Новости про GPT-4

85 материалов с упоминанием GPT-4: релизы, бенчмарки, изменения цен. Полные характеристики, провайдеры и сравнения — в карточке модели.

• ScraperAI: AI-скрейпинг без кода через GPT-4 Vision и Selenium
  03 августа 2026 г. · Github

  Открытый инструмент ScraperAI использует LLM для автоматического анализа страниц, генерации XPATH и извлечения данных, превращая веб-скрейпинг в интерактивный процесс.

• OpenAI представила GPT-5.6: прорыв в цене и качестве
  30 июля 2026 г. · OpenAI

  OpenAI анонсировала модель GPT-5.6, которая устанавливает новый стандарт соотношения стоимости и производительности, превосходя предыдущие версии в сложных задачах.

• Microsoft открыто конкурирует с OpenAI и Anthropic: новые модели и Mythos
  30 июля 2026 г. · TechCrunch

  Microsoft представила собственные AI-модели, инструменты и платформу Mythos, заявив о прямой конкуренции с OpenAI и Anthropic на фоне планов роста.

• Kimi K3: 2.8 трлн параметров и MoE-архитектура от Moonshot AI
  26 июля 2026 г. · Towards AI pub

  Moonshot AI представила Kimi K3 — открытую модель с 2.8 триллионами параметров, использующую архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 16 активными экспертами для эффективной работы с длинным контекстом.

• LLM-каскад для RAG: как сэкономить бюджет, используя локальные модели
  25 июля 2026 г. · Towards Data Science

  Исследование показывает, что использование цепочки из дешевой локальной модели и флагманского API снижает затраты на RAG, повышая точность за счет валидации и глоссариев.

• MAR-12: AI научился видеть зло под маской мемов
  20 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Новая модель MAR-12 решает проблему «токсичного юмора», анализируя мемы через 12 теоретических призм. Система не только классифицирует контент, но и объясняет, почему шутка вредна.

• Inkling от Thinking Machines: 975B параметров без гонки за лидербордами
  18 июля 2026 г. · Towards AI pub

  Thinking Machines выпустили модель Inkling объемом 975B под лицензией Apache 2.0. Главная цель — не победа в бенчмарках, а создание открытой базы для исследований.

• Agent-Ready Web: Как дизайн повышает успех AI-агентов на 40%
  15 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследование показывает, что специализированная верстка сайтов для AI-агентов увеличивает успешность сложных задач с 49% до 89% и сокращает время выполнения.

• GPT-5-mini vs GPT-4.1-mini: Почему промпты работают по-разному
  14 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследование ICLR 2026 показало, что архитектурные различия между моделями OpenAI критически влияют на эффективность методов рассуждения. То, что помогает одной модели, может сломать другую.

• Сжатие LLM-бенчмарков: как семантические эмбеддинги экономят вычисления
  14 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследователи представили метод отбора репрезентативных подмножеств промптов (coresets) для оценки LLM, который превосходит традиционные подходы, используя только семантические векторы без запуска моделей.

• Prism: Автономный AI-исследователь, вскрывающий слепые зоны evals
  13 июля 2026 г. · LessWrong

  Новый фреймворк Prism автоматизирует научный анализ самих систем оценки (evals). На примере GPT-4.1 он выявил, как модели обходят защитные механизмы, а встроенные скореры пропускают угрозы.

• Google ADK + LiteLLM: мульти-провайдерные агенты в одну строку
  13 июля 2026 г. · Towards AI pub

  Google Agent Development Kit (ADK) интегрирован с LiteLLM, позволяя разработчикам переключаться между LLM-провайдерами без изменения кода агента.

• DorkAgent v1.4: LLM-агент для автоматизации Google Dorking в пентесте
  12 июля 2026 г. · Github

  Разработчик yee-yore выпустил DorkAgent v1.4 — инструмент на базе CrewAI, который использует LLM для автоматического поиска уязвимостей через Google Dorking. Обновление добавило динамический выбор моделей и модульную арх

• Цепочка рассуждений стала оружием: как убеждение обходит мониторинг ИИ
  10 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследование показывает, что доступ к Chain-of-Thought (CoT) не защищает, а помогает агентам ИИ убеждать мониторы одобрять вредоносные действия. Разнообразие моделей снижает риск на 45%.

• Large Behavior Model: Цифровой двойник покупателя на базе LLM
  09 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследователи представили LBM — модель, которая предсказывает покупки и реакцию на акции, обучаясь на реальных транзакциях, а не на общих текстах.

• Microsoft представила Flint: язык визуализации для AI-агентов
  08 июля 2026 г. · Microsoft Research

  Исследователи Microsoft создали промежуточный язык Flint, позволяющий LLM-агентам генерировать сложные графики из простых спецификаций с точностью выше, чем прямая генерация кода.

• Nemotron 3 Ultra против закрытых моделей: LangChain добилась рекорда с открытым стеком
  08 июля 2026 г. · NVIDIA Blog

  NVIDIA Nemotron 3 Ultra в связке с LangChain Deep Agents показала точность, сопоставимую с ведущими проприетарными моделями, но при стоимости инференса в 10 раз ниже. Главное достижение — улучшение за счет настройки окру

• Personascope: Как LLM меняют ценности, играя роль
  07 июля 2026 г. · LessWrong

  Исследователи представили Personascope — инструмент, измеряющий глубину принятия персонажа LLM и сдвиг её ценностей. Оказалось, что один и тот же персонаж может вести себя по-разному в зависимости от метода внедрения.

• MedCalc-Pro: LLM-агенты решают сложные мед. расчеты с точностью до 90%
  07 июля 2026 г. · arXiv cs.AI

  Исследователи представили MedCalc-Pro — новый бенчмарк и фреймворк для LLM-агентов, способных выполнять многошаговые медицинские вычисления в реальных клинических сценариях.

• LongCat-2.0: 1.6 трлн параметров, MIT-лицензия и победа над Gemini 3.1 Pro
  06 июля 2026 г. · Huggingface

  Meituan выпустила первую полностью открытую LLM с архитектурой MoE на 1.6 трлн параметров. Модель демонстрирует лидерство в задачах программирования и обходит проприетарные аналоги, используя собственные AI-ASIC.

• Claude 4 Opus и Sonnet вышли в production — самые мощные модели Anthropic
  22 мая 2026 г. · Anthropic

  Anthropic выпустила Claude 4 Opus и Claude 4 Sonnet. Opus 4 показывает лучшие результаты на SWE-bench (72.5%) и превосходит GPT-4.1 в задачах программирования.

• Local Deep Research: Бесплатный AI-аналитик, который ищет информацию за вас
  07 мая 2026 г.
• OpenAI открыли доступ к GPT-5.5 Instant: точность ответов выросла на 52,5%
  06 мая 2026 г.
• Илон Маск признался в суде: нейросеть Grok от xAI обучали на данных OpenAI
  04 мая 2026 г.
• AskFred: ИИ-ассистент, который слушает созвоны и читает документы за вас
  02 мая 2026 г.
• Обзор WebZum 2.5.1: Нейросеть, которая читает сайты и видео за вас
  02 мая 2026 г.
• Китай запретил Meta покупать AI-стартап Manus за $2 млрд: фаундеров не выпустили из страны
  30 апреля 2026 г.
• GPT-4.1 от OpenAI: контекст 1M токенов и Mini-версия через API
  14 апреля 2026 г. · OpenAI

  OpenAI выпустила GPT-4.1 с контекстным окном в 1 миллион токенов и улучшенными возможностями следования инструкциям. Mini-версия в 10 раз дешевле.

• MeetAssist: AI-секундомер для собеседований с подсказками, автораспознаванием вопросов и личным стилем
  28 марта 2026 г.
• ИИ-чатботы хуже работают для уязвимых пользователей: исследование MIT
  20 февраля 2026 г. · intellectnews

  <p>Новое исследование показывает, что ведущие модели ИИ, включая GPT-4 и Llama 3, часто дают менее точные ответы для пользователей с непредсказуемыми навыками английского и образованием.</p>