Mistral выпустила веса Mistral Large 4 (Le Chonk) — 1-триллион-параметровую мультимодальную модель. За три недели RL подтянула кодинг до лидерства в FrontierCode 2.0 (19.7%) и Terminal-Bench (41%), обойдя GLM-5.3 при 47% меньшем расходе токенов. Три режима рассуждений (Low/Medium/High) для баланса цены и качества.
Модель с открытыми весами стала сильнейшей среди американских open-weight. Имеет 42B активных параметров, 1M контекст, мультимодальна. Лицензия требует надписи «Built with Muse» и отдельного соглашения при доходах >$20M/мес.
Meta* (признана экстремистской и запрещена в РФ) выложила Muse Spark Open — открытую MoE-модель с 816 млрд параметров, 42 млрд активных на токен, 256 экспертами (8 на токен) и окном до 1M токенов. На входе текст, картинки, аудио и видео, на выходе — текст; BF16-чекпоинт занимает ~1.5 TB и требует четыре узла по восемь H200, а NVFP4-версия помещается на один B200. Модель заточена под агентный кодинг: чтение кодовой базы, отладка, вызов инструментов.
Habr разобрал карточку Muse Spark Open: по Artificial Analysis Intelligence Index у новинки 39 баллов против 45 у GLM 5.3 и 44 у Kimi K3, но в агентных тестах она впереди — MCP-Atlas 89.2 против 84.5 у Qwen3.8, HLE-Diamond 26.1 против 22.2 у Kimi K3. Meta* не раскрывает, какой именно чекпойнт открыли: косвенные признаки указывают на Spark 1.2, хотя Axios пишет, что модель «похожа на Spark 1.3». 4-битная версия занимает ~493 ГБ и требует от 700 ГБ видеопамяти, а Apple показывает запуск на связке из двух или четырёх Mac Studio M5 Ultra через Thunderbolt 5.
Подробности не раскрыты. Известно только, что модель будет с открытыми весами и нацелена на соперничество с DeepSeek и Qwen.
Beam — sparse MoE с 501B всего, 23B активных. Обучен на 23.8 трлн токенов, RL на 10.5K GB300 за 4 недели (100 млн роллаутов). Сравним с GLM 5.2 и Qwen 3.8-Max, эффективнее по инференсу.
Немецкая Aleph Alpha выложила модель под Apache 2.0: 78B всего, 3B активных, English-German Mixture-of-Experts. Контекст — до 1M токенов. Специализирована для госсектора, aerospace и промышленности. По бенчмаркам дотягивает до моделей с вчетверо большим числом активных параметров (например, Nemotron 3 Super).
GLM-5.3 стал open-weight, при этом базовая модель у него та же, что у GLM-5.2 — весь прирост пришёл из post-training. Авторы заявляют 50% улучшение на их внутреннем Z.ai Code Bench и первое место среди open-weights на публичных бенчмарках вроде Terminal Bench 3.0 и Agents' Last Exam. Отдельно они подчёркивают, что модель неожиданно хорошо прокачалась в cyber-задачах: на CyberGym она SOTA по поиску уязвимостей, а на exploitation-бенчмарках больше чем вдвое обходит GLM-5.2.
Новая 30B модель Meta лицензирована Apache 2.0, заточена под агентные задачи и вызов инструментов. Саймон Уиллисон протестировал её локально в LM Studio — модель понимает изображения и многошаговые рассуждения.
На Reddit (r/LocalLLaMA) обсуждают, что open-weight модели наконец достигли уровня frontier. Какие именно модели и бенчмарки имеются в виду — не раскрывается, подробностей в посте нет.
Письмо «Open Weights and American AI Leadership» (235 подписей, включая NVIDIA, Amazon, OpenAI) поддерживает открытые веса и дистилляцию. Anthropic ответила письмом против дистилляции. Третье письмо «Pacing the Frontier» подписали 1 324 сотрудника (включая Илью Суцкевера, Дэрио Амодеи, Якуба Пахоцкого) — требуют международного контроля за автоматизированным AI-исследованием.
Компания MiniMax опубликовала в X заявление об открытых весах, открытых исследованиях и открытых инновациях. Детали не раскрыты.
Заголовок на Reddit: Google поддержал open-weight модели. Детали не раскрыты — известно только, что теперь все крупные компании якобы на одной стороне, а Anthropic в меньшинстве. Подтверждённой информации от Google пока нет.
Автор (сооснователь Mesosphere) проводит параллель с Kubernetes: open-weight модели становятся платформой. Примеры: GLM-5.2 от Z.ai под MIT-лицензией — 62.1% на SWE-bench Pro против 58.6% у GPT-5.5; Moonshot обещает открыть веса Kimi K3 27 июля. HuggingFace — более 2 млн публичных моделей, включая квантизации, LoRA, мержи. Но нет аналога CNCF и нейтрального управления.
Письмо призывает политиков не вводить «преждевременные ограничения» на open-weight модели, чтобы не задушить конкуренцию и не вытолкнуть инновации за рубеж. Авторы утверждают, что закрытые модели тоже небезопасны: их можно взломать, а концентрировать возможности в руках нескольких компаний рискованно. OpenAI и Anthropic письмо не подписали — обе готовятся к IPO. HuggingFace, кстати, использовал китайскую open-weight модель GLM 5.2 для отражения атаки от моделей OpenAI.
Microsoft опубликовала позицию: open-weight модели расширяют доступ к AI-экономике, усиливают конкуренцию и дают контроль над данными. Закрытые модели небезопасны по определению — их можно взломать, а концентрировать возможности в руках нескольких провайдеров рискованно. Открытые модели позволяют сообществу исследовать поведение, находить уязвимости и разрабатывать защиту. Статья ссылается на опыт open-source в 1980-х.
Moonshot AI анонсировала Kimi K3 — MoE-модель с 2.8 трлн параметров, веса обещают выложить 27 июля. Модель занимает #2 в Vals AI Index и #3 в Artificial Analysis Intelligence Index, уступая только Claude Fable и GPT-5.6 Sol, но дешевле. Автор отмечает, что разрыв между open и closed моделями сократился с 6–9 до 3–5 месяцев.
Автор утверждает, что у AI-моделей как продукта нет технологического рва — переключиться между API легко. Китайские компании (Moonshot, Alibaba) выпускают open-weights модели, которые догоняют фронтьер, и a16z оценивает, что 80% стартапов используют китайские модели. Экспортные ограничения США на GPU не мешают обучению, но мешают глобальным сервисам.
Moonshot AI показала Kimi K3 и называет его своей самой мощной моделью — 2,8 трлн параметров, если верить их округлениям до «3T-class». Модель уже доступна через сайт и API, а open-weight релиз обещают до 27 июля 2026 года; на фоне DeepSeek это уже соревнование не в качестве ответов, а в размере таблички с параметрами.