Данил Щуцкий | CutCode AI
Вчера OpenAI провели DevDay и навалили столько всего, что отдельные анонсы даже нет смысла разбирать, интереснее посмотреть куда вообще всё движется.
И кажется эпоха «просто дайте мне модель поумнее» потихоньку заканчивается 😁
Самое интересное для меня:
🔵 Dots
По сути свой OpenClaw от OpenAI. Always-on агент на GPT-6 Astra, который может работать в фоне, ходить по подключенным приложениям, пользоваться браузером и параллельно выполнять несколько задач.
Дал задачу и пошел пить кофе, он там сам ковыряется.
Мне кажется примерно такой интерфейс взаимодействия с AI мы и будем видеть все чаще, не чат где ты бесконечно пинаешь модель следующим промптом, а поставил задачу и получил результат.
🔵 GPT-6.1 Sol
Почти Astra по сложным задачам и кодингу, но сильно дешевле:
$2 / 1M input
$10 / 1M output
$0.10 / 1M cached input
🔵 Astra Ultrafast
До 300 токенов/сек в Codex, OpenAI заявляют ускорение до 8x.
В чате мне вообще пофиг печатает модель 50 токенов или 300, я не успеваю читать ни то ни другое 😁
А вот для агентов это уже очень важно.
Подумал → вызвал инструмент → посмотрел результат → подумал → снова инструмент.
И так десятки раз. Тут скорость каждого прохода напрямую превращается в скорость выполнения всей задачи.
Правда и лимиты можно с такой скоростью сожрать веселее))
🔵 Decisions API
Вот тут я прям улыбнулся, быстро подсуетились после Jev 😁
По сути даешь варианты действий:
click / screenshot / finish
и маленькая быстрая модель решает что делать дальше.
Большую и дорогую модель оставляем думать там где действительно надо думать, а всякие простые решения внутри лупа отдаем маленькой и быстрой.
Я как раз последние недели ковыряюсь с Jev и дообучаю свой Qwen под decision model, поэтому особенно забавно увидеть теперь этот паттерн отдельным API у OpenAI.
🔵 Codex и Agents API
А вот тут для меня вообще основное направление.
Codex все меньше выглядит как «модель которая пишет код» и все больше как полноценный agent harness: cloud tasks, несколько агентов, code review, security scanning, окружения, работа с файлами, computer use, управление контекстом.
В Agents API тоже добавили computer use, multi-agent, tool search, compaction контекста.
Плюс появились MCP Events. То есть теперь не обязательно чтобы человек вообще первым написал агенту.
Пришло событие → запустился workflow → агент пошел работать.
И вот если собрать весь DevDay целиком, мне кажется главный анонс вообще не Astra, Sol, Dots или Decisions API по отдельности.
Модель постепенно становится просто одной из деталей системы.
У тебя может быть одна модель для кода, другая для vision, третья для сложных рассуждений, маленькая decision model которая за миллисекунды решает кого дернуть дальше, а вокруг всего этого инструменты, память, события и harness который этим управляет.
И это кстати почти один в один то, о чем я буду рассказывать в докладе через пару дней 😁
Поэтому мне сейчас намного интереснее не кто кого победил на очередные 2% в бенчмарке, а что мы строим вокруг этих моделей.
Потому что можно взять самую умную LLM в мире и получить очень умный чат.
А можно взять модель попроще, нормально собрать вокруг нее harness и получить систему которая реально работает.
Кажется вот за эту часть сейчас и начинается самое интересное.
А вам из анонсов DevDay что больше всего зашло?
2 · 316 ·