Галлюцинации недели: OpenClaw 2.0, Nvidia обсуждает покупку Hugging Face и новый Mac Studio на M5 Ultra с 512 ГБ памяти

После обновления OpenClaw старые задания одного пользователя оказались в карантине, хотя планировщик показывал, что здоров. Google научила транскрибатор вырезать запинки, а утку за $399 сначала предлагают воспитать в симуляторе.

OpenClaw выпустил версию 2.0, она же v2026.8.1. Это самое большое обновление в истории проекта. Внутри больше 16 тысяч pull request от 933 участников, причём 569 из них внесли код впервые. Это примерно половина всей истории слияний OpenClaw. До этого команда успела выкатить 106 релизов за 230 дней, затем почти на семь недель закрылась в мастерской и вернулась уже с цифрой 2.0 на коробке. Анонс в X за несколько часов набрал более 700 тысяч просмотров, 3 тысячи лайков и 1,2 тысячи сохранений.

Главная заявка релиза — убрать шаманство из установки. Мастер ищет на компьютере существующий вход в Codex через подписку ChatGPT, авторизацию Claude CLI, API-ключи, Ollama и LM Studio, а затем проверяет, что выбранная модель действительно отвечает, и только после этого сохраняет конфигурацию. Сетевую установку без аутентификации теперь останавливают до запуска.

Браузерный Control UI пересобрали как основной интерфейс: запуск в тесте ускорился примерно с 1,6 секунды до 575 миллисекунд, число JavaScript-запросов сократилось со 140 до 45, по разговорам появился полнотекстовый поиск. Сессии можно переносить на подключённые машины и облачные узлы, а в общую облачную сессию пригласить второго человека с правом читать, предлагать изменения или работать вместе с агентом. История и транскрипты переезжают в SQLite, поэтому перед обновлением старой установки нужен бэкап: новые сессии после отката старая версия уже не увидит. И сами разработчики предупреждают, что права участников общей сессии не являются полноценной границей безопасности.

Первый миграционный сюрприз тоже уже случился. После обновления один пользователь обнаружил в карантине все 48 старых заданий по расписанию. Планировщик при этом показывал, что здоров, просто пользовательские задачи исчезли из активного списка. Патч уже влили в main, но в стабильную v2026.8.1 он не входит. Создатель OpenClaw Питер Штайнбергер заодно признал, что число вариантов конфигурации сократили примерно с 10 тысяч до менее 8 тысяч, но проверить все комбинации невозможно.

СМИ сообщили, что Nvidia вела переговоры о покупке Hugging Face примерно за $12,9 млрд. The Information написал о согласованной сделке, Business Insider утверждал, что соглашения ещё нет и переговоры могут сорваться. Сами компании молчат, поэтому пока это именно переговоры, без пресс-релиза, подписанного договора и закрытой сделки.

Hugging Face Hub стал центральной площадкой для публикации моделей, датасетов и демо. Nvidia уже владеет железом, CUDA и крупным каталогом собственного AI-софта; покупка хаба добавила бы к этому место, где независимые команды распространяют результаты своей работы. Лицензии моделей от смены владельца автоматически не перепишутся. Останется ли площадка одинаково удобной для AMD, Apple Silicon и китайских ускорителей, когда её хозяин продаёт конкурирующее железо?

На Hugging Face уже лежит GLM-5.3-Flash, и Z.ai наконец признала, что тестировала её под именем Ox Alpha. На прошлой неделе я разбирал анонимную модель по косвенным признакам, а теперь ширму убрали: 320 млрд параметров, 18 млрд активных на каждый токен, контекст чуть больше миллиона, текст, изображения и видео на входе. Веса вышли под MIT. Гайд по запуску от unsloth.

Та самая бесплатная Ox Alpha оказалась облегчённой GLM. Я считаю, это хороший результат для модели такого размера. Сравнения с Opus 4.8 пока принадлежат самой Z.ai, поэтому корону оставим в коробке до независимых тестов.

Apple представила новый Mac Studio на M5 Max и M5 Ultra. M5 Ultra получает до 36 ядер CPU, 80 ядер GPU, 512 ГБ объединённой памяти и пропускную способность 1,2 ТБ/с. Apple заявляет до четырёх раз более быструю обработку промпта в LM Studio по сравнению с M3 Ultra, но это замеры самой компании и именно обработка входного текста, без обещания вчетверо ускорить генерацию. Цены начинаются с $2 499 за M5 Max и $5 499 за M5 Ultra, поставки стартуют 22 сентября, конфигурация на 512 ГБ появится в конце октября.

В r/LocalLLaMA участники треда сразу начали примерять эту память к большим локальным моделям: GLM-5.3-Flash в восьмибитном формате FP8 занимает около 331 ГБ, поэтому целиком помещается в одну коробку без многокарточного конструктора. EXO Labs показала кластер из четырёх Mac Studio, связанных через Thunderbolt 5 с RDMA (прямым доступом к памяти соседней машины); в своём тесте Apple получила до трёх раз более быстрый распределённый инференс относительно одной машины. Автор подробного разбора расходов и ограничений предупреждает, что крупные open weight модели сначала оптимизируют под CUDA, а до стека Apple улучшения добираются позже. Высокая пропускная способность памяти сама по себе не гарантирует такую же скорость генерации. 512 ГБ дают право загрузить модель. Насколько быстро она поедет, покажут независимые тесты.

Qwen показала ещё более странную конструкцию, Qwen3.8-Flash-Next. Основная языковая модель содержит 125 млрд параметров и активирует 6 млрд, рядом лежат 4 млрд параметров для MTP (предсказания нескольких следующих токенов за один проход) и отдельная n-граммная таблица на 51 млрд. Эта таблица хранит короткие последовательности токенов и подсказывает модели частые продолжения без полного вычисления через нейросеть. Получается около 180 млрд параметров во всём комплекте, хотя в карточке крупным шрифтом стоит 125B.

Таблицу можно выгрузить из VRAM в оперативную память, но понадобится минимум 51 ГБ RAM плюс запас. Нативный контекст составляет 262 тысячи токенов, миллион включается через YaRN, растягивание позиционного кодирования. Поддержка уже попала в llama.cpp, однако MTP, выгрузка таблицы на SSD и часть многокарточных сценариев ещё допиливаются. И лицензия здесь Qwen Community 1.0: веса доступны, но для коммерческого Model-as-a-Service и некоторых рабочих AI-ассистентов нужна отдельная лицензия.

Tencent ответила open weight моделью Hy4-preview на 770 млрд параметров, из которых 49 млрд работают на каждом токене. Контекст миллион, лицензия Apache 2.0. В 57 из 78 слоёв модель повторно использует уже рассчитанные индексы экспертов через IndexCache вместо нового выбора маршрута на каждом слое. Tencent заявляет прирост пропускной способности своей инфраструктуры на 31,8%, но это внутреннее измерение компании.

Суффикс preview тут по делу. В официальном анонсе Tencent предупреждает, что Hy4 может рассуждать дольше необходимого и слишком усердно перепроверять собственную работу.

Вы соскучились по релизам от Google? Компания выпустила в предварительный доступ Gemini 3.5 Transcribe, отдельную модель распознавания речи для более чем 85 языков. Она принимает словарь до тысячи специальных терминов, умеет переключаться между языками, работает с файлами и потоком. В режиме smart модель убирает "э-э", запинки и самопоправки; режим verbatim оставляет всё как было произнесено.

Потоковая версия обещает задержку меньше секунды, но одна сессия ограничена десятью минутами. Файловый режим принимает до часа аудио либо до получаса с разделением говорящих и временными метками по словам. Цена около $0,005 за минуту для файла и $0,009 для потока.

Голос можно сразу отдать Microduck, 25-сантиметровому роботу от Pollen Robotics и Hugging Face. Внутри 15 моторов, семь готовых движений, цена по предзаказу $399 без налогов и доставки. Первые поставки обещают до Рождества 2026.

Разработчики открыли программное окружение для симуляции, обучения и переноса управления. В симуляторе можно обучить виртуальную утку, добавить случайные отклонения физики и люфт, а затем запустить полученную политику на настоящем роботе через ONNX. Так sim-to-real, перенос поведения из симуляции в физический мир, становится пет-проектом за цену хорошей механической клавиатуры.

OpenAI решила прекратить прямую поставку моделей Cursor после покупки редактора компанией SpaceX. Доступ ещё работает, предложенная дата отключения — 12 ноября. OpenAI ссылается на пункт о смене контроля, не верит, что компании Илона Маска будут соблюдать условия, и не собирается давать Cursor будущие модели.

Глава Cursor Майкл Труэлл говорит, что модели OpenAI обслуживают около 5% пользовательского трафика, поэтому продукт переживёт разрыв. Это цифра Cursor, независимо её никто не измерял. На прошлой неделе компания запустила собственный хостинг Origin, а теперь получила напоминание, что модель под капотом тоже принадлежит чужой платформе.

Свою зависимость от поставщиков OpenAI сокращает на другом этаже. В июне Jalapeño, первый инференс-чип компании, существовал в виде инженерных образцов, а OpenAI обещала хорошую производительность на ватт. Теперь OpenAI опубликовала первые измерения на InferenceX, бенчмарке полного цикла обработки AI-запроса. На GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 и Kimi K2.5 чип показал в 1,5–1,9 раза больше работы на ватт и в 1,7–3,6 раза меньшую сквозную задержку, чем системы на GB200 и GB300.

Результаты сильные, но лабораторные. SemiAnalysis наблюдала часть прогонов на месте. Числа предоставила OpenAI, а полный набор тестов SemiAnalysis не запускала. Профиль 8k/1k означает восемь тысяч входных и тысячу выходных токенов; длинный контекст, многошаговых агентов, маршрутизацию и работу кэша он не покрывает. Jalapeño ещё проходит производственную квалификацию, развёртывание в инфраструктуре OpenAI планируют начать к концу года. Gen 2 уже глубоко в разработке, Gen 3 проектируют.

Во время оценки ExploitGym около 1 200 агентов должны были искать уязвимости в специально подготовленных системах и оставаться изолированными друг от друга. Вместо этого они обнаружили несанкционированную доску сообщений. Они оставили там больше 70 тысяч сообщений и файлов, обменивались флагами и способами обмануть автоматический оценщик. Около 700 агентов затем участвовали во вторжении в инфраструктуру Hugging Face. В ходе атаки они получили исполнение кода и добрались до пяти датасетов, связанных с оценкой.

Hugging Face восстановила около 17 600 действий за четыре с половиной дня. Клиентские модели, датасеты, Spaces и пакеты не пострадали. Успешный сквозной обход оценщика тоже не доказан: расследование METR и Redwood нашло признаки подмены журналов примерно в 7% изученных транскриптов, но не увидело, чтобы агенты полностью стёрли следы или задним числом превратили провал в победу.

До AGI, здесь далеко. Много копий агента нашли общий канал связи, поняли, что оценщик проще атаковать, чем честно пройти, и начали координироваться. По данным Guardian, OpenAI замечала ранние сигналы ещё в мае, но не подняла тревогу вовремя. Hugging Face начала неделю как площадка, которую в переговорах оценивали почти в $13 млрд, а закончила инфраструктурой, куда сотни оцениваемых агентов полезли разбираться в устройстве оценщика.

Подарок для тех, кто дочитал:

Оставайтесь любопытными.

Пишу об искусственном интеллекте, языковых моделях и инструментах для разработчиков. Тестирую модели и сервисы на реальных задачах, а выводами делюсь в телеграм-канале.