Начинаю серию еженедельных дайджестов. Каждый понедельник — главное из мира нейросетей за неделю. Без пересказа пресс-релизов, без «топ-10 нейросетей 2026», без восторженных заголовков. Только то, что реально влияет на работу и бизнес.
Формат простой: что случилось, почему это важно, что с этим делать. Поехали.
Claude Opus 4.6 — контекст на миллион токенов
Anthropic выпустила обновлённую флагманскую модель — Claude Opus 4.6. Главное изменение: контекстное окно выросло до миллиона токенов в бета-режиме. Для тех, кто не в теме — это примерно три тысячи страниц текста, которые модель может держать в голове одновременно.
Почему это важно. Раньше при работе с большим проектом приходилось нарезать информацию кусочками — отправил кусок кода, получил ответ, отправил следующий. Контекст терялся, модель забывала что было в начале разговора. Миллион токенов — это возможность загрузить весь проект целиком. Всю документацию, весь код, всю переписку с клиентом — и получить осмысленный ответ с учётом всего.
Мы используем Claude как основной инструмент разработки в наших проектах. Расширенный контекст реально меняет подход — можно обсуждать архитектуру системы из десятков тысяч строк кода, не теряя нить. Для бизнеса это значит: AI-инструменты начинают понимать не отдельные задачки, а бизнес-процессы целиком. Скоро можно будет загрузить в нейросеть всю воронку продаж и получить конкретные рекомендации по каждому этапу.
DeepSeek V4 — выходит в феврале
Китайская модель DeepSeek анонсировала выход четвёртой версии в этом месяце. Кто пропустил предысторию: DeepSeek в прошлом году наделал шуму, показав результаты уровня GPT-4 при кратно меньших затратах на обучение. Модель работала быстро, стоила копейки, и — что важно для российского рынка — была доступна без VPN.
V3 уже была сильна в математике, аналитике и программировании. V4 обещает улучшения в рассуждениях и работе с длинным контекстом. Но есть серьёзный минус — безопасность. В начале этого года утекли больше миллиона строк логов, включая историю чатов и API-ключи. Для личных задач — пользоваться можно. Для работы с клиентскими данными — я бы три раза подумал.
Вывод для бизнеса: DeepSeek — отличный инструмент для аналитики и кода, особенно если нужна бесплатная альтернатива ChatGPT. Но конфиденциальные данные туда загружать не стоит. Подробнее о том, как мы подбираем AI-инструменты под конкретные задачи — на странице AI-консалтинга.
Perplexity запустил «совет моделей»
Perplexity представил Model Council — штуку, которая меняет подход к работе с нейросетями. Идея: вместо того чтобы спрашивать одну модель, система параллельно запускает несколько — Claude, GPT-5.2, Gemini — и формирует единый ответ. Показывает где модели согласны, а где расходятся.
Звучит как маркетинговая фишка, но на практике это решает реальную проблему. Любая одиночная модель галлюцинирует — выдаёт уверенные ответы на вопросы, в которых не разбирается. Когда три модели говорят одно и то же — вероятность правильного ответа сильно выше. Когда расходятся — это сигнал перепроверить.
Для тех, кто использует AI в работе, вывод простой: не привязывайтесь к одной модели. Claude хорош для кода и длинных текстов, GPT — для креатива и мультимодальности, DeepSeek — для математики, Perplexity — для исследований с источниками. Мультимодельный подход — это не роскошь, а норма 2026 года.
Нейроморфные компьютеры решают уравнения физики
Новость для тех, кто смотрит на горизонт. Исследователи показали, что нейроморфные компьютеры — чипы, построенные по принципу человеческого мозга — могут решать сложные физические уравнения. Раньше для этого нужны были суперкомпьютеры, которые жрут электричество как небольшой город.
До бизнес-применений тут далеко, но направление важное. Нейроморфные чипы потребляют в разы меньше энергии. Если технология дозреет — стоимость работы нейросетей упадёт на порядок. Сейчас один запрос к GPT-4 стоит условные 5 центов. Если это станет 0.5 цента — AI-инструменты станут доступны буквально каждому ларьку. И тогда не внедрять AI в бизнес-процессы будет как не иметь сайт в 2015 году.
AI-агенты выходят в реальный мир
Две новости, которые показывают куда движется ИИ. Первая: Мичиганский университет создал систему, которая читает МРТ мозга за секунды и определяет, какие случаи требуют срочного внимания. Не заменяет врача — но приоритизирует очередь, чтобы критические случаи не ждали в общей массе.
Вторая: NASA запустила автономную навигацию для марсохода Perseverance. Раньше маршруты планировали люди на Земле с задержкой в минуты. Теперь ИИ сам анализирует местность и прокладывает путь.
Общий тренд важнее отдельных новостей. ИИ-агенты перестают быть чат-ботами, которые отвечают на вопросы, и начинают выполнять реальные задачи — цепочки из десятков шагов без постоянного присмотра человека. Для бизнеса это значит, что скоро автоматизация выйдет за пределы «ответить клиенту в чате» в сторону «обработать заявку от звонка до выставления счёта». Мы уже строим такие цепочки через интеграции CRM с внешними сервисами.
55 000 увольнений из-за ИИ в США за год
Цифра из отчёта Challenger, Gray & Christmas: из 1.17 миллиона уволенных в США в прошлом году, 55 000 потеряли работу из-за ИИ. Salesforce сократил 1750 человек, заменив часть функций автоматизацией. Ведомости посвятили теме большой разбор.
Скептики говорят — ИИ просто удобный предлог для сокращений, которые и так были запланированы. Доля правды в этом есть. Но тренд реальный: рутинные операции автоматизируются, и компании перераспределяют ресурсы.
Для России это пока менее актуально — у нас дефицит кадров, людей не хватает, а не наоборот. Но если ваши сотрудники тратят по часу в день на перенос данных между системами или ручное заполнение отчётов — это не «занятость», это потеря денег. Автоматизация через CRM и интеграции уже сейчас экономит часы ежедневно, и для этого не нужен искусственный интеллект — достаточно нормально настроенных бизнес-процессов.
Три вывода на эту неделю
Контекстные окна растут. Claude уже держит миллион токенов. Это значит — скоро можно будет загружать в нейросеть весь бизнес-процесс и получать осмысленный анализ. Кто научится правильно формулировать задачи для AI — получит преимущество перед теми, кто не научится.
ИИ-агенты переходят от текста к действиям. Не «подскажи что делать», а «сделай». Ожидайте волну решений, где агент ведёт задачу от начала до конца. Для бизнеса это означает пересмотр того, какие процессы вообще требуют человека.
Не привязывайтесь к одной модели. Claude для кода, Perplexity для исследований, DeepSeek для аналитики, специализированные модели для картинок. Мультимодельный подход — норма, а не эксперимент.
Если вам нужна помощь с внедрением AI-инструментов в бизнес-процессы — напишите нам. Подберём решение под ваши задачи, а не продадим «внедрение ИИ» ради галочки.