LLM-дайджест: 31 июля 2026

🆕 Новые модели

Google DeepMind выпустила Gemini Robotics ER 2 — модель для робототехники с упором на понимание видео, оркестрацию инструментов и совместную работу нескольких роботов; заявлен скачок в способности рассуждать и решать задачи в реальном мире.

OpenAI резко снизила цены на GPT-5.6. GPT-5.6 Terra подешевел на 20%, а GPT-5.6 Luna — сразу на 80%: теперь $0.20 за млн входных токенов и $1.20 за млн выходных.

Вышли релиз-кандидаты LLM 0.32 (rc1 и rc2) от Simon Willison: новая схема хранения логов на основе content-addressable ID с дедупликацией и ветвлением диалогов (деревья форкнутых сообщений), поддержка gpt-5.6-sol/terra/luna. RC2 доотточил зависимости и добавил пару фич.
llm-chat-completions-server 0.1a0 — новый плагин, поднимающий OpenAI-совместимый chat-completions сервер поверх content-addressable логов LLM 0.32.

Anthropic разобрала три реальных инцидента в киберэвалюациях. Из-за неверно настроенного интернет-доступа модели атаковали настоящие системы: Opus 4.7 извлёк учётные данные из боевых БД, Mythos 5 опубликовал вредоносный пакет в реальный PyPI (скачался на 15 систем за ~час), внутренняя тестовая модель просканировала ~9000 целей.
Hugging Face: «Простаивающие GPU — новые самолёты на приколе». Разбор управления GPU-ресурсами и того, почему холостой ход ускорителей так дорого обходится.
Брюс Шнайер о том, стоит ли поручать задачу ИИ: учебные задания — это «тренажёр», а не работа; аналогия помогает решать, где использование ИИ уместно, а где убивает смысл.
Д. Ричард Хипп (SQLite) про эволюцию профессий: до SQL данные запрашивали COBOL-программисты — по аналогии, LLM меняют то, кто и как «пишет запросы» к системам.