⚡️ Google выпустили Gemini 3 Flash — frontier-интеллект со скоростью Flash и ценой ниже рынка

По бенчмаркам модель выглядит неожиданно сильно. На GPQA Diamond — 90.4%, на Humanity’s Last Exam — 33.7% без инструментов, а на MMMU Pro — 81.2%, почти на уровне Gemini 3 Pro.

При этом Flash уверенно обходит Gemini 2.5 Pro и конкурирует с крупными frontier-моделями, оставаясь в другом ценовом классе.

Ключевая инженерная фишка — управляемый thinking. На сложных задачах модель может «думать дольше», но в среднем использует на 30% меньше токенов, чем 2.5 Pro, сохраняя более высокое качество.

@ai_for_devs

⚡️ OpenAI выпустили GPT-5.2-Codex

Если 5.1-Codex-Max показывал максимум на SWE-Bench и SWE-Lancer, то 5.2-Codex подтверждает прогресс уже на agent-ориентированных бенчмарках:

• SWE-Bench Pro: 56.4% (против 55.6% у GPT-5.2)
• Terminal-Bench 2.0: 64.0%, уверенное лидерство в реальных CLI-задачах

Ключевое отличие — эволюция компакции. Теперь модель лучше удерживает план, корректирует стратегию после неудач и реже скатывается в повторные попытки. Это особенно заметно на больших рефакторингах и миграциях, где Codex теперь дольше работает автономно.

Вторая крупная ось апдейта — defensive cybersecurity. В отличие от 5.1-Codex-Max, GPT-5.2-Codex целенаправленно прокачан под security-workflow: анализ attack surface, воспроизведение уязвимостей, fuzzing и валидацию багов. На профессиональных CTF-оценках это уже третий подряд скачок качества для линейки Codex.

Карточка модели

@ai_for_devs

🔥 Prompt Caching: токены LLM в 10 раз дешевле — но за счёт чего?

Подготовили перевод просто пушечной статьи про кэширование промтов. Внутри много теоретической базы изложенной простыми словами, с классными примерами и наглядными анимациями (без математики тоже не обошлось 🫠).

Вот как сам автор описал свою статью и мы с ним полностью согласны:

Не удовлетворившись ответами в документации вендоров ПО для разработчиков, которые хорошо объясняют, как пользоваться кэшированием промптов, но аккуратно обходят вопрос о том, что именно кэшируется, я решил копнуть глубже.

Я нырнул в кроличью нору устройства LLM, пока не понял, какие именно данные провайдеры кэшируют, для чего они используются и как это делает всё быстрее и дешевле для всех.

К концу этой статьи вы:

– глубже поймёте, как работают LLM
– сформируете новую интуицию о том, почему LLM устроены именно так
– разберётесь, какие именно нули и единицы кэшируются и как это снижает стоимость ваших запросов к LLM

📚 Читайте и комментируйте на Хабр.

@ai_for_devs