аватарами, которые выглядят и звучат как они сами.
Согласно пояснительной статье ilisai, обновленной 2 сентября 2026 года, видеогенератор сервиса теперь использует Gemini Omni 1.1 Flash и тарифицирует минимум 10 секунд за клип, что указывает на то, что быстрая модель Google уже развернута на сторонних платформах.

Этот разговорный рабочий процесс благоприятствует авторам, которые ожидают быстрой итерации, например, редакторам социальных видео или маркетинговым командам, которым нужно вносить много мелких изменений, не пересобирая клипы с нуля.

Что предлагает Kling 3.0 в плане многокадровой непрерывности и раскадровки?

Модели Video 3.0 и Video 3.0 Omni в Kling 3.0 делают упор на многокадровую генерацию: до шести связанных кадров в одном клипе со стабильной идентичностью персонажа, освещением и окружением при смене планов. Планирование кадров может быть автоматическим или полностью пользовательским, превращая запросы в структурированные мини-последовательности.

Инструменты для работы с несколькими кадрами делают Kling похожим на движок превизуализации для режиссеров.

Согласно руководству пользователя Kling Video 3.0, обновленному 26 августа 2026 года, модель поддерживает два режима для многокадрового видео: «Multi‑Shot» и «Custom Multi‑Shot». Когда включен Multi‑Shot, система автоматически планирует переходы и создает многосценовый контент; Custom Multi‑Shot позволяет пользователям настраивать количество и длительность кадров.
Согласно руководству Kling по многокадровой съемке от 28 июля 2026 года, Multi‑Shot структурирует сцену посредством выбора ракурсов, смены кадров и развития повествования, считывая информацию о покрытии из запроса для настройки углов и композиций для кинематографического сторителлинга.
Согласно руководству по Kling 3.0 от Morphic за август 2026 года, Kling Video 3.0 поддерживает многокадровые последовательности до шести склеек на генерацию, с режимами «текст-в-видео», «изображение-в-видео» и «начальный и конечный кадр в видео» при максимальной длительности 15 секунд на клип.
Согласно обзору Invideo от 28 мая 2026 года, Kling 3.0 может генерировать до шести связанных кадров, позволяя пользователям либо описать сцену и позволить модели спланировать переходы, либо указать кадрирование, длительность и движение камеры для каждого кадра для точного выполнения списка съемок.
Согласно странице функций Kling3Pro от 26 марта 2026 года, многокадровая генерация Kling 3.0 определяет до шести отдельных кадров в рамках одного 15-секундного клипа, каждый со своим запросом и углом камеры, при этом сохраняя непрерывность внешности персонажа, гардероба и окружения с помощью кодирования идентичности на уровне сцены.
Согласно рейтингу продуктов от AI Wiki и Synthszr, обновленному 6 сентября 2026 года, единая архитектура Kling 3.0 создает нативное 4K-видео с частотой до 60 кадров в секунду и поддерживает многокадровые раскадровки с количеством склеек до шести, укрепляя свои позиции в области высокой точности воспроизведения.

Эти гарантии непрерывности важны для рекламных агентств, команд превизуализации и независимых кинематографистов, которым нужна последовательность связанных кадров, а не просто отдельные клипы.

Как соотносятся возможности длительности, разрешения и аудио?

Gemini Omni Flash делает упор на гибкую длительность за счет расширений и фокусируется на быстрых 720p-клипах во многих сервисах, в то время как Kling 3.0 ориентирован на короткие, но насыщенные нативные 4K-последовательности до 15 секунд с синхронизированным многоязычным аудио. Технические компромиссы определяют, кто больше выигрывает от каждой системы.

Согласно блогу Google Omni 1.1 Flash, пользователи могут расширять видео с шагом в 10 секунд до 40 секунд в общей сложности, при этом Omni анализирует до 10 секунд предыдущего контекста для сохранения согласованности движения и композиции.
Согласно статье ilisai от 19 июля 2026 года, оригинальная предварительная версия Gemini Omni Flash создавала короткие 720p-клипы по текстовым запросам или референсным изображениям, а с обновлением от 1 сентября каждое видео, созданное с помощью Gemini Omni 1.1 Flash, тарифицируется минимум как 10 секунд вывода.
Согласно профилю Kling 3.0 в ИИ-вики, новое поколение перешло от примерно 10-секундных 1080p-клипов в Kling 2.6 к 15-секундным нативным 4K-клипам в Kling 3.0, добавив синхронизированную лип-синк озвучку на пяти языках.
Согласно технической таблице Morphic, модель Video 3.0 в Kling 3.0 поддерживает длительность от 3 до 15 секунд, соотношения сторон, такие как 16:9, 9:16 и 1:1, и нативное 4K-разрешение, с альтернативными опциями в 1080p и 720p.
Согласно рейтингу Synthszr от 6 сентября 2026 года, Kling 3.0 нативно генерирует 4K-видео с частотой до 60 кадров в секунду с синхронизированным аудио и поддерживает до шести склеек на клип.

Пользователи, стремящиеся к максимальному разрешению и интегрированному звуку, будут склоняться к Kling; команды, оптимизирующие процесс итеративного редактирования внутри существующих инструментов Google, могут предпочесть более низкое разрешение в обмен на скорость и интеграцию.

Где доступны эти модели и как они тарифицируются?

Gemini Omni Flash встроена в уровни подписки и инструменты Google, от приложения Gemini до продуктов YouTube и Google Vids, в то время как Kling 3.0 доступен через платформы Kuaishou и партнерские API, ориентированные на создателей и разработчиков. Коммерческие условия различаются, но обе системы нацелены на профессиональное и полупрофессиональное использование.

Согласно блогу запуска Gemini Omni от 19 мая 2026 года, Gemini Omni Flash начала внедряться для подписчиков Google AI Plus, Pro и Ultra по всему миру через приложение Gemini и Google Flow, а также стала доступна бесплатно в YouTube Shorts и приложении YouTube Create.
Согласно блогу Google Workspace от 16 июля 2026 года, Gemini Omni Flash теперь обеспечивает работу Google Vids, предоставляя пользователям Workspace доступ к редактированию на основе текстовых запросов и генерации аватаров в рамках пакета для повышения продуктивности.
Согласно примечаниям к выпуску Gemini API, Gemini Omni 1.1 Flash стала общедоступной в начале сентября 2026 года, что сигнализирует о том, что теперь действуют производственная тарификация и квоты, поскольку предварительная версия приближается к выводу из эксплуатации.
Согласно руководству по функциям Kuaishou от 9 февраля 2026 года, Kling 3.0 был официально запущен 4 февраля 2026 года в 23:00 по пекинскому времени, а доступ к API для разработчиков открылся 5 февраля 2026 года.
Согласно обзору Genra от 20 февраля 2026 года, развертывание Kling 3.0 в приоритетном порядке проводилось для подписчиков «Ultra» перед более широким открытием, что позиционирует модели как премиальные инструменты для серьезных авторов.
Согласно руководству Morphic, сторонние платформы интегрируют режимы Kling 3.0 в свои собственные интерфейсы, предлагая создателям контроль над длительностью, разрешением и многокадровыми функциями в дополнение к своей собственной ценовой политике.
Согласно рейтингу Synthszr за сентябрь 2026 года, Kling 3.0 фигурирует в списках ИИ-продуктов, нацеленных на профессиональных пользователей, что указывает на его позиционирование в профессиональных и полупрофессиональных рабочих процессах видеопроизводства.

Эти стратегии дистрибуции имеют значение. Google тесно связывает ИИ-видео со своими стеками продуктивности и социальными сетями, в то время как Kuaishou и ее партнеры продвигают Kling в специализированные творческие и редакторские среды, где пользователи могут выстраивать вокруг них целые производственные цепочки.

Кто больше выигрывает от гибкости редактирования, а кому нужна многокадровая непрерывность?

Авторы, которые быстро итерируют одиночные клипы — с частыми правками на основе текста, сменой аватаров и расширением сцен — больше всего выигрывают от разговорного редактирования Gemini Omni Flash и глубокой интеграции в инструменты Google. Команды, планирующие раскадровки или рекламные последовательности, получают больше пользы от многокадровой непрерывности Kling 3.0 и вывода в 4K с качественным аудио.

Разные рабочие процессы указывают на разных лидеров.

Для менеджеров соцсетей и создателей короткого контента внутри YouTube и Workspace способность Gemini расширять сцены, интерполировать кадры и применять правки на естественном языке — «приблизить этот кадр», «сделать фон ярче» — снижает трения при превращении черновых идей в отполированные клипы.
Для кинематографистов, агентств и команд превизуализации комбинация Kling из шести связанных кадров, фиксированной идентичности персонажа и визуализации в 4K означает, что они могут прорабатывать миниатюрные раскадровки, тестировать охват камеры и поддерживать непрерывность от кадра к кадру.
Согласно сравнению Invideo, Kling 3.0 прямо противопоставляет поддержку нескольких кадров моделям для создания одного кадра, подчеркивая, что он может либо автоматически планировать покрытие, либо следовать детальному списку съемок, написанному человеком.
Согласно блогу Google Omni 1.1, расширенное окно контекста и инструменты интерполяции ориентированы на производство «студийного качества» для авторов, которые, возможно, не хотят мыслить дискретными кадрами, но заботятся о плавности движений и последовательности кадрирования в готовом видео.

Ни одна модель не выигрывает безоговорочно. Выбор зависит от того, мыслит ли творческая команда клипами с разговорными правками или последовательностями кадров с жесткой непрерывностью и высококлассным визуалом.

Источники

Читать далее →

Похожие материалы

AI & Tech

Рассекреченные документы: Microsoft предупреждала о риске «спирали гибели» для журналистики из-за новостей, созданных ИИ

17 сентября 2026 года в ходе раскрытия судебных документов по иску The New York Times против OpenAI и Microsoft стало известно, что высокопоставленные руководители Microsoft предупреждали: их продукты на базе ИИ рискуют создать «порочный круг» (doom loop), который будет оттягивать трафик и деньги у новостных изданий, одновременно снижая качество информации в самом интернете. Что говорят рассекреченные документы Microsoft об ИИ и журналистике? Рассекреченные документы Microsoft содержат внутренние предупреждения о том, что поисковые системы на базе ИИ, обученные на новостных статьях, могут как подорвать бизнес-модели издателей, так и ослабить информационную экосистему в сети, от которой зависят сами эти системы ИИ. Ключевые выдержки из материалов дела показывают, что исследователи и руководители продуктов Microsoft были встревожены тем, как системы генеративного ИИ используют журналистику и замещают её: По данным TechCrunch, во внутренней презентации, подготовленной директором Microsoft по прикладным наукам Брентом Хектом в январе 2024 года, масштабный сбор данных (скрейпинг) ИИ и системы ответов описывались как «порочный круг», который будет «одновременно наносить ущерб работе наших моделей и всего интернета». The Washington Examiner сообщает, что Хект писал: «Наша стратегия контента для ИИ запустила „порочный круг“, который нанесет ущерб работе наших моделей и всего интернета одновременно», называя ситуацию «крайне необычной», поскольку конечный продукт угрожает «экономическим основам его важнейших поставщиков». Law360 и MLex отмечают, что во внутренних документах сотрудники Microsoft и OpenAI признают: нелицензионное использование миллионов новостных статей может запустить порочный круг, ставящий под удар их «цепочку поставок контента». The Wrap цитирует документы, в которых Microsoft предупреждает, что подход компаний к ИИ запустил порочный круг, который нанесет ущерб как работе моделей, так и «всему интернету». Эти заявления содержатся в нередактированном меморандуме, поданном юристами The New York Times в рамках текущего дела о нарушении авторских прав против OpenAI и Microsoft в федеральном суде Манхэттена. Дело рассматривается в судах с 2023 года. Кто внутри Microsoft бил тревогу по поводу скрейпинга ИИ и «кражи» труда? Опасения внутри Microsoft возглавлял Брент Хект, директор компании по прикладным наукам, который неоднократно предупреждал, что масштабный сбор журналистских материалов для обучения ИИ фактически является беспрецедентной кражей человеческого труда. В рассекреченных документах приводится несколько поразительных внутренних комментариев Хекта: TechCrunch сообщает, что в ходе внутренних дискуссий в январе 2023 и 2024 годов Хект назвал масштабный скрейпинг онлайн-контента для ИИ «крупнейшей кражей труда в истории человечества». The New York Daily News отмечает, что, согласно нередактированным судебным документам, высокопоставленный руководитель Microsoft считал, что системы ИИ, построенные на чужом труде, будут восприниматься как «поразительная кража беспрецедентных масштабов» и, возможно, «величайшее ограбление труда в истории человечества». BrandiconImage и The Wrap цитируют слова Хекта, называющего копирование новостных статей «поразительной кражей беспрецедентных масштабов» и потенциально «крупнейшей кражей труда в истории человечества». TweakTown, обобщая материалы дела, пишет, что Хект утверждал: использование принципа «добросовестного использования» (fair use) для оправдания массового скрейпинга новостных статей является «полным издевательством» над этим юридическим понятием. Эти предупреждения свидетельствуют о том, что внутри компании осознавали: конвейеры обучения ИИ, построенные на труде издателей, несут не только юридические риски. Некоторые инженеры и ученые, ответственные за эти системы, видели в них этическую и экономическую угрозу для всей новостной экосистемы. Как ИИ-поисковик Microsoft влияет на трафик новостных изданий? В материалах дела утверждается, что инструменты ответов на базе ИИ от Microsoft резко сокращают переходный трафик к новостным ресурсам, что вызывает опасения: этот эффект замещения может разрушить финансовую базу, поддерживающую профессиональную журналистику. Различные источники описывают внутренние метрики и показания о том, как ответы ИИ меняют поведение пользователей: TechBeat сообщает, что в нередактированных документах указано: Хект предупреждал в январе 2024 года, что поисковый движок Microsoft Copilot снизил показатель кликабельности (CTR) статей New York Times на величину до 93% по сравнению с традиционными результатами поиска Bing. TweakTown в обзоре тех же документов отмечает внутренние оценки, согласно которым ИИ-чат-боты и блоки ответов могут сократить трафик издателей на 51–94% в зависимости от сценария и типа запроса. The Wrap приводит показания генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы о том, что общение с чат-ботами уже стало заменой посещения новостных сайтов, поскольку ИИ «предоставляет информацию прямо на платформе, избавляя от необходимости переходить к первоисточнику». Эти цифры, основанные на внутренних оценках и судебных показаниях 2024 и 2025 годов, позволяют предположить, что ИИ-системы не просто сосуществуют с новостными сайтами. Они могут избавить многих пользователей от необходимости переходить по ссылкам, что подрывает доходы от рекламы и подписок, зависящих от прямых визитов. Что именно представляет собой «порочный круг», описанный руководителями Microsoft? «Порочный круг», упомянутый в судебных документах, — это самоподдерживающийся цикл, в котором системы ИИ подрывают экономическую жизнеспособность новостных изданий, что ведет к ухудшению качества контента в сети, который, в свою очередь, вредит самим моделям ИИ, зависящим от этого контента. Внутренние документы, цитируемые в различных отчетах, описывают логику этого цикла: Ground News и EuropeSays объясняют, что в меморандуме Хекта содержалось предупреждение: продукты генеративного ИИ создали порочный круг, который «пожирает интернет и уничтожает бизнес тех компаний, у которых эти продукты украли контент», заменяя визиты на сайты издателей ответами ИИ. The Washington Examiner цитирует документ Microsoft: «Крайне необычно, что конечный продукт угрожает экономическим основам своих важнейших поставщиков, но именно такую ситуацию мы создали для нашего бизнеса LLM в отношении его „цепочки поставок контента“». BrandiconImage отмечает, что в документах описывается сценарий, при котором падение трафика на новостные сайты ослабляет всю онлайн-экосистему и в конечном итоге снижает качество информации, доступной для систем ИИ. TweakTown резюмирует этот цикл так: ИИ-поисковики сокращают трафик, снижают финансовую мотивацию журналистов, уменьшают объем качественных репортажей, а затем наносят ущерб тем самым моделям, которым эти репортажи необходимы для обучения. Основная идея проста. Меньше денег на журналистику означает меньше репортеров и менее надежные новости. Модели ИИ, обученные на таком деградировавшем контенте, будут работать хуже, что нанесет вред и пользователям, и самим платформам. Как иск New York Times использует эти внутренние признания? The New York Times использует признания сотрудников Microsoft и OpenAI, чтобы доказать: компании сознательно строили прибыльные системы ИИ на нелицензионном новостном контенте, понимая, что эта стратегия угрожает тем самым издателям, которые производят этот контент. Недавние публикации о рассекреченных документах раскрывают правовую позицию Times: Юридический обзор KuCoin гласит, что недавно рассекреченный меморандум в деле New York Times против OpenAI был составлен юристами Times и «в значительной степени состоит» из заявлений и интервью с руководителями технологических компаний, признающих, что большие языковые модели были «построены на контенте, который руководители Microsoft описывают как кражу беспрецедентного масштаба». Ground News сообщает, что документы представляют слова самих руководителей, чтобы показать, что большие языковые модели являются «хищническими» технологиями, обученными на «украденном контенте», что представляет собой «экзистенциальный риск» для писателей, художников и медиакомпаний. MLex описывает новые документы как подтверждение осведомленности о «затратах ИИ-копирования для американских новостных компаний», включая признание того, что нелицензионное использование миллионов статей для обучения чат-ботов может запустить порочный круг и стать «крупнейшей кражей труда в истории человечества». Law360 отмечает, что сотрудники Microsoft и OpenAI годами признавали внутри компаний, что инструменты, обученные на новостных статьях, скорее всего, заменят издателей, что приведет к сценарию порочного круга. Акцентируя внимание на этих внутренних заявлениях, Times стремится усилить свой аргумент о том, что OpenAI и Microsoft сознательно полагались на нелицензионную журналистику, предвидя ущерб для издателей. Каковы внутренние опасения OpenAI относительно издателей и замещения? Рассекреченные документы касаются не только Microsoft. Они также раскрывают внутренние опасения OpenAI, что чат-боты станут прямыми заменителями новостных изданий, подрывая экономическую целесообразность продолжения репортажной деятельности. Несколько источников резюмируют эти опасения: По данным BrandiconImage, Ник Терли, возглавлявший команду разработчиков ChatGPT, в меморандуме 2023 года предупреждал, что ИИ представляет собой «экзистенциальную угрозу» для издателей. The Wrap сообщает, что Терли писал о том, что издатели столкнулись с экзистенциальной угрозой со стороны продуктов ИИ, которые уже в значительной степени являются «замещающими» и станут таковыми еще больше по мере совершенствования систем. Law360 утверждает, что сотрудники OpenAI и Microsoft годами признавали, что инструменты ИИ, обученные на новостных статьях, вероятно, заменят издателей, способствуя развитию порочного круга, описанного в документах. Эти внутренние комментарии перекликаются с тревогами многих редакторов и репортеров: если пользователи могут попросить чат-бота о кратком изложении вместо посещения новостного сайта, долгосрочное финансирование независимой журналистики становится крайне нестабильным. Какие широкие последствия этот «порочный круг» имеет для будущего новостей? «Порочный круг», описанный сотрудниками Microsoft и OpenAI, предполагает, что нынешние стратегии генеративного ИИ могут дестабилизировать бизнес новостей, снизить качество информации в интернете и, в конечном счете, нанести ущерб самим системам ИИ, если не появятся новые экономические и правовые механизмы. В различных отчетах прослеживаются несколько повторяющихся тем: Руководители в частных беседах согласны с предупреждениями издателей о том, что генеративный ИИ представляет собой «экзистенциальную угрозу» для новостных организаций, поскольку он выкачивает и контент, и аудиторию, не оплачивая ни то, ни другое. Внутренние дискуссии Microsoft подчеркивают, что экономические основы журналистики являются частью «цепочки поставок контента» для ИИ, а значит, нанесение ущерба издателям со временем наносит ущерб и продуктам ИИ. Документы высвечивают несоответствие между краткосрочной выгодой — предоставлением мгновенных ответов, которые нравятся пользователям, — и долгосрочными рисками, такими как сокращение числа репортеров, занимающихся расследованиями общественных интересов из-за обвала доходов. Ряд аналитиков утверждает, что концепция порочного круга может подтолкнуть суды и регуляторов к рассмотрению новых моделей, включая лицензионные соглашения, обязательные сборы или явные ограничения на скрейпинг и использование данных из профессиональных новостных изданий для обучения. Текущий спор сосредоточен на контенте New York Times и существующих продуктах ИИ. Фундаментальный вопрос заключается в том, сможет ли выжить интернет, на который опирается ИИ, если его основной экономический двигатель — коммерческая и подписная журналистика — будет выхолощен теми самыми системами, которые теперь собирают и резюмируют его работу.

Nic Reeve·14:00 18.09.2026

AI & Tech

AI-новости: Claude от Anthropic получит четверть ресурсов на разработку своего преемника

AInews: Claude от Anthropic берет на себя четверть задач по созданию своего преемника 17 сентября 2026 года компания Anthropic сообщила, что ее чат-бот Claude теперь выполняет 26% всех научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) компании по созданию будущих моделей ИИ. Эта веха была представлена фирмой как ранний пример того, как системы искусственного интеллекта, согласно AInews, начинают помогать в создании своих собственных преемников под строгим человеческим контролем. Какой объем работ по НИОКР в Anthropic теперь выполняет Claude? Anthropic сообщает, что по состоянию на август 2026 года Claude «руководит» 26% внутренних исследований и разработок моделей, тогда как в марте 2026 года этот показатель составлял около 1%. Это означает, что система способна выполнять большую часть задачи на основе высокоуровневого запроса, в то время как люди контролируют и одобряют каждый шаг. Anthropic подробно описала рабочую нагрузку Claude, используя шкалу автономности, разработанную Epoch AI — независимой некоммерческой организацией, отслеживающей прогресс в области систем искусственного интеллекта. Компания и сторонние аналитики представили следующие цифры и временную шкалу: Согласно посту в блоге Anthropic от 17 сентября 2026 года: Claude руководил 26% работ по НИОКР моделей по состоянию на август 2026 года. По данным Reuters, измерения в марте 2026 года показывали, что Claude руководил примерно 1% такой работы по той же шкале. Методология Epoch AI классифицирует текущий уровень как AL4, «руководство» (leads) , когда ИИ может выполнять большую часть задачи от начала до конца на основе высокоуровневого запроса при постоянном надзоре человека. Anthropic сообщила журналистам, что вклад Claude вырос с менее чем 1% в феврале до примерно четверти измеряемой работы к августу 2026 года. Технический обозреватель The Washington Post описал эту 26-процентную долю как «более четверти» всех НИОКР Anthropic, подчеркнув, как быстро компания передала основные инженерные задачи в руки своего собственного чат-бота. Является ли Claude полностью автономным при создании своей следующей версии? Anthropic утверждает, что Claude еще не является полностью автономным, подчеркивая, что люди по-прежнему остаются «в контуре управления» (in the loop) и что ни одна часть измеряемой работы не достигла наивысшего уровня автономности, при котором система ИИ могла бы полностью проектировать, обучать и одобрять своего преемника без надзора человека. В своих публичных метриках Anthropic провела четкую грань между сотрудничеством и автономностью. Компания и сторонние эксперты сообщают следующее: Согласно блогу Anthropic и сообщениям Reuters, по состоянию на август 2026 года 0% измеряемой работы достигли уровня AL5 «полная автономность» . Anthropic заявила, что Claude «не работает полностью автономно ни в какой части измеряемой работы» и что люди контролируют, проверяют и могут блокировать его действия. Согласно техническому резюме, Claude в настоящее время пишет инфраструктурный код, проводит эксперименты, анализирует результаты и проверяет изменения, но он не устанавливает корпоративные цели, не принимает решения о политике развертывания и не контролирует процесс обучения в целом. Опубликованная Anthropic шкала автономности, адаптированная от Epoch AI, различает ИИ, который помогает , сотрудничает , руководит и, наконец, действует автономно ; Claude находится на предпоследней ступени. Издания, включая ABC News и The Washington Post, подчеркивают, что, несмотря на заголовки об ИИ, который «строит сам себя», Claude по-прежнему зависит от исследователей-людей в вопросах направления, ограничений и окончательного утверждения на каждом этапе. Какого рода работу выполняет Claude для создания своего преемника? Claude теперь выполняет широкий спектр технических задач в цикле исследований моделей Anthropic, включая написание и исправление кода, проектирование экспериментов, запуск задач по обучению и оценке, а также помощь в интерпретации результатов, которые используются при проектировании будущих версий Claude. Данные Anthropic вместе с анализом технологических изданий описывают роль Claude конкретными инженерными терминами: Согласно метрикам Anthropic за сентябрь 2026 года, Claude все чаще пишет инфраструктурный код , используемый для обучения и оценки новых моделей, под контролем человека. Компания заявляет, что Claude теперь помогает проектировать эксперименты , настраивать запуски на вычислительных кластерах и корректировать параметры, основываясь на высокоуровневых целях, поставленных исследователями-людьми. Отчеты профильных технологических сайтов говорят о том, что Claude теперь анализирует результаты экспериментов , предлагая изменения в архитектурах, функциях потерь или выборе данных, которые люди могут принять или отклонить. Anthropic сообщила журналистам, что более 90% ее работ по НИОКР теперь включают системы ИИ, сотрудничающие с людьми на уровне «ИИ сотрудничает» или выше по шкале автономности. По данным ABC News и The Washington Post, компания характеризует этот вклад как «большие объемы работы», выполняемые под «тесным руководством человека», а не как независимое принятие решений. Внешние комментаторы характеризуют роль Claude как переход от простого дополнения кода или генерации документации к помощи в структурировании целых исследовательских проектов, даже если исследователи по-прежнему выбирают цели и проверяют каждый шаг. Почему Anthropic опубликовала метрики автономности и кто создал эту шкалу? Anthropic опубликовала подробные измерения роли Claude, чтобы дать политикам, исследователям и общественности более четкое представление о том, насколько быстро системы ИИ вносят вклад в разработку ИИ, используя пятиуровневую шкалу автономности, разработанную при участии Epoch AI — независимой некоммерческой организации, отслеживающей развитие технологий. В посте в блоге Anthropic от 17 сентября 2026 года поясняется, что лаборатория планирует регулярно публиковать такие данные, чтобы внешние наблюдатели могли оценить прогресс на пути к системам, которые однажды смогут создавать более совершенный ИИ с ограниченным участием человека. Это объявление и освещение в финансовых и технологических изданиях подчеркивают несколько аспектов такого подхода: По данным Finimize, Anthropic заявила, что будет «продолжать публиковать статистику» того, как быстро ИИ начинает создавать ИИ, используя шкалу автономности в качестве общего мерила. Reuters сообщил, что Anthropic рассматривает эти цифры как ранние индикаторы прогресса на пути к «рекурсивному самосовершенствованию» — сценарию, при котором ИИ улучшает себя сам, не полагаясь на инженеров-людей при каждой итерации. Шкала автономности Epoch AI, цитируемая Anthropic и множеством других изданий, определяет уровни от AL1 (ИИ помогает человеку в узких задачах) до AL5 (ИИ действует автономно на всем этапе разработки). Внутренние измерения Anthropic относят большую часть работы Claude к уровням AL3 («сотрудничает») и AL4 («руководит»), при этом по состоянию на август 2026 года ни одна задача не достигла уровня AL5. Институт безопасности и систем ИИ при Anthropic опубликовал исследовательскую заметку под названием «Когда ИИ строит сам себя», описывающую, как при наличии достаточных вычислительных мощностей автономность может распространиться на проектирование, обучение и развертывание систем-преемников. Руководители Anthropic в публичных интервью утверждали, что такая прозрачность может помочь регуляторам отслеживать риски по мере того, как системы ИИ берут на себя все больше работы по созданию нового ИИ, вместо того чтобы оставлять прогресс видимым только внутри корпоративных лабораторий. Как стремление Claude к самосовершенствованию вписывается в общую повестку Anthropic по безопасности? Anthropic представляет растущую роль Claude в разработке моделей одновременно как повышение эффективности и как тестовый случай для мер безопасности. Эти меры призваны сохранить контроль человека над системами ИИ, помогающими создавать более способных преемников, включая строгий надзор, ограничения действий и возможность приостановить обучение при росте рисков. На протяжении большей части 2026 года Anthropic публично предупреждала о рисках стремительного развития ИИ, одновременно продвигая собственные модели вперед. Ранее в этом году компания призвала ведущие лаборатории координировать возможные паузы в разработке, если показатели безопасности укажут на рост опасности: 4 июня 2026 года Reuters сообщил, что Anthropic призвала к «скоординированному плану» среди крупнейших разработчиков ИИ для остановки разработок, если риски превысят согласованные пороги, ссылаясь на растущие возможности в выполнении задач и самосовершенствовании систем. Согласно этому отчету, Anthropic заявила, что способность ИИ самостоятельно выполнять сложные задачи удваивается примерно каждые четыре месяца, что указывает на возможность рекурсивного самосовершенствования. В своей исследовательской заметке «Когда ИИ строит сам себя» от 18 сентября 2026 года Институт Anthropic изложил сценарии, при которых будущие системы могут автономно проектировать и обучать преемников, подчеркнув необходимость управления и технических средств контроля до появления таких систем. Текущие данные подчеркивают, что Claude не выбирает корпоративные цели, не может самостоятельно одобрить свое развертывание и работает под защитными механизмами, которые позволяют персоналу приостановить или отменить действия. Освещение в общественно-политических СМИ отражает это двойственное послание: Anthropic стремится использовать ИИ для создания лучшего ИИ, одновременно публично настаивая на том, что защитные барьеры и возможность приостановки должны идти в ногу с техническим прогрессом. На кого влияет расширенная роль Claude и что может быть дальше? Расширенная роль Claude в НИОКР Anthropic затрагивает инженеров внутри компании, конкурирующие лаборатории ИИ, наблюдающие за экспериментом, регуляторов, отслеживающих автоматизацию критически важных систем, и инвесторов, оценивающих экономику исследований под управлением ИИ. При этом Anthropic сигнализирует, что ожидает дальнейшего роста доли ИИ в разработке в ближайшие месяцы. Репортажи финансовых и технологических изданий намечают краткосрочные последствия: Согласно Finimize и Reuters, показатели Anthropic демонстрируют, что системы ИИ берут на себя растущую долю дорогостоящих исследовательских работ, что в среднесрочной перспективе может снизить затраты на обучение и эксперименты с крупными моделями. Статьи в технологической журналистике отмечают, что конкурирующие лаборатории, такие как OpenAI и Google DeepMind, уже используют инструменты ИИ внутри своих компаний и могут столкнуться с давлением с целью публикации сопоставимых метрик того, какая часть их собственной работы теперь управляется ИИ. Политические аналитики, цитируемые в публикациях, говорят, что регулярная отчетность об уровнях автономности может повлиять на регуляторные предложения по прозрачности, аудиту и требованиям присутствия человека в контуре управления при разработке передового ИИ. Собственный Институт Anthropic предполагает, что если автономность продолжит расти, будущие обновления могут показать системы ИИ, которые не только проектируют эксперименты, но и предлагают новые архитектуры, конвейеры обучения и стратегии безопасности в масштабе всей компании. Внешние эксперты предупреждают, что как только системы ИИ смогут полностью проектировать и обучать преемников с ограниченным участием человека, вопросы подотчетности, ответственности и контроля станут гораздо острее, чем в сегодняшних условиях контролируемого процесса. Anthropic не дала точного прогноза относительно того, когда Claude или его преемники могут достичь высшего уровня автономности. Вместо этого компания обязалась регулярно публиковать метрики работ под руководством ИИ и сотрудничать с некоммерческими организациями, такими как Epoch AI, чтобы совершенствовать методы измерения того, насколько близки системы ИИ к созданию следующего поколения самих себя.

Nic Reeve·14:00 19.09.2026

AI & Tech

AInews: Прогнозы цены TAO резко выросли на фоне запуска новых платформ ИИ-агентов

AInews: Прогнозы цены TAO резко выросли на фоне запуска новых платформ ИИ-агентов В период с 13 по 20 сентября 2026 года аналитики резко повысили прогнозы цен на токен TAO сети Bittensor, в то время как на рынке появились новые инструменты автономных ИИ-агентов. Это превратило AInews в окно, позволяющее наблюдать как за спекулятивными ставками на криптовалюту, так и за практическими программными решениями, меняющими подход разработчиков к созданию автоматизированных цифровых работников. Что происходит с ценой TAO прямо сейчас? TAO торгуется в диапазоне чуть выше 250 долларов, демонстрируя колебания в 8–9% за последние дни, что является реакцией трейдеров на обновления протокола и общий ралли токенов в секторе ИИ. Прогнозы на сентябрь 2026 года сосредоточены в «бычьем» диапазоне примерно от 220 до 541 доллара, в зависимости от используемых моделей и допущений относительно рисков. Последние рыночные данные показывают: Согласно данным CoinMarketCap по TAO на 18–20 сентября 2026 года, цена TAO колебалась примерно между 233 и 260 долларами во время нескольких краткосрочных ралли и откатов, при этом ежедневные движения на 3–9% были обычным явлением в течение последней недели. Краткосрочный прогноз CoinLore от 20 сентября 2026 года оценивает текущую цену TAO примерно в 262,32 доллара и прогнозирует 250,14 доллара на 21 сентября 2026 года, ожидая 24-часовой торговый диапазон между 245,27 и 277,89 долларами. Анализ CoinMarketCap резкого скачка на 8–9% за 25 часов до 18 сентября 2026 года связывает это движение с изменениями токеномики протокола, ротацией капитала в ИИ-сектор и техническим паттерном прорыва на графике. Эти колебания происходят на фоне сохраняющейся волатильности. В июне 2026 года TAO упал примерно на 4% всего за одну ночь, когда одновременно сработали изменения в эмиссии и ослабление рынка, согласно обзору цен CoinMarketCap за июнь. Этот контекст заставляет краткосрочных трейдеров проявлять осторожность, даже несмотря на рост ценовых прогнозов. Насколько высоки текущие прогнозы цены TAO на сентябрь 2026 года? Сайты с прогнозами, ориентированные на розничных инвесторов, сейчас показывают, что возможный диапазон TAO в сентябре 2026 года варьируется от низких 170-х долларов в «медвежьих» сценариях до более чем 1100 долларов в агрессивных «бычьих» моделях. Большинство прогнозов сосредоточено в более узком диапазоне: около 220–370 долларов для трейдеров и 364–541 доллар в аналитических долгосрочных моделях. Различные сервисы публикуют заметно отличающиеся цифры: Отчет Cryptopolitan от 13 сентября 2026 года по Bittensor ожидает, что средняя цена TAO в сентябре составит около 210 долларов, с целью бычьего прорыва на уровне 275 долларов и худшим сценарием (минимумом) около 176 долларов, исходя из уровней технического сопротивления и поддержки. Заметка OpenPR от 13 сентября 2026 года под заголовком «TAO стремится к 300 долларам после обновлений ИИ» утверждает, что 300 долларов является ключевым уровнем восстановления, при этом на тот момент TAO торговался в районе 234 долларов и сталкивался с сопротивлением в районе 260 долларов. Долгосрочный прогноз Changelly по Bittensor, обновленный 20 сентября 2026 года, помещает сценарии цены на сентябрь 2026 года в диапазон от минимума 363,90 до максимума 541,27 доллара, со средним значением 452,59 доллара, основываясь на исторической волатильности и ожидаемом спросе в секторе ИИ. Краткосрочная модель CoinLore, обновленная 20 сентября 2026 года, предполагает, что в неделю с 21 по 28 сентября цена может снизиться с примерно 250,14 до уровня чуть выше 240 долларов перед небольшим отскоком, что рисует более осторожный краткосрочный путь. Прогностическая модель CoinCodex, обновленная в конце августа 2026 года, прогнозировала кратковременное падение примерно до 176,10 долларов к началу сентября, демонстрируя, как устаревшие данные могут недооценивать последующее ралли, вызванное нарративами вокруг ИИ-токенов. Эти прогнозы используют разные вводные данные. Некоторые полагаются в основном на графические паттерны и импульс, в то время как другие учитывают предположения о растущем спросе на децентрализованный ИИ и устойчивом внимании к роли Bittensor как специализированной сети для задач машинного обучения. Почему прогнозы по TAO растут, несмотря на недавнюю волатильность? Прогнозы растут, потому что TAO находится на пересечении двух трендов: эволюционирующей модели токеномики, которая снижает эмиссию неиспользуемых подсетей (subnets), и глобальной волны интереса к децентрализованной ИИ-инфраструктуре. Обновления, смена нарративов и внешние достижения в области ИИ — все это подпитывает ожидания трейдеров. Аналитики указывают на несколько конкретных факторов: Материал CoinMarketCap от 18 сентября 2026 года, посвященный скачку TAO на 8–9%, подчеркивает «обновления токеномики протокола», которые изменяют вознаграждения за стейкинг и эмиссию, делая актив более дефляционным и, следовательно, более привлекательным для инвесторов, делающих ставку на дефицит. Другой анализ CoinMarketCap в середине сентября отмечает, что основная команда Bittensor отключила эмиссию для 57 «мертвых» подсетей — тех, у которых нет активного механизма майнинга или полезного кода, — с планами на еженедельную «чистку», что позволяет сосредоточиться на продуктивных частях сети. Отчет CryptoRank от 11 апреля 2026 года о падении TAO на 25% во время выхода Covenant AI из сети (обновленный в сентябре) напоминает трейдерам о рисках управления, но также показывает способность рынка поглощать шоки: TAO отскочил от минимумов около 250 долларов к уровню 260 долларов. Cryptonews и другие издания акцентируют внимание на максимальном ограничении предложения в 21 миллион TAO, поддерживаемом протоколом Bittensor, проводя параллель с моделью фиксированной эмиссии биткоина, но связывая ее с обучением и использованием моделей ИИ, а не просто с функцией средства сбережения. В сочетании с более громкими событиями в сфере ИИ, такими как анонс «Astra» от GPT-6 компании OpenAI и позиционирование Anthropic перед IPO (о чем сообщил CoinMarketCap 18 сентября 2026 года), статус TAO как «чистого игрока в децентрализованный ИИ» побуждает некоторых трейдеров рассматривать токен как инструмент с кредитным плечом на спрос к ИИ, а не просто как очередной альткоин. Как новые инструменты ИИ-агентов связаны с этим крипто-ралли? Всплеск появления новых фреймворков и сервисов для ИИ-агентов в начале сентября 2026 года напрямую связан с историей ИИ-токенов, так как оба тренда отражают спрос на автономное программное обеспечение, способное планировать задачи, выполнять рабочие процессы и работать в нескольких приложениях без пошагового участия человека. Недавние отчеты по программной части выделяют несколько разработок: Статья DutchStartup.ai от 7 сентября 2026 года описывает «волну новых инструментов ИИ-агентов», появившуюся около 4 сентября. Команды выпустили новые фреймворки, позволяющие разработчикам определять долгосрочные цели, при этом агенты сами планируют, выполняют и корректируют задачи на основе обратной связи. В том же отчете отмечается, что существующие платформы обновили свои уровни оркестрации, чтобы агенты могли вызывать API, запускать облачные функции и координировать действия с другими агентами, что делает их способными справляться со сложными многоэтапными процессами, такими как подача заявок на гранты или продажи. Несколько проектов с открытым исходным кодом выделены как «платформы агентов», которые работают в обычных облаках, но, в принципе, могут подключаться к таким сетям, как Bittensor, для аутсорсинга тяжелых задач по инференсу (выводу), что усиливает потенциальную связь между вычислениями, оплачиваемыми в TAO, и развертыванием агентов. Эти инструменты появляются в то время, когда ИИ-компании исследуют пределы автоматизации. Трейдеры, наблюдающие за динамикой цены TAO, рассматривают расширение экосистем агентов как косвенное подтверждение того, что спрос на децентрализованные вычислительные услуги по рыночным ценам может расти, что подпитывает «бычьи» прогнозы по токену. Кто больше всего подвержен влиянию колебаний TAO и новой экосистемы агентов? Волатильность TAO и появление новых инструментов агентов затрагивают разные группы. Краткосрочные криптотрейдеры сталкиваются с резкими скачками. Долгосрочные стейкеры Bittensor и разработчики подсетей следят за изменениями в управлении и эмиссии. Тем временем создатели ИИ и стартапы оценивают, смогут ли новые агенты снизить операционные расходы или открыть новые источники дохода. Что касается TAO, риски распределяются следующим образом: Дей-трейдеры и пользователи деривативов, спекулирующие на ежедневных движениях в 3–9%, зафиксированных на графиках CoinMarketCap в середине сентября 2026 года, часто используя кредитное плечо, которое увеличивает как прибыль, так и убытки. Стейкеры, которые блокируют TAO для поддержки подсетей и получения эмиссии. Решение руководства Bittensor сократить вознаграждения неактивным подсетям меняет их ожидания по доходности и влияет на то, как они распределяют капитал в сети. Разработчики, создающие модели ИИ, которые полагаются на стимулы, номинированные в TAO. Их потоки доходов зависят от правил протокола и того, будут ли рыночные цены достаточно высокими, чтобы покрывать расходы на инфраструктуру и исследования. Для инструментов ИИ-агентов риски и возможности выглядят иначе: Стартапы, внедряющие фреймворки агентов (о чем сообщал DutchStartup.ai в начале сентября 2026 года), надеются автоматизировать такие задачи, как бронирование встреч, первичная клиентская поддержка или управление конвейерами данных с минимальным контролем. Корпоративные ИТ-команды тестируют новые функции оркестрации, связывающие агентов с внутренними системами, что поднимает вопросы безопасности, аудита и комплаенса, поскольку все больше процессов выполняется без прямых команд человека. Отдельные специалисты экспериментируют с готовыми агентами, которые обещают управлять электронной почтой, исследованиями или планированием, что переносит часть нагрузки «белых воротничков» на программное обеспечение, но все еще требует тщательного надзора. Что может произойти с TAO и платформами ИИ-агентов дальше? Ближайшие месяцы, вероятно, будут зависеть от того, успокоят ли инвесторов изменения в токеномике и дебаты по управлению Bittensor, и перейдут ли инструменты ИИ-агентов из стадии пилотных проектов в стадию промышленного внедрения. Прогнозы остаются широкими, что сигнализирует о неопределенности, но также и о сильных ожиданиях продолжения активности в сфере ИИ. Что касается дальнейшего пути TAO, доступные анализы выделяют следующее: Прогноз OpenPR на середину сентября 2026 года с целью восстановления на уровне 300 долларов предполагает плавную интеграцию недавних обновлений протокола и устойчивый интерес к сектору ИИ. Если споры по вопросам управления возобновятся, этот путь может затормозиться. Более широкий прогноз Cryptopolitan на 2026–2032 годы предполагает возможный максимум около 371 доллара в 2026 году при среднем значении около 210 долларов, подчеркивая, что даже оптимистичные сценарии предусматривают длительные периоды консолидации и коррекции. Долгосрочная оценка Changelly, предполагающая среднюю цену TAO около 1000 долларов в 2026 году (как теоретический уровень к концу года), зависит от агрессивного внедрения децентрализованного ИИ и сохранения дефицита благодаря ограничению эмиссии в 21 миллион токенов, о котором сообщают крипто-сервисы. Для инструментов ИИ-агентов опрос DutchStartup.ai в начале сентября 2026 года предполагает, что в ближайшие кварталы конкуренция усилится: появятся новые фреймворки, более тесная интеграция в пакеты офисных программ и облачные сервисы, а также эксперименты по объединению финансовых стимулов с метриками эффективности агентов. По мере масштабирования этих систем они могут вызвать рост спроса на гибкие сети ИИ-вычислений, в том числе тех, где оплата производится токенами, такими как TAO.

Nic Reeve·14:00 21.09.2026