Новости
Последние обновления инструментов, релизы и важные события из мира вайб-кодинга
Загрузка...
Последние обновления инструментов, релизы и важные события из мира вайб-кодинга
Mistral AI представила Leanstral — специализированный ИИ-агент для формальной верификации доказательств. Модель обходит Claude Sonnet 4.6 в бенчмарках при в разы меньшей стоимости.
10+ лет в маркетинге, 300+ клиентских проектов: сайты, реклама, боты. Создатель GoBanana (228K+ пользователей, 11.6 млн ₽ выручки) и VibeCoderz. Делаю AI-продукты сам через Claude Code, Cursor, Windsurf и консультирую тех, кто хочет так же.
Об авторе →MiniMax-M3: Убийца GPT-5.5 с открытыми весами и ценой в 10 раз ниже
Китайский стартап MiniMax представил модель M3, которая обходит GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro в кодинге, предлагая контекст 1 млн токенов и демпинговые цены.
Constellation запускает Gate AI: защитный шлюз для AI-агентов с блокчейн-аудитом
Новый инструмент Gate AI защищает от промпт-инъекций и создает неизменяемый лог запросов через блокчейн. Релиз намечен на июнь 2026 года.
Релиз EAGLE 3.1: Ускорение LLM через спекулятивное декодирование стало стабильнее
Команды vLLM и TorchSpec представили EAGLE 3.1 — новую версию алгоритма, которая решает проблему «дрейфа внимания» и удваивает скорость генерации в длинных контекстах.
Dazzly интегрировал MCP в ChatGPT: создание сайтов через чат-интерфейс
Конструктор сайтов Dazzly запустил приложение для ChatGPT на базе протокола MCP. Теперь управлять контентом и деплоить изменения можно напрямую через диалог с нейросетью.
Krea 2: запуск собственной базовой модели с нативным переносом стиля
Krea представила Krea 2 — свою первую проприетарную модель, которая наступает на пятки GPT Image 2 и меняет правила игры в работе со стилями.
Blitzy привлек $200 млн: новый лидер SWE-bench Pro с оценкой в $1.4 млрд
Стартап Blitzy стал «единорогом», установив рекорд в 66.5% на SWE-bench Pro и пообещав пятикратное ускорение разработки для Enterprise-сектора.
Mistral AI представила Leanstral — первый специализированный open-source агент для работы с языком Lean 4. Это не просто «еще одна LLM», а инструмент для формальной верификации доказательств и проверки спецификаций ПО.
Модель построена на разреженной архитектуре (Sparse MoE) с общим числом параметров 120 млрд, из которых активны только 6 млрд. Leanstral уже доступен под лицензией Apache 2.0, что делает его полностью открытым для сообщества.
Leanstral обучали на реальных репозиториях, а не на синтетических задачниках. Это позволяет модели эффективно работать в контексте больших проектов, а не только решать изолированные математические уравнения.
Попробовать инструмент можно тремя способами:
/leanstall.labs-leanstral-2603 (доступ будет открыт ограниченное время для сбора фидбека).Mistral протестировала новинку на собственном бенчмарке FLTEval (задачи из проекта по доказательству Великой теоремы Ферма). Результаты впечатляют:
По сути, Leanstral показывает сопоставимую или лучшую точность, чем топовые проприетарные модели, будучи в 15 раз дешевле в эксплуатации.
Для тех, кто строит сложные системы, где критически важна корректность (например, смарт-контракты или системное ПО), Leanstral становится незаменимым помощником. В одном из кейсов модель смогла диагностировать проблему в релиз-кандидате Lean 4.29.0, где тактика rw ломалась из-за алиасов типов. Модель не просто нашла баг, но и предложила корректный рефакторинг с использованием abbrev вместо def.
Это важный шаг в сторону «доказуемого программирования», где AI не просто пишет код, но и математически подтверждает его работоспособность.