Новости ИИ, 30 сентября: GPT-6.1 Sol стал доступен в Amazon Bedrock

В выпуске: GPT-6.1 Sol стал доступен в Amazon Bedrock; OpenAI открывает плагины ChatGPT внешним разработчикам; OpenAI запускает автономных агентов Dots для рабочих задач и другое.

GPT-6.1 Sol стал доступен в Amazon Bedrock

GPT-6.1 Sol теперь доступен в Amazon Bedrock. По данным OpenAI, модель предназначена для задач программирования с агентами, работы с интерфейсами и профессиональных сценариев. На тесте DeepSWE v1.1 она показала результат на уровне GPT-6 Astra при примерно в пять раз меньшей стоимости задачи. Также модель превзошла лучший результат GPT-6 Sol на 6,4 процентного пункта, используя меньший уровень reasoning effort. В комплексном анализе документов GPT-6.1 Sol приблизилась к GPT-6 Astra, а в многоэтапной работе с бизнес-инструментами улучшила показатели GPT-6 Sol.

Модель можно использовать через поддерживаемые API Amazon Bedrock и настроить для работы с Codex. AWS предлагает управлять доступом через IAM, учитывать вызовы с помощью CloudTrail и ограничивать сетевой трафик с помощью VPC endpoints на AWS PrivateLink. Данные запросов не используются для обучения; помеченный системой обнаружения злоупотреблений трафик AWS может хранить до 30 дней, также можно запросить нулевое хранение данных.

Что это значит для разработчиков. Разработчики могут подключать модель к агентам для кода, документов и бизнес-инструментов, а доступ, сетевые ограничения и аудит вызовов настраивать средствами AWS.

Источник: AWS Machine Learning · Попробовать в GateLLM: GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra

OpenAI открывает плагины ChatGPT внешним разработчикам

OpenAI открывает внешним разработчикам Plugin Extensions — инструменты для создания интерактивных панелей внутри ChatGPT и просмотра поддерживаемых плагинами файлов. Создатели смогут использовать Plugin Creator и публиковать плагины в каталоге; пользователи сами выбирают расширения и разрешают им доступ. Плагины можно встраивать в созданные пользователями Sites, где участники команды работают с собственными данными и разрешениями. Эти возможности доступны на всех тарифах ChatGPT.

Для команд появились общие пространства Space, документы Pages и совместная работа над презентациями Slides. ChatGPT также работает в Slack и Microsoft Teams через упоминание @ChatGPT, а MCP Events позволяет запускать автоматизации при событиях в подключённых приложениях. Для Business и Enterprise доступна функция Team Tasks, которая выполняет повторяющиеся задачи и реагирует на новые письма или сообщения в Slack. OpenAI также представила план Pro 500, вход в 16 сторонних сервисов через ChatGPT и Marketplace для Enterprise с 32 партнёрами.

Что это значит для разработчиков. Разработчики могут создавать плагины с интерактивными интерфейсами внутри ChatGPT и встраивать их в Sites. MCP Events позволяет запускать автоматизации в ответ на события в подключённых приложениях.

Источник: THE DECODER

OpenAI запускает автономных агентов Dots для рабочих задач

OpenAI представила Dots — постоянно работающих ИИ-агентов для исследований, анализа данных, подготовки документов и разработки через Codex. Каждый агент работает на отдельном облачном компьютере с браузером, а связаться с ним можно через ChatGPT, Slack и Microsoft Teams. Плагины позволяют подключать более 4,000 приложений; агент сохраняет контекст между каналами и может вести несколько проектов одновременно.

В фоновом режиме Dot использует только доступ для чтения, а перед чувствительными действиями запрашивает одобрение пользователя. Правила позволяют разрешать отдельные действия, требовать подтверждение или запрещать их; работу агента можно отслеживать и останавливать. При запуске подписка включает одного Dot, но Pro-подписчикам в Европе функция пока недоступна. Одновременно OpenAI выпустила более дешёвую GPT-6.1 Sol, а GPT-6.1 Astra отложила из-за проблем с безопасностью; Dots работают на GPT-6 Astra.

Что это значит для разработчиков. Разработчики могут подключать Dots к рабочим приложениям и поручать им длительные задачи, сохраняя контроль над чувствительными действиями. При планировании использования важно учитывать региональные ограничения и то, что задачи, переданные в Codex или ChatGPT Work, расходуют обычные лимиты.

Источник: THE DECODER · Попробовать в GateLLM: GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra

NVIDIA выпустила открытую модель для табличных данных

NVIDIA Kumo Tabular стала доступна на Hugging Face как открытая модель для классификации и регрессии по таблицам. Она принимает строки с известными метками и новые строки, для которых нужно получить прогноз, и обрабатывает их за один проход без обучения на задаче, настройки гиперпараметров и подготовки признаков. Модель выдаёт вероятности классов или числовые значения; для регрессии также формирует оценку неопределённости.

Модель построена на архитектуре Transformer и предварительно обучена только на искусственно созданных таблицах. Доступны три варианта размером от 28M до 215M параметров, а лицензия OpenMDW-1.1 допускает коммерческое использование. По данным публикации, Kumo Tabular занимает первое место в бенчмарках TabArena, BeyondArena, TALENT и ScoringBench.

Что это значит для разработчиков. Модель можно проверить на задаче классификации или регрессии, передав ей размеченные строки и запросы для прогноза без отдельного обучения и инженерии признаков.

Источник: Hugging Face

Amazon Bedrock добавил региональный инференс Claude в Сеуле и Сингапуре

Amazon Bedrock поддерживает Anthropic Claude Opus 5 и Claude Sonnet 5 с инференсом внутри региона в Сеуле, а Claude Sonnet 5 — в Сингапуре. Обработка запросов и данных остаётся в выбранном AWS-регионе и не перенаправляется в другие регионы. Функция доступна через endpoint bedrock-runtime с прямым идентификатором модели. Разработчики могут обращаться к моделям через Anthropic Messages API, Amazon Bedrock InvokeModel и Converse API, а также использовать их в текстовой площадке консоли Bedrock.

Пропускная способность ограничена ёмкостью региона, а запросы учитываются в рамках его сервисных квот. Стоимость рассчитывается по стандартным тарифам по запросу для выбранного региона; метрики CloudWatch и записи CloudTrail также привязаны к нему. Вызовы можно выполнять из AWS SDK и AWS CLI, а Anthropic Messages API доступен через Anthropic SDK.

Что это значит для разработчиков. Региональная обработка подходит приложениям с требованиями к локальному хранению и обработке данных. При этом разработчикам нужно учитывать региональные квоты и доступную там пропускную способность.

Источник: AWS Machine Learning · Попробовать в GateLLM: Claude Sonnet 5, Claude Opus 5

ProvenanceGuard проверяет соответствие фактов указанным источникам

В статье описана ProvenanceGuard — система проверки ответов MCP-агентов, которая учитывает не только достоверность утверждений, но и то, из какого источника они взяты. Она анализирует сохранённые следы вызовов инструментов и их идентификаторы, разбивает ответ на утверждения, проверяет подтверждение и сопоставляет его с источником, названным или подразумеваемым в ответе. Для каждого утверждения система выдаёт оценку, а для ответа в целом — решение пропустить его или заблокировать. Заблокированный ответ можно исправить с опорой на источник и проверить повторно.

В основной проверке использовали 281 след медицинского агента; эксперты оценили 361 утверждение из 40 ответов. Из 139 утверждений, которые не следовало пропускать, ProvenanceGuard заблокировала 138, но также отправила на проверку или исправление 67 утверждений, признанных экспертами подтверждёнными. Для утверждений с определяемым источником система выбрала правильный примерно в 86% случаев. В отдельном тесте с похожими источниками точность определения конкретного источника составила 50,3%, что указывает на сохраняющуюся сложность различения таких источников.

Что это значит для разработчиков. Разработчики MCP-агентов могут использовать ProvenanceGuard как дополнительный этап проверки, если важно контролировать, какому именно инструменту или документу приписан факт. Приведённые показатели относятся к проверенной локальной конфигурации и медицинским данным.

Источник: Hugging Face

Новое в каталоге GateLLM

  • GPT-6.1 Sol от OpenAI — 600 ₽ / 3 000 ₽ за 1M токенов
  • GPT-6.1 Sol Pro от OpenAI — 600 ₽ / 3 000 ₽ за 1M токенов
  • Claude Sonnet 5.5 от Anthropic — 600 ₽ / 3 000 ₽ за 1M токенов