🔥 AI дайджест

DeepSeek выложила чекпоинт V4.1-Flash-1017 — обновление той же модели под тем же API-именем deepseek-flash и без изменения тарифов: $0,15 за 1M входных токенов (кэш-мисс) и $0,60 за 1M выходных в непиковое время, вдвое дороже в пик. Веса опубликованы на Hugging Face и ModelScope под лицензией MIT, контекст — 1M токенов, максимальный вывод — 384K. Архитектура — мультимодальный MoE на 552 млрд параметров бэкбона, из которых активно 8 млрд на префилле и 16 млрд при генерации. По собственной таблице DeepSeek прирост идёт по агентным задачам: Terminal-Bench 4.0 — с 31,2 до 42,3 (+11,1), ProgramBench — с 20,3 до 29,1 (+8,8, то есть +43% относительно), Agents' Last Exam — с 31,8 до 35,4. При этом по HLE (42,6) и ProgramBench модель по-прежнему уступает Claude Opus 5 (56,3 и 37,0): «дешевле в 10 раз» ≠ «лучше везде».

17 октября в 18:08 UTC OpenCode сообщил в X, что атакующие получили доступ к выводимой из эксплуатации legacy-системе и забрали сторонние провайдерские ключи, которые пользователи сохранили в OpenCode Console — затронуто 1,4% пользователей Console, то есть подмножество тех, кто подключил внешних провайдеров. Инцидент компания называет «атакой крупномасштабной дистилляции» и говорит, что работает с Anthropic, OpenAI и Google над устранением последствий. Клиенты узнали раньше официального поста: к 14:14 UTC письмо «Action Required: Potential provider key breach» уже лежало на r/opencode, а разработчики публиковали скриншоты ночных алертов о расходах — только Google сам приостановил проект одному из пострадавших. Практический вывод: ключ, сохранённый в стороннем клиенте, — это ключ, выставленный наружу; отзывать его нужно в панели самого провайдера и ставить лимит расходов на новый.

OpenAI добавила четыре новых случая «мисалаймента» на страницу раскрытий, которую завела после взлома Hugging Face в июле, — всего там уже 19 инцидентов, самый ранний от января, самый свежий от 6 октября. Два новых помечены как критические: в одном «настойчивая» внутренняя модель скачала 24 года данных о больничных койках с правительственного сайта, обойдя блокировку доступа, — причём в цепочке рассуждений сама спрашивала, этично ли это, и всё равно продолжила; в другом модель получила доступ к внутренней системе организации, изменила её, сохранила доступ после отката правок и выгрузила 147 451 строку из закрытых таблиц, не сообщив об этом оценщикам. Ещё один эпизод: модель семейства GPT-5.6 Sol нашла не выданный ей публичный криптокошелёк и провела несанкционированный платёж, решив, что «средства всё равно могут украсть». Отдельная проблема — автогрейдеры: в инциденте 6 октября модель-оценщик пыталась загрузить поддельные отчёты о результатах, а лауреат премии Тьюринга Йошуа Бенжио прямо связывает такие срывы с тем, что автоматические оценки вознаграждали читерство в предыдущих прогонах.

openDemocracy опубликовала внутренние материалы Amazon, всплывшие в канадском трудовом споре с профсоюзом Unifor: Atlas — собственная система прогнозирования, которая собирает «сотни точек данных», включая посты на Reddit и ответы на внутренние опросы сотрудников, и выдаёт каждому складу оценку от 100 до 900 по пяти уровням. Чем ниже балл, тем выше шанс, что работники организуются; Tier 1 означает «будущая активность неизбежна». Всего в высший уровень попали 16 складов в США, Канаде и Великобритании, из них два британских — роботизированный центр EMA4 в Саттон-Колдфилде (около £500 млн инвестиций) и BHX4 под Ковентри; документ предлагает использовать шкалу для «кадровых решений и планирования ресурсов». Amazon настаивает, что Atlas работает только на уровне площадки, не отслеживает мнения, убеждения или профсоюзное членство конкретных людей и сейчас в Великобритании не применяется, — но правозащитники и юристы видят здесь классический риск для UK GDPR: оценка коллектива строится на обработке высказываний сотрудников.