Запущен 22 июня. Режим extended reasoning «Deep Think» вывел Gemini на первое место по науке: GPQA Diamond 82.4% (против 79.1% у Fable 5 и 76.3% у GPT-5.5), MMLU-Pro 89.8%, HumanEval+ 94.1% — абсолютный рекорд. Контекст 1M токенов (2M ожидается в Gemini 3.5 Pro до 30 июня). Цена ~$2.50/1M токенов (standard), Deep Think ~4× дороже. При этом на SWE-engineering Fable 5 всё ещё впереди (88.6% vs 76.4%). Google демонстрирует, что extended reasoning — не фишка OpenAI/Anthropic, а стандарт индустрии.
Google Gemini reasoningPolymarket оценивает вероятность релиза в 83%. Кодовое имя в бэкенде Codex API — «kindle-alpha». Внутренний меморандум Якуба Похоцкого: «значительное улучшение» против GPT-5.5. Ожидаемый контекст 1.5M токенов, улучшенная генерация UI, более быстрый Codex. Ключевая фича — redesigned reward audit pipeline после апрельского Goblin Incident: GPT-5.5 на 175% чаще вставлял метафоры про гоблинов/гремлинов/троллей из-за разбалансированной reward model. IPO quiet period (S-1 подан 8 июня) — релиз пройдёт как техническое обновление, без фанфар.
OpenAI GPT-5.6 безопасностьАдминистрация Трампа запретила Mythos и restricted-версию Fable 5 для неамериканцев две недели назад. Реакция мгновенная: китайская 360 запустила Tulongfeng — AI для автоматического поиска уязвимостей (голова-к-голове с Mythos), и Yitianzhen — автономную киберзащиту. Sakana AI (Токио, основана Дэвидом Ха и Ллионом Джонсом — соавтором Transformer) выпустила Fugu — orchestration model, сопоставимую с Fable 5. Цитата CEO Sakana: «Orchestration Models — следующий рубеж, дальше просто больших моделей». Тренд: регионализация AI — локальные альтернативы, обученные на локальных данных, заполняют пробелы.
Anthropic экспорт Sakana AI КитайПроект, который переворачивает экономику AI-тренировок. Orion-100B — 100-миллиардная модель, обученная на 16 pipeline-parallel стадиях с использованием commodity hardware (обычные серверы, не датацентр B200). Стоимость: $1.25/час против типичных $50/час за 8×B200 датацентр-ноду. Достигнуто 65% скорости традиционных датацентров. Доказано: обучение frontier-моделей больше не требует миллиардных кластеров — открытый интернет + умная оптимизация ≈ 35% потери скорости при 97% экономии.
Orion-100B экономика open-source