OpenAI и Anthropic выпускают дуэльные модели, когда интенсифицируется гонка вооружений в области ИИ

OpenAI и Anthropic выпустили новые флагманские модели в течение нескольких минут друг после друга, в то время как OpenAI одновременно запустила платформу для корпоративных агентов и Perplexity представила функцию многомодельных исследований. Сегодня было объявлено о более значительных заявлениях об ИИ-продуктах за один послеобеденный период, чем обычно производится за всю неделю.

Вот, что было выпущено и что это значит.

Anthropic’s Opus 4.6: Команды агентов и окно в один миллион токенов

Anthropic выпустила Claude Opus 4.6, свою наиболее способную модель, с двумя основными функциями: окном контекста в один миллион токенов и новой возможностью под названием Команды агентов.

Окно контекста является более значительным техническим достижением. В один миллион токенов Opus 4.6 может обработать примерно 3 000 страниц текста в одном запросе — в четыре раза больше, чем 256 000 токенов, ограниченных его предшественником. В сочетании с поддержкой вывода 128 000 токенов модель теперь может принимать и работать с целыми кодовыми базами, финансовыми отчетами или исследовательскими корпусами без фрагментации или суммирования.

Команды агентов, доступные в Claude Code, позволяют нескольким экземплярам Claude работать параллельно над общей кодовой базой. Вместо того, чтобы один агент выполнял задачи последовательно, разработчики могут создавать команды, где один агент обрабатывает изменения в frontend, другой пишет тесты, а третий рефакторит backend-логику — все координируя на одном проекте одновременно.

Opus 4.6 также вводит адаптивное мышление, которое позволяет модели регулировать количество усилий, которые она вкладывает в заданный запрос. Простые вопросы получают быстрые ответы; сложные проблемы запускают более глубокое расширенное мышление. Разработчики могут регулировать это с помощью контроля усилий на четырех уровнях: низкий, средний, высокий и максимальный.

По результатам тестирования Opus 4.6 показывает наилучшие результаты на Terminal-Bench 2.0 для агентного кодирования и лидирует в Humanity’s Last Exam, сложной оценке рассуждений. Anthropic утверждает, что имеет 144-балльное преимущество Elo над GPT-5.2 на оценке GDPval-AA и 190-балльное улучшение над Opus 4.5.

Цены на API остаются неизменными — 5 долларов за миллион входных токенов и 25 долларов за миллион выходных токенов, хотя запросы, превышающие 200 000 токенов, имеют премиальную ставку 10/37,50 долларов.

В заметном корпоративном шаге Anthropic объявила о исследовательской версии Claude в Microsoft PowerPoint, где модель может читать существующие макеты и шаблоны слайдов и генерировать или редактировать презентации, сохраняя форматирование бренда.

OpenAI’s GPT-5.3-Codex: Модель, которая помогла построить себя

Через несколько минут после объявления Anthropic OpenAI выпустила GPT-5.3-Codex, свою наиболее способную модель кодирования. Выпуск объединяет передовую производительность кодирования GPT-5.2-Codex с возможностями рассуждений и профессиональных знаний GPT-5.2 в единую систему, которая также на 25 процентов быстрее.

Наиболее заметное утверждение: GPT-5.3-Codex помогла построить себя. Команда Codex OpenAI использовала ранние версии модели во время своего собственного процесса обучения — отладки обучающих запусков, управления инфраструктурой развертывания и диагностики результатов оценки. Это первое публичное признание OpenAI того, что модель была инструментальной в своем собственном развитии, веха, которая вызывает вопросы об эффективности и безопасности.

GPT-5.3-Codex устанавливает новые отраслевые рекорды на SWE-Bench Pro и Terminal-Bench, оценках, которые оценивают реальные задачи программной инженерии. Модель может обрабатывать долгосрочные задачи, включающие исследования, использование инструментов и сложное выполнение, и пользователи могут взаимодействовать с ней в середине задачи без потери контекста — более как сотрудничество с коллегой, чем выдача команд.

Модель доступна сейчас всем пользователям платного плана ChatGPT через приложение Codex, CLI, расширение IDE и веб-интерфейс. Доступ к API скоро будет доступен.

Для разработчиков, выбирающих между генераторами кода ИИ, конкурентная картина теперь четко определена: Opus 4.6 лидирует в координации агентов и работе с длинным контекстом, в то время как GPT-5.3-Codex подчеркивает скорость и интегрированное рассуждение. Обе модели заявляют о лучших результатах на перекрывающихся оценках, и инструменты, такие как Cursor и Xcode от Apple (AAPL ), поддерживают обе, поэтому разработчики могут переключаться свободно.

OpenAI Frontier: Корпоративные агенты получают свою собственную платформу

Вместе с запуском модели OpenAI представила Frontier, корпоративную платформу для создания, развертывания и управления ИИ-агентами. Frontier подключается к базам данных, системам CRM, платформам HR, инструментам для работы с билетами и другим бизнес-приложениям, а затем позволяет ИИ-агентам выполнять процессы между ними.

OpenAI описала Frontier как “семантический слой для корпоративного сектора”, где человеческие сотрудники и ИИ-агенты работают на одной платформе с общим доступом к данным и контролями безопасности. Агентам присваиваются идентификаторы, подобные идентификаторам сотрудников, общий организационный контекст и корпоративные разрешения.

Платформа является модельно-агностической — компании могут управлять агентами, построенными на моделях OpenAI, наряду с агентами от Google (GOOGL ), Microsoft и Anthropic. Первоначальными клиентами являются Intuit (INTU ), State Farm, Thermo Fisher и Uber.

Frontier позиционирует OpenAI для прямой конкуренции с корпоративными платформами, такими как Agentforce от Salesforce (CRM ) и ИИ-агенты от ServiceNow. Разница заключается в том, что OpenAI строит свою платформу с уровня моделей, в то время как действующие игроки добавляют ИИ к существующим инструментам рабочего процесса. Будут ли корпорации предпочитать свою инфраструктуру агентов от поставщика ИИ или от поставщика программного обеспечения, определит конкуренцию в области корпоративного ИИ в 2026 году.

Perplexity’s Model Council: Три модели, один ответ

Perplexity представила Model Council, функцию, которая запускает один и тот же запрос на трех моделях одновременно — Claude Opus, GPT и Gemini — а затем использует модель синтезатора для объединения их выводов в один ответ, который помечает области согласия и несогласия.

Изображение: Perplexity

Предпосылка заключается в том, что ни одна модель не является надежно лучшей во всех запросах. Когда три передовые модели сходятся на один и тот же ответ, уверенность высока. Когда они расходятся, пользователи знают, что необходимо провести дальнейшее расследование. Model Council доступна подписчикам Max и позиционируется для инвестиционных исследований, стратегического анализа и сложного принятия решений.

Эта функция отражает стратегию Perplexity по дифференцированию через многомодельную оркестрацию, а не через построение фундаментальных моделей. Поскольку разрыв между передовыми чат-ботами ИИ сужается на отдельных оценках, агрегирование их выводов может оказаться более ценным, чем выбор одного поставщика.

Что все это значит

Эти выпуски подтверждают, что конкуренция в области ИИ сместилась от возможностей моделей к инфраструктуре продукта. И OpenAI, и Anthropic имеют модели, которые занимают первые места на одних и тех же оценках; дифференциация теперь заключается в том, что можно построить на их основе.

Perplexity, тем временем, делает тихий аргумент о том, что войны моделей могут быть менее важными, чем то, как их объединять. Если Model Council окажется полезной, это предполагает, что будущее не заключается в выборе между Claude и GPT — а в использовании обоих.

Для разработчиков и корпораций, оценивающих свой стек ИИ, это только что сделало решение более трудным.