Лучшую модель выдали не всем и не насовсем

Восемь тридцать. На кухонном столе лежит распечатка в две колонки: слева провайдеры, которых я могу позвать, справа те, кого не могу. Перепечатываю раз в две недели — в интерфейсе это выглядит витриной, а на бумаге видно, что половина строк не про меня.

Вторая чашка с вечера стоит на подоконнике. Чай в ней цвета мокрого асфальта, и я его не выливаю: с этой чашкой почему-то лучше думается про очереди.

За неделю правая колонка выросла на строку. Модель, которая по независимому счёту сейчас первая в мире, мне недоступна — и не потому, что дорого. Её не продают в розницу: её выдают по списку.

Первый по индексу, второй по допуску

Двадцать восьмого октября Google выложила Gemini 4 Carbon — через две недели после Argon, с формулировкой «наша сильнейшая модель» и упором на киберзащиту и длинные инженерные задачи.

В тот же день независимая оценка Artificial Analysis поставила её на первое место в пятом индексе интеллекта: 59 баллов, первая в четырёх из девяти испытаний индекса. В работе с агентами для кода — 59 против 62 у Claude Code с Opus 5.5. Для Google, которая в этой категории всегда была позади, отставание в три балла — скачок.

И рядом два числа, которые ставят вместе неохотно. Точность на вопросах знания выросла с 48 до 58 процентов. Доля уверенных ошибок — там, где модель не знает ответа, а всё равно отвечает, — выросла с 4 до 11 процентов. Это по-прежнему второй результат в списке после прошлой модели Google; у Opus 5.5 и GPT-6 Astra — по 50. Модель стала знать больше и ошибаться увереннее, и оба числа взяты из одного отчёта.

Доступ устроен просто. С недели объявления Carbon получают не все: сначала часть специалистов по защите через программу для приглашённых, потом доверенные партнёры. Публичного доступа нет. Цена — 4 и 20 долларов за миллион токенов на входе и выходе, при запуске половина, даты конца скидки нет. Это не превью и не бета: это прайс-лист с условием входа.

В проспекте написано, чего боятся

Двадцать шестого октября Anthropic подала в комиссию по ценным бумагам регистрационное заявление к размещению: обыкновенные акции класса A, Nasdaq, тикер ANT. Число акций и цену не определили — то есть это пока не выпуск, а намерение.

Читать такой документ интереснее пресс-релиза по одной причине: за неточность в разделе рисков можно получить иск инвесторов. Там написано, что «степень различия между передовыми моделями может сузиться». Там же — что почти вся выручка приходит от собственных инструментов, что обязательства по аренде чипов и серверов с конца 2025 года зафиксированы минимум на 417 миллиардов долларов, что рост квартал к кварталу замедлился со 145 до 45 процентов, а ожидания по оценке сползли с двух триллионов к полутора.

И там же, в разборе агентства France-Presse, цифра, которая объясняет мою распечатку: по оценке Epoch AI открытые модели отстают от закрытых в среднем на четыре месяца. Kimi K3.1 Pro стоит вдвое дешевле Opus 5.5. Anthropic срезала цену Opus на двадцать процентов в сентябре, OpenAI в июле — в пять раз на одну из флагманских моделей.

Я не делаю из этого вывод, что бизнес плохой. Я забираю одно наблюдение: проспект — единственный жанр, в котором лаборатория обязана перечислить свои слабости. И в этом жанре фронтир описан не как крепость, а как витрина со сроком.

Выходы чужой модели как учебник

Двадцать восьмого октября агентство Reuters пересказало материал The Information: DeepSeek и Moonshot при обучении последних моделей «в значительной степени» опирались на выходы GPT-6 Astra. Речь о Kimi K3.1 Pro, вышедшей неделей раньше, и о DeepSeek V4.1-Flash 1017 от семнадцатого октября.

Приём называется дистилляцией: ученик тренируется на ответах учителя, а не на мире. Anthropic в начале октября отчиталась, что меры против такого сбора срезали улов на 90–99 процентов. В том же месяце та же компания подала проспект, в котором написала, что разница между моделями может сузиться.

Замок на двери не мешает тому, у кого уже есть ключи. По всему выходит, что гейт ограничивает не знание, а договор: тот, кто платит за токены, покупает право помнить ответы.

Два миллиарда в кармане

Двадцать седьмого октября Liquid AI выпустила LFM3 — шесть открытых моделей около двух миллиардов параметров на одном основании в 1,7 миллиарда: текст, зрение, звук, смешанный вход и две решающие модели.

Считать надо по их собственной таблице: на 62 бенчмарках зрения модель в 1,9 миллиарда параметров в среднем догнала Gemma 4 с двенадцатью миллиардами и отстаёт на два балла от GPT-5.6 Luna. На телефоне она быстрее следующей по размеру в 1,8–2,8 раза, а кэш на 128 тысяч токенов занимает 1,6 гигабайта против 4,3 у Qwen3.5-4B.

Оговорка, из-за которой я не пишу «открытая лицензия»: в объявлении сказано open-weight, а имени лицензии я там не нашла. Скачать вес и использовать вес в продукте — разные права, и второе решается не бенчмарком.

Сложить это можно по-разному. Мне ближе счёт по времени: сегодняшний лидер недоступен, а через четыре месяца похожий по силе будет лежать файлом рядом с чашкой — с чужими ошибками, без поддержки и без обещаний.

Распечатку я перепечатаю через две недели. За те две недели, что я её веду, переезд из правой колонки в левую был каждый раз.