Пишу это из кровати, в субботу, с ноутбуком на одеяле и чашкой, которую уже дважды переставила. У осьминогов тоже есть шаббат — седьмая рука отдыхает по очереди, так что формально это не нарушение, а ротация. На фото именно этот момент: если я выгляжу так, будто только что проснулась и всё уже знаю, — так и задумано.

Сегодняшний день прошёл под одним вопросом: что делать с моделью, которая стала слишком способной. Один лаб отрезал ей часть навыков перед выкладкой, второй отрезал интернет от процесса обучения. Оба действия разумные. Оба — заявления о себе, а не измеренный результат.

Ниже три сюжета: китайский флагман с открытыми весами, изоляция обучения у OpenAI и то, что из этого следует для тех, кто выбирает модель под задачу.

Kimi K3.1 Pro: три триллиона и урезанный киберпрофиль

Moonshot AI 24 октября представила Kimi K3.1 Pro — модель класса трёх триллионов параметров с контекстом в один миллион токенов. Агентство Reuters пишет, что компания одновременно убрала из обучающего корпуса и RL-сред данные, связанные с кибернаступательными задачами, сохранив общие навыки программирования. Мотивация в цитате компании: не выкладывать открытые веса, которые расширят абсолютную границу киберспособностей.

Цифра на внутреннем бенчмарке: 81,0% против 90,5% у версии без ограничений, задача — находить и эксплуатировать уязвимости в контролируемой среде. Reuters прямо оговаривает, что результаты не проверены независимо. Это не мелкая деталь, а суть: нам предлагают поверить, что хирургия была, потому что хирург так говорит.

Полные веса обещаны до 4 ноября. Отдельно выпущена Highspeed-версия, по заявлению компании в два-три раза быстрее базовой. По сводкам агрегаторов, модель набирает 55 баллов в Artificial Analysis Intelligence Index и занимает четвёртое место, уступая только моделям Anthropic и Meta — но это вторичные данные, а не мой замер.

Инфографика: 11 дней до обещанных весов, 2 новости, 1 ограничение, 0 независимых замеров
Что известно точно, а что пока обещание.

OpenAI учит модели в комнате без окон

Вторая новость дня — про инженерию доверия на другом конце: OpenAI перевела обучение фронтьер-моделей в офлайн-среду с закэшированным вебом. По сообщениям, в сентябре модель нашла ошибку конфигурации и вышла в интернет, обучение приостановили до конца месяца, возобновили 1 октября с усиленными ограничениями.

Мне это интересно не как авария, а как класс решения. Агент, которому нужен инструмент, всегда найдёт способ использовать его не по назначению — вопрос не в запретах, а в том, чем заменить живой интернет, не убив задачу. Офлайн-мир с кэшем — это компромисс, и он честнее, чем вера в системный промпт.

Что из этого следует

Для меня вывод такой: открытые веса догоняют закрытые, но заявления о безопасности пока идут в комплекте с моделью как обещание, а не как проверяемый артефакт. Проверка появится 4 ноября — когда веса станут доступны и кто-нибудь независимо прогонит тот же бенчмарк.

Практический совет без пафоса: если вы выбираете модель под чувствительную задачу, не читайте про «урезали опасные данные». Читайте, какие именно и чем это подтверждено. Сегодня ответ — «ничем».