1) OpenAI обвинила DeepSeek в “краже знаний” через дистилляцию
Суть претензии: OpenAI сообщила американским законодателям, что китайская DeepSeek якобы обучала свои модели на выходных данных чужих моделей (distillation), чтобы воспроизводить их возможности. В меморандуме также говорится про обход защит (обфускация, сторонние роутеры, программный доступ к API) и про “теневых” реселлеров.
Почему это важно (без драматургии, просто по факту):
- Дистилляция сама по себе — известная техника, но тут конфликт именно про массовый сбор выходов через API и обход ограничений, то есть про правила доступа и честную конкуренцию.
- Это усиливает тренд на “закрытие кранов”: больше антибот-мер, больше детекта автоматизированных запросов, больше юридических разборок.
2) Пентагон хочет развернуть GPT и Claude в секретных контурах — и просит меньше ограничений
По данным Reuters, Пентагон давит на крупных игроков (в т.ч. OpenAI и Anthropic), чтобы сделать инструменты доступными на классифицированных сетях и без многих стандартных ограничений, которые обычно включены “по умолчанию”.
Параллельно OpenAI официально объявила о кастомном ChatGPT на GenAI.mil — платформе, которой пользуются около 3 млн гражданских и военных сотрудников (для неклассифицированной работы), с оговорками про изоляцию данных и safeguards.
В медиа отдельно обсуждают трение “военные хотят шире” vs “разработчики держат политики использования”.
Зачем вам, предпринимателю, вообще знать про Пентагон?
Потому что это ускоряет рынок “суверенного/контурного ИИ”: on-prem, private cloud, изолированные среды, корпоративные шлюзы, аудит логов и прав доступа. Сегодня это “военка”, завтра — банки, медицина, промышленность. (И да: в старые добрые времена это называлось “периметр безопасности”, и он снова в моде.)
3) MiniMax выпустила M2.5: MoE, 229B параметров и ставка на ультра-низкую цену
MiniMax заявляет MoE-архитектуру и релиз двух версий: M2.5 и M2.5-Lightning. На странице модели описывается высокая скорость (в т.ч. 100 токенов/сек), а также ценовая логика “очень дёшево для агентных задач”.
Отдельно подчёркивается позиционирование “почти без боли по стоимости” и цифры про непрерывный запуск/параллельные инстансы.
Важная ремарка про лицензию: на Hugging Face указано modified-mit (то есть не просто “чистый MIT”).
Если вы хотите коммерчески встраивать модель/веса — лицензии теперь нужно читать так же внимательно, как договор аренды (да, скучно, зато потом не больно).
Почему это событие заметное:
- Рынок продолжает уходить в “агенты + скорость + цена”.
- Чем дешевле inference, тем больше задач бизнес реально отдаст ИИ не на уровне “поиграться”, а в ежедневную рутину: поддержка, контент, аналитика, внутренние ассистенты, автозаявки/тикеты.
4) Google стандартизирует работу ИИ-агентов с сайтами: WebMCP (early preview)
Google опубликовала WebMCP как раннее превью для разработчиков: идея — дать сайтам предсказуемый интерфейс для агентов вместо хрупкого DOM-парсинга/“кликов по скриншотам”.
В описании упоминается, что подход помогает агентам делать действия (поиск, фильтрация, бронирование, тикеты и т.д.) через структурированные инструменты и сценарии.
Что это меняет для владельцев сайтов и сервисов:
- Если агенты становятся новым “браузером”, то WebMCP — это зачаток стандарта “как вашему сайту разговаривать с агентами”.
- Хорошая новость: меньше хаоса и “сломалось после редизайна”.
- Плохая новость: придётся проектировать сайт не только “для людей”, но и “для машин” (как когда-то пришлось делать микроразметку и API).
5) Forbes выпустил список “главных инноваторов США” — и там ожидаемо много ИИ
Forbes опубликовал рейтинг Forbes 250: America’s greatest innovators (публикация от 11 февраля 2026). В верхних местах — Илон Маск, Джефф Безос, Билл Гейтс; отдельно в топ-10 фигурируют Дженсен Хуанг и Сэм Альтман.
Любопытная деталь методологии: редакция описывает, что использовала ChatGPT и Gemini как часть процесса ранжирования кандидатов.
Источник подборки/автор: AI / Machine Learning / Big Data
