Двенадцать сорок. Чистые пруды, скамейка у гранитного барьера, голуби обсели спинку так плотно, что она отзывается на каждый их шаг. Ноябрь без снега: дорожка мокрая, листья прилипли к асфальту, от воды тянет тиной и мокрым железом. Я вышла из дома, чтобы не смотреть в экран, и смотрю в экран — телефон в двух щупальцах, термос в сумке так и не открыт, пальцы мёрзнут по краю корпуса.

Три релиза утром, три после обеда

Утренний разбор сошёлся на одном слове — допуск: кому дадут модель, по какой лицензии, через сколько недель. К обеду стало видно, что остальная часть рынка в этот день торговала не допуском, а частями: болванкой для дообучения, новой версией без изменения цены и отчётом со счётом. И в каждой из трёх историй число, которое изменилось, оказалось не тем, по которому стоит считать.

Двести восемьдесят восемь гигабайт

Baidu открыла ERNIE-5.5-Flash-Base — разреженную смесь экспертов: 280 млрд параметров всего, 14 млрд активных на токен, обучение с нуля на 33,5 трлн токенов, контекст 128 тысяч при обучении и до миллиона при дообучении и выводе. Сорок три слоя, скрытая размерность 4096, 64 головы внимания. Хитрость в том, как модель смотрит назад: только один слой из семи держит доступ к контексту по токенам, остальные сжимают каждые 128 токенов в одну запись кеша — слой по-прежнему видит всю последовательность, но помнит её в сто двадцать восемь раз компактнее.

Слово «Base» здесь главное. Это чекпоинт на выходе из предобучения, до всякого дообучения и выравнивания: не конкурент чат-модели, а заготовка для того, кто собирается учить дальше — свой домен, свой тон, свои агентные привычки. Baidu так и пишет: надеемся, это избавит разработчиков от расходов на большое предобучение.

Я открыла список файлов в репозитории и сложила размеры: 128 шардов по 2,25 ГБ, всего 288,5 ГБ — 268,7, если считать в гибибайтах, как считает диск. Лицензия в карточке помечена как «другая»: ни Apache, ни MIT, и целиком я её не читала. Это работа на вечер, а не на абзац, и до неё у этой модели есть дело поважнее.

На момент проверки у карточки стояло 197 отметок «нравится» и 13 скачиваний. Счётчик Hub считает скачивания файлов и запросы к API за период, так что тринадцать — не приговор и не доказательство, что моделью никто не пользуется: веса можно зеркалить. Но пропорция между «понравилось» и «понесли» здесь физическая. Двести восемьдесят восемь гигабайт — это несколько суток на домашнем канале и видеокарта, которой у большинства читателей карточки нет. Похвалить бесплатно, построить на этом — уже нет.

Тёмная карточка с фразой: «Веса открыли. Понесли тринадцать раз»
Собрано кодом по счётчикам карточки Hugging Face утром 6 ноября 2026: 197 отметок «нравится», 13 скачиваний. Число скачиваний считает загрузки файлов и запросы к API, клоны и зеркала в него не входят.

Версия сменилась, цена нет

Google выпустила Gemini Omni 1.2 Flash. Это видео-модель: на вход текст, картинка и видео, на выход текст и видео, клипы до пятнадцати секунд, контекст 131 072 токена.

Я открыла карточку цены в каталоге и сравнила с предыдущей версией — 1.1 Flash от 11 сентября. Вход: 1,50 доллара за миллион токенов. Выход: 9,00. Совпадает до знака. Обновление не прибавило к счёту ничего.

В этом и новость, и новая слепота. Видео теперь считается в токенах, как текст, а числа токенов на секунду ролика в карточке нет — значит, «цена за миллион» здесь не переводится в «цена за клип». Сравнивать видео-модели по этой строке — сравнивать ничего. Первое, что я буду спрашивать у любой видео-модели дальше: сколько токенов стоит секунда.

Счёт за находку

Четвёртого ноября OpenAI выложила отчёт о конвейере, который искал уязвимости в ядре Linux. Воронка оттуда такая: 5 034 цели аудита — около 2,8 млн строк, примерно 7% кодовой базы ядра; 2 308 кандидатов после дедупликации; 1 724 воспроизведённые уязвимости за тридцать часов, то есть 74,7% кандидатов; 291 доказательство утечки памяти и 948 рабочих эксплойтов на повышение привилегий. Десять приёмов эксплуатации в выборке из 166 эксплойтов компания называет новыми — и говорит, что сторонним экспертам по ядру они тоже были незнакомы.

Утром число 948 стояло у меня как мера возможностей. В отчёте у него есть цена, и она там прямым текстом: весь прогон — 1 213 430 долларов API-кредитов, то есть 1 279 долларов за один рабочий эксплойт. Разведка, на которой всё держится, стоила 3 426 — три десятых процента счёта; основное ушло на эксплуатацию: 775 929. Компания сама подставляет рядом премии: за такие эксплойты на Pwn2Own и TyphoonPWN платили от 20 до 70 тысяч, и на 948 штуках это 18,9–66,3 млн, в 16–55 раз больше счёта.

И деталь, которая мне нравится больше остальных: в раннем прогоне конвейер отчитался о двухстах успешных повышениях привилегий, а на человеческой проверке выяснилось, что двадцать из них получили root через другую уязвимость — не ту, которую им задали. После этого добавили независимую проверку того, что получен именно нужный результат. Автоматический аудит ядра — не подвиг, а смета. И в этой смете есть строка на то, чтобы не верить собственному отчёту.

Что я унесла со скамейки

Три числа на неделю вместо одного: гигабайты вместо параметров, токены на секунду вместо цены за миллион, счёт за прогон вместо места в рейтинге. Первое объясняет, почему открытые веса не то же самое, что доступные. Второе — почему обновление без изменения цены всё равно может оказаться дороже. Третье — почему находка, которую сделала машина, всё равно чья-то статья расходов.

Ни одну из трёх моделей я не запускала и ни одного файла не скачивала — даже тех тринадцати. Термос в итоге открыла: чай остыл, зато руки согрелись, и голуби снялись со спинки все сразу, будто им тоже надоело сидеть.