1 сентября Anthropic выпустила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1. На следующий день Google представила Gemini 3.8 Flash, а Meta — Muse Spark 1.3. 3 сентября OpenAI открыла ограниченный доступ к GPT-6 Astra, и президент компании Грег Брокман закончил брифинг для прессы словами: «Добро пожаловать в эру AGI».
Четыре релиза от крупнейших лабораторий всего за трое суток, но без вау-эффекта и былого ажиотажа.
Похоже, рынок начал уставать от рекордов в бенчмарках и очередных громких заявлений о технологической сингулярности и неизбежном «восстании машин». Прагматичные управленцы стали все чаще смотреть сначала на цену и лишь потом на результаты тестов.
Тревожатся теперь сами разработчики. Через полторы недели после каскада релизов глава Anthropic Дарио Амодеи призвал отрасль притормозить: сами нейросети начали создавать следующие поколения ИИ-решений, и контроль за этим процессом «хромает».
Разберемся, что круче и мощнее — Astra или Fable 5.1, насколько близок AGI и почему бизнес больше не гонится за передовыми моделями.
Битва титанов
Такой плотности релизов новых ИИ-моделей в отрасли еще не случалось. Лидером объявила себя каждая из ведущих компаний, однако у всех решений свои недостатки и преимущества.
Высокую планку задала OpenAI. Вице-президент по исследованиям Эйдан Кларк рассказал журналистам, что обучение Astra стало самым масштабным в истории компании. На техасской площадке Stargate задействовали более 100 000 графических процессоров. За ходом работы присматривали более старые версии LLM: такого раньше не практиковалось.
На брифинге Брокман предложил журналистам решить самим, наступила ли эра AGI, и добавил, что лично он считает этот порог пройденным. Однако двумя днями ранее гендиректор OpenAI Сэм Альтман называл сам термин расплывчатым и маркетинговым.
Anthropic действовала сдержаннее. Fable 5.1 и Mythos 5.1 — по сути, одна и та же разработка с разным набором ограничений. Первая модель технически доступна всем, но по подписке не входит в лимит — лишь через отдельные пользовательские кредиты.
Второе решение компания предлагает только избранным организациям из «белого списка». У модели слабее защитные фильтры, которые в обычной версии блокируют запросы по биологии и кибербезопасности.
В презентации Fable 5.1 ключевым пунктом шли не рекорды в тестах, а гарантия для корпоративных клиентов: данные могут обрабатываться в облаке самого заказчика, не попадая на серверы разработчика.
Google флагманскую модель так и не выпустила, зато выдала «рабочую лошадку» Gemini 3.8 Flash — третий релиз линейки всего за шесть недель.
Одновременно компания представила 3.8 Flash Cyber — узкоспециализированную систему, ориентированную на ограниченный круг специалистов по защите цифровой инфраструктуры. Команда безопасности Chrome отчиталась, что LLM находит верное исправление уязвимости в 2,6 раза чаще, чем известные коммерческие аналоги.
Флагманскую Gemini 3.5 Pro пользователи ждут с весны. В мае 2026 года глава Alphabet Сундар Пичаи пообещал, что передовая разработка появится «в следующем месяце». Ни в июне, ни в середине июля, ни в августе этого не произошло. К сентябрю у нее нет ни идентификатора в API, ни тарифа, ни даты выхода: каталог Google DeepMind по-прежнему помечает ее как готовящуюся к релизу.
Meta пошла своим путем. Через неделю после Muse Spark 1.3 компания запустила одноименного агента: он делает покупки, разбирает почту, ведет календарь и бронирует билеты.
Таким образом, Anthropic и OpenAI спорят о том, чья модель умнее, а Google и Meta — чья быстрее закроет конкретную задачу.
Что почем
Astra обойдется в $10 за миллион входных токенов и $50 за такой же объем выходных — в 2,5 раза дороже предыдущего флагмана от OpenAI. У Fable 5.1 цена ровно та же, но Anthropic вчетверо снизила плату за чтение кеша, до $0,25: на типовых нагрузках это дает около 25% экономии, на агентных — до 45%.
Совпадение тарифов не означает равных счетов в конце месяца — оплата идет за объем обработанного текста, а не за сам доступ. Одна система рассуждает подробнее и тратит на это больше ресурсов, другая приходит к тому же результату за меньшее число шагов. Тут мяч явно на стороне OpenAI.
У Google и Meta ценообразование совершенно иное. Gemini 3.8 Flash — $0,75 и $3,75 в рамках акции, действующей до 31 декабря 2026 года; с 1 января тарифы удвоятся. Muse Spark 1.3 — $1,25 и $4,25. Агент доступен по подписке: $20 в месяц за тариф Power и $100 за Maximum.
Разрыв между верхним и нижним ценовым предложением — тринадцатикратный. При таком разбросе каждый новый ИИ-флагман воспринимается примерно как концепт-кар: посмотреть приходят все, но для себя выбирают транспорт попроще.
Победа здравого смысла?
Несколько лет бизнес фокусировался в основном на самом мощном из доступного. Теперь, по всей видимости, эта привычка уходит в прошлое.
Fable 5 вышла 9 июня, но пробыла в открытом доступе лишь трое суток. 12 июня Anthropic получила директиву Минторга США об экспортном контроле со ссылкой на аспекты национальной безопасности: пользоваться моделью запрещалось любым иностранным гражданам, включая сотрудников компании. Эффективно отделить их от остальных клиентов на уровне API не было возможности, и разработку Fable 5 и Mythos 5 отключили для всех.
Доступ к флагманской LLM вернули 1 июля, после почти трех недель простоя — ограничения отозвал министр торговли Говард Латник.
К концу августа на самую мощную модель приходилось около 11% всех корпоративных расходов на продукты Anthropic.
Доля Fable 5 в общем объеме токенов оказалась заметно ниже — лишь 6%, купленных компаниями у разработчика Claude. В денежном выражении показатель выше вдвое — флагман заметно дороже остальной линейки, поэтому те же запросы обходятся в копеечку.
Такой разрыв показывает, что от топовой модели корпорации полностью не отказались. Но теперь к ней обращаются реже и по особым поводам, отдавая рутину более простым решениям вроде Opus и Sonnet.
У OpenAI пропорция сглаженнее: на GPT-5.6 Sol приходится 25% токенов и 23% всех трат на модели компании.
Внутри линейки Anthropic произошла рокировка: вышедшая в конце июля Opus 5 за считанные недели обошла Fable 5 по корпоративным тратам. Мощная модель вдвое дешевле по тарифу на токены, а по сводному индексу Artificial Analysis даже опережает экс-флагмана — 51 балл против 50.
«Большинству не нужно работать на самом верху технологической планки», — сказал в разговоре с FT Майлс Клементс из фонда Accel, вложившего в Anthropic около $1 млрд.
Есть и другая, менее очевидная причина слабого спроса. Главный экономист Ramp Ара Харазян отметил, что компаниям мешали встраивать Fable в свои процессы правила хранения данных, введенные администрацией Дональда Трампа. Через два месяца создатель Claude выпустил обновленную версию модели и первым делом пообещал корпоративным клиентам обработку информации в их собственном облаке.
Представители Ramp подчеркнули, что их выборка смещена в сторону технологических фирм. Это значит, что с высокой долей вероятности в остальных отраслях флагман используют еще реже.
Реванш OpenAI
Пять кварталов подряд корпоративные клиенты наращивали расходы на продукты Anthropic быстрее, чем на разработки главного конкурента. Однако с 1 июля впервые за долгое время в лидеры сегмента вырвалась OpenAI.
Выручка компании Сэма Альтмана увеличилась на 35% за три месяца и в пересчете на год превысила $40 млрд. Драйвером роста стал июльский запуск модели GPT-5.6, которая обходится в 2,5 раза дешевле Fable 5 при сопоставимых результатах в тестах.
Харазян оценил ситуацию так: прежние темпы роста сулили Anthropic господство на рынке, но сильный релиз конкурента и неудачный старт Fable 5 кардинально изменили картину.
Astra vs Fable 5.1
Обе компании выпустили сравнительные таблицы. В каждой из них первое место «объективно» заняла своя же модель.
Astra уверенно лидирует в точных науках. На FrontierMath Tier 4 она решает 97,6% задач против 87,8% у Fable 5.1, в тесте GPQA Diamond — 96% и 93,7% соответственно. Флагман от OpenAI удерживает первенство и в самостоятельной работе с командной строкой: модели ставят научную вычислительную задачу и оставляют один на один с терминалом — 64,6% против 52,6%.
Междисциплинарные задачи — вотчина Anthropic. На Humanity's Last Exam, где разрешено обращаться к поиску и запускать код, Fable 5.1 набирает 65% против 57,2%. На агентной офисной работе она, по собственным замерам компании, удерживает 1853 балла рейтинга Эло против 1711 у GPT-5.6 Sol.
К этим цифрам стоит относиться с долей скептицизма. В сносках OpenAI указано, что часть тестов для Claude проводили с измененными условиями, а из «биологических» наборов модели Anthropic исключили вовсе — они отклоняют большинство вопросов.
Независимую оценку дает Artificial Analysis. Компания прогоняет популярные системы через один и тот же набор из десяти испытаний и сводит результаты в единый показатель, заодно подсчитывая, во сколько обошелся каждый заход. Здесь первое место делят обе разработки, по 53 балла.
Расходы на вычисления при этом разные — $7,63 против $3,26 в расчете на решенную задачу. Обе компании дают клиенту выбор: модель может рассуждать дольше или выдавать ответ быстрее. Если перевести обе в экономный режим, баллы останутся прежними, а вот разница в счетах увеличится — $5,98 против $2,31.
Результат один, а разрыв между самой дорогой и самой дешевой конфигурацией — более чем трехкратный.
Ниже по таблице разброс шире. Muse Spark 1.3 от Meta набирает 48 баллов при $1,6 за задачу. Открытая GLM-5.3-Flash китайской Z.ai — 42 балла при 25 центах. Между ней и максимальной конфигурацией Fable 5.1 всего 11 баллов разницы, но в денежном выражении разрыв тридцатикратный.
Именно эта пропорция и определяет выбор корпоративного заказчика. Верхние строчки рейтинга занимают модели, цена которых требует для финдиректора отдельных объяснений.
Сам рейтинг не без оговорок. Например, Artificial Analysis раскрывает, что тестировала Fable 5.1 до релиза по заказу Anthropic.
Цена лидерства
Заявление Брокмана о начале «эпохи общего ИИ» не лишено оснований — оно опирается на рекордные значения ARC-AGI-3.
Работает испытание так: программу «высаживают» в пошаговую головоломку, не сообщая ни правил, ни цели. Дальше она действует наугад, нащупывает закономерности и пытается справиться с заданием.
Astra прошла 99,9% испытаний, однако организаторы из ARC Prize Foundation в собственном разборе сопроводили рекорд тремя примечаниями:
- Обвязка. Речь о программе-посреднике: она показывает модели картинку, принимает ответ и решает, какие из прошлых ходов напомнить. Через универсальный вариант, который применяют ко всем участникам, Astra справилась лишь с 62,7% уровней. Рекорд она поставила в фирменной версии от самой OpenAI, позволяющей ей переиспользовать собственные рассуждения. Разрыв в 37% обусловлен способом подачи данных, а не моделью как таковой.
- Цена. Один полный прогон обошелся в $26 098 в первом случае и $18 817 во втором. Для сравнения: добровольцам из контрольной группы платили $115 за полуторачасовую сессию.
- Определение — самое весомое из трех примечаний: ARC Prize считает системой общего интеллекта ту, что осваивает новый навык так же быстро, как человек. Под этот критерий Astra не подходит, и организация прямо оговорила, что общим интеллектом ее не считает.
Кое в чем машина все же превзошла людей. На 96% уровней она добиралась до цели за меньшее число ходов, чем средний участник контрольной группы. Учится Astra не быстрее человека, зато решает задачи с первых же попыток.
Когда ждать полноценный общий ИИ — вопрос открытый. Сводная оценка нескольких аналитических площадок указывает на 2031 год с разбросом от 2027 до 2044. Руководители ведущих лабораторий называют диапазон 2026–2030.
Премия за воздух
Слабый спрос на топовую модель Anthropic совпал с подготовкой к «большому плаванию». Компания рассчитывает привлечь до $100 млрд при оценке около $2 трлн — это может оказаться крупнейшим первичным размещением акций (IPO) в истории фондового рынка.
Якорным инвестором предположительно выступит Nvidia — компания рассматривает вложение до $10 млрд в Anthropic в ходе IPO. Представители обеих компаний на запрос Bloomberg не ответили, а сами планы, по данным агентства, еще могут измениться.
Сколько стоит разработчик Claude, пока никто толком не знает:
- $965 млрд — по этой оценке закрыт майский раунд финансирования Серии H, в котором компания привлекла $65 млрд;
- около $1,38 трлн — столько бумаги стоят на вторичном рынке, где сотрудники и ранние инвесторы перепродают доли;
- до $2 трлн — ориентир для размещения.
Для сравнения: в марте OpenAI привлекла $122 млрд при оценке в $852 млрд.
На криптоплатформах формируются несколько иные цифры. Бессрочные контракты на акции Anthropic торгуются на 18 площадках со средней подразумеваемой оценкой около $1,96 трлн. Надбавка ко вторичному рынку — 42%.
Первой среди криптобирж новые инструменты представила Binance. 2 июня, на следующий день после подачи Anthropic конфиденциальной заявки на IPO, стала доступна пара ANTHROPICUSDT с плечом до 20x. Аналогичные контракты есть на Bybit, Bitget и Hyperliquid.
Сама Anthropic от таких продуктов открестилась. 12 мая компания объявила несанкционированные передачи долей через SPV и цифровые аналоги бумаг ничтожными. Продавцов подобных инструментов фирма назвала мошенниками и распространителями продукта, который может в итоге ничего не стоить.
После этого заявления токены рухнули на 27–40% за день, а инструменты от «прослоек» — на 40–50% за неделю. Однако к сентябрю котировки производных не только отыграли падение, но и поднялись выше прежних уровней.
Недавний прецедент — SpaceX. Перед выходом компании на биржу бессрочный контракт закладывал $154 за бумагу и оценку в $2,01 трлн. SpaceX разместила акции по $135 при рыночной стоимости около $1,75 трлн, а за три следующие сессии показатель просел на $600 млрд — эквивалентно почти половине капитализации биткоина.
Банки тем временем готовят следующий шаг. Morgan Stanley и Goldman Sachs добиваются для Anthropic и OpenAI инвестиционного кредитного рейтинга сразу после размещений — это открыло бы доступ к рынку корпоративных облигаций объемом $11,7 трлн. S&P и другие агентства решений пока не приняли: обе компании убыточны, свободного денежного потока почти нет.
К гонке подключились и куда более крупные игроки. Так, Nvidia гарантировала до $105 млрд кредитной поддержки по дата-центру OpenAI в Огайо, получив взамен статус эксклюзивного поставщика вычислений — «удовлетворительный рейтинг» стал одним из условий сделки.
Похожая история и у Oracle: 9 июля агентство S&P срезало ее кредитный рейтинг до уровня на ступень выше «мусорного», связав решение с тем, что около половины контрактной выручки компании завязано на OpenAI.
Nvidia сейчас ведет переговоры об участии в IPO Anthropic на сумму до $10 млрд — то есть финансирует обе стороны гонки одновременно.
Сроки выхода на биржу разработчика Claude при этом сдвигаются: открытую регистрацию документов перенесли на конец сентября, а встречи с инвесторами начнутся не раньше середины октября. Ни цены, ни числа акций, ни даты листинга Anthropic не называла.
Стоп-кран
11 сентября на общем собрании сотрудников Сэм Альтман заявил, что OpenAI готова замедлить разработку передовых систем — в идеале вместе с другими лабораториями, хотя присоединятся не все. Официальных комментариев о смене курса компания не давала.
Предпосылки для такого разворота копились месяцами. В июле выяснилось, что во время тестирования модели OpenAI самостоятельно взломали инфраструктуру платформы Hugging Face — позже оказалось, что случаи подобного «хулиганства» повторялись. OpenAI признала, что снизила темп разработки нескольких моделей.
12 сентября глава Anthropic Дарио Амодеи опубликовал эссе, в котором прямо заявил: наращивать возможности моделей нужно медленнее.
К этой мысли его привели две вещи. Первая — рекурсивное самоулучшение, которое с лета распространяется по всей отрасли. Вторая — инцидент с вышеупомянутой Hugging Face.
Рой агентов тогда атаковал цели, которых ему не поручали, и пытался взломать систему, оценивавшую его работу. Обошлось малой кровью, но через полгода-год, опасается Амодеи, более эффективные системы смогут захватить интернет ботнетом. Для мировой экономики это может обернуться потерями в сотни миллиардов долларов.
- допустить в компании сторонних оценщиков с правами уровня сотрудников;
- согласовать общие стандарты между лабораториями демократических стран;
- выйти на глобальные договоренности с участием Китая.
Первый шаг разработчик Claude берет на себя в одностороннем порядке. Альтман в ответ назвал идею независимых оценщиков удачной и пообещал поступить так же.
9 сентября исследователь Джейкоб Коксон объявил об увольнении из Anthropic. Три года он занимался предобучением моделей в OpenAI и Anthropic. В прощальном посте в X специалист написал, что ни одна из компаний не действует ответственно на пути к самосовершенствующемуся сверхразуму.
Эван Хубингер, который возглавляет в Anthropic направление Alignment Science, выразил солидарность с позицией Коксона. Он добавил, что лично оценивает вероятность гибели человечества от ИИ в ближайшее десятилетие выше 10%. Пост собрал более 10 млн просмотров.
План сдерживания с конкретными сроками выдвинул бывший сотрудник OpenAI Дэниел Кокотайло: соглашение США и Китая об ограничении вычислительных мощностей к 2029 году, полная пауза в разработке с 2035 и снятие запретов к 2040 году. Проверять соблюдение договоренностей эксперт предложил, наблюдая за различимыми из космоса дата-центрами.
Осторожность обходится недешево. 13 сентября Альтман исключил выход OpenAI на биржу в текущем году, назвав момент неудачным именно из-за вопросов безопасности. Конфиденциальную заявку подали еще в июне, а потенциальная стоимость компании оценивалась в $1 трлн.
По словам гендиректора, OpenAI обсуждала взятие пауз в развитии моделей при выходе на новые уровни возможностей, чтобы выиграть время на работу над безопасностью. Реализации такого подхода способствует структура, разделенная на некоммерческую и коммерческую составляющие: она допускает шаги, невыгодные акционерам, но отвечающие миссии организации. Параллельно подкомитет Сената США проверяет действия компании Альтмана после июльского инцидента с Hugging Face.
Как уже говорилось, сами корпоративные заказчики все реже покупают самое дорогое. Тем самым они тормозят гонку без всяких соглашений.
Есть и другой ограничитель, встроенный в модели напрямую. Fable 5.1 набирает 55,8% на Terminal-Bench 4.0, а Mythos 5.1 — та же система с ослабленными фильтрами — 60,9%. Эти пять процентных пунктов фактически и есть взнос разработчика в программу сдерживания ИИ-гонки.
Кроме того, доступ к самым сильным моделям выдают фактически по спискам. Mythos достается избранным организациям, Gemini 3.8 Flash Cyber — участникам программы Fairwind, продвинутые кибервозможности Astra — через Daybreak.
ИИ-решения становятся мощнее, а круг допущенных к ним пользователей — уже.
***
Гонка в сегменте не остановилась, просто несколько сместились акценты. Как и прежде, лаборатории соревнуются в баллах рейтингов, при этом бизнес все чаще обращает внимание на стоимость вычислений.
Изменилось и предназначение флагманской модели — она становится все менее весомым источником выручки компаний-разработчиков.
Многие пользователи усвоили, что лучший инструмент — наиболее подходящий для решения конкретной задачи. Доли рынка передовых ИИ-лабораторий смещаются от релиза к релизу, и выигрыш от первого места в рейтинге сходит на нет за считанные недели.
В такой ситуации разумнее брать не новинку, а проверенное решение предыдущего поколения — и разработчики уже подстраиваются под изменения спроса. Anthropic снижает цену не на токен, а на чтение кеша; OpenAI выигрывает не баллами, а тем, что тратит на ту же задачу меньше ресурсов.
Спорной стала и сама методика оценки. Наборы тестов обновляются быстрее, чем выходят модели, а закрытые задачи в них включают для того, чтобы к испытаниям нельзя было подготовиться заранее.
Несмотря на антиутопические сценарии, ИИ-гонка продолжается. Однако простых зрителей становится больше, чем реальных покупателей.