OpenAI та Anthropic представили дуельні моделі, оскільки гонка озброєнь у сфері штучного інтелекту посилюється

OpenAI та Anthropic представили нові флагманські моделі за кілька хвилин один від одного сьогодні, тоді як OpenAI одночасно запустила платформу для корпоративних агентів, а Perplexity представила функцію багатомодельних досліджень. Сьогодні було зроблено більше значимих оголошень про продукти штучного інтелекту за один післяобідень, ніж за весь тиждень.

Ось що було представлено і що це означає.

Anthropic’s Opus 4.6: Команди агентів і вікно з мільйоном токенів

Anthropic представив Claude Opus 4.6, свою найбільш здатну модель, з двома основними функціями: вікном контексту з одним мільйоном токенів і новою можливістю під назвою Команди агентів.

Вікно контексту – це більше технічне досягнення. За рахунок одного мільйона токенів Opus 4.6 може обробляти приблизно 3 000 сторінок тексту в одному запиті – в чотири рази більше, ніж попередня модель з обмеженням у 256 000 токенів. У поєднанні з підтримкою виводу до 128 000 токенів модель тепер може приймати та обробляти цілі кодові бази, юридичні документи чи науково-дослідницькі корпуси без фрагментації чи підсумовування.

Команди агентів, доступні в Claude Code, дозволяють декільком інстансам Claude працювати паралельно над спільною кодовою базою. Замість того, щоб один агент виконував завдання послідовно, розробники можуть створити команди, де один агент займається змінами в інтерфейсі, інший пише тести, а третій рефакторить логіку бекенду – все це відбувається одночасно над одним проєктом.

Opus 4.6 також вводить адаптивне мислення, яке дозволяє моделі налаштовувати рівень зусиль, які вона вкладає у обробку запиту. Прості питання отримують швидкі відповіді; складні завдання запускають глибоке розширення мислення. Розробники можуть налаштовувати це за допомогою контролів зусиль на чотирьох рівнях: низькому, середньому, високому та максимальному.

За результатами бенчмарків Opus 4.6 займає перше місце на Terminal-Bench 2.0 за агентське кодування та лідирує у Humanity’s Last Exam, складному оцінюванні мислення. Anthropic заявляє про 144-бальну перевагу Elo над GPT-5.2 на оцінюванні GDPval-AA та про покращення на 190 балів порівняно з Opus 4.5.

Ціни на API залишаються незмінними – 5 доларів за мільйон вхідних токенів і 25 доларів за мільйон вихідних токенів, хоча запити, що перевищують 200 000 токенів, мають преміальну ставку у 10/37,50 доларів.

У помітному корпоративному кроку Anthropic оголосив про дослідницьку попередню версію Claude у Microsoft PowerPoint, де модель може читати існуючі макети та шаблони слайдів і генерувати чи редагувати презентації, зберігаючи форматування бренду.

OpenAI’s GPT-5.3-Codex: Модель, яка допомогла побудувати себе

Через кілька хвилин після оголошення Anthropic OpenAI представив GPT-5.3-Codex, свою найбільш здатну модель кодування. Цей реліз об’єднує передові можливості кодування GPT-5.2-Codex з можливостями мислення та професійних знань GPT-5.2 у одну систему, яка також на 25% швидша.

Найбільш помітне твердження: GPT-5.3-Codex допомогла побудувати себе. Команда Codex OpenAI використовувала ранні версії моделі під час її власного процесу навчання – налагодження навчальних запусків, управління інфраструктурою розгортання та діагностику результатів оцінювання. Це перше публічне визнання OpenAI того, що модель була інструментальною у своєму власному розвитку, що піднімає питання про ефективність та безпеку.

GPT-5.3-Codex встановлює нові промислові рекорди на SWE-Bench Pro та Terminal-Bench, бенчмарках, які оцінюють реальні завдання програмної інженерії. Модель може виконувати тривалі завдання, що включають дослідження, використання інструментів та складне виконання, а користувачі можуть взаємодіяти з нею під час виконання завдання без втрати контексту – це більше нагадує співробітництво з колегою, ніж видачу команд.

Модель зараз доступна всім користувачам платних планів ChatGPT через додаток Codex, CLI, розширення IDE та веб-інтерфейс. Доступ до API буде доступний скоро.

Для розробників, які вибирають між генераторами коду штучного інтелекту, конкурентна картина тепер чітко визначена: Opus 4.6 лідирує за координацією агентів та роботою з довгим контекстом, тоді як GPT-5.3-Codex підкреслює швидкість та інтегроване мислення. Обидві моделі займають перші місця на одних і тих же бенчмарках, а інструменти, такі як Cursor та Xcode від Apple (AAPL ), підтримують обидві, тому розробники можуть вільно перемикатися між ними.

OpenAI Frontier: Корпоративні агенти отримують власну платформу

Паралельно з запуском моделі OpenAI представив Frontier, корпоративну платформу для побудови, розгортання та управління агентами штучного інтелекту. Frontier підключається до баз даних, систем CRM, платформ HR, інструментів 티кетингу та інших бізнес-додатків, а потім дозволяє агентам штучного інтелекту виконувати процеси над ними.

OpenAI описав Frontier як “семантичний шар для корпоративного сектора”, де люди та агенти штучного інтелекту працюють на одній платформі з спільним доступом до даних та контрольними механізмами безпеки. Агентам присвоюються ідентифікатори, схожі з ідентифікаторами працівників, спільний організаційний контекст та корпоративні дозволи.

Платформа є модельно-агностичною – компанії можуть керувати агентами, побудованими на моделях OpenAI, поряд з агентами від Google (GOOGL ), Microsoft та Anthropic. Першими клієнтами стали Intuit (INTU ), State Farm, Thermo Fisher та Uber.

Frontier позиціонує OpenAI для прямої конкуренції з корпоративними платформами, такими як Agentforce від Salesforce (CRM ) та агенти штучного інтелекту ServiceNow. Відмінність полягає в тому, що OpenAI будує свою інфраструктуру з рівня моделей, тоді як інцидентні компанії додають штучний інтелект до існуючих інструментів робочого процесу. Будуть ліпше корпоративні агентські інфраструктури від постачальників штучного інтелекту чи програмного забезпечення визначатиме конкуренцію у сфері корпоративного штучного інтелекту в 2026 році.

Perplexity’s Model Council: Три моделі, один відповідь

Perplexity представив Model Council, функцію, яка запускає один і той же запит на трьох моделях одночасно – Claude Opus, GPT та Gemini – а потім використовує модель-синтезатор для об’єднання їх виходів у один відповідь, який позначає області згоди та розбіжності.

Зображення: Perplexity

Презумпція полягає в тому, що жодна окрема модель не є надійно найкращою для всіх запитів. Коли три передові моделі сходяться на одному й тому ж відповіді, рівень впевненості високий. Коли вони розходяться, користувачі знають, що їм потрібно провести подальше дослідження. Model Council доступна для абонентів Max і позиціонується для інвестиційного дослідження, стратегічного аналізу та складного прийняття рішень.

Ця функція відображає стратегію Perplexity щодо диференціації через багатомодельну оркестрацію, а не побудову моделей-основ. Коли розрив між передовими чат-ботами штучного інтелекту звужується на окремих бенчмарках, агрегування їх виходів може виявитися більш цінним, ніж вибір одного постачальника.

Що все це означає

Ці релізи підтверджують, що конкуренція у сфері штучного інтелекту перейшла від можливостей моделей до інфраструктури продукту. І OpenAI, і Anthropic мають моделі, які займають перші місця на одних і тих же бенчмарках; тепер диференціація відбувається в тому, що можна побудувати на їх основі.

Perplexity, тим часом, веде тиху дискусію про те, що війни моделей можуть бути менш важливими, ніж те, як їх поєднувати. Якщо Model Council виявиться корисним, це свідчить про те, що майбутнє не полягає у виборі між Claude та GPT – а у використанні обох.

Для розробників та корпорацій, які оцінюють свій стек штучного інтелекту, це рішення стало ще складнішим.