D2C: альтернатива эпп сторам или как сохранить на комиссиях и стать ближе с пользователем на примере геймдева

Стоимость привлечения пользователей растёт на 20–40% каждый год, и достичь точки прибыльности становится всё сложнее. Сегодня даже отличные игры часто не могут выйти в плюс: платформы забирают до 30% в виде комиссий.

Решение, которое всё активнее использует индустрия, — D2C (Direct-to-Consumer). Компании создают собственные веб-магазины, чтобы напрямую работать с игроками. Это даёт больше контроля над доходом, прямые данные об игроках и, как следствие, более высокую маржу.

Разобраться в этом тренде, который рано или поздно затронет и другие цифровые рынки, поможет канал D2C Game Changers. Ребята собирают лучшие практики, кейсы и проверенные решения по построению прямого канала с пользователями.

Подписаться: @d2cgamechangers

#промо

Интересная диаграмма из свежего репорта SemiAnalysis

Показывает насколько дешевле свежие TPU v7 Ironwood для Google по сравнению с GB300. При сопоставимых MFU использование TPU для тренировки стоит в два раза меньше. Даже с неплохой наценкой от гугла, использование TPU для тренировки всё равно может оказаться заметно дешевле для сторонних компаний вроде Anthropic.

@ai_newz

Нейродайджест за неделю (#96)

LLM
- Claude Opus 4.5 — Anthropic выпустили новую SOTA-модель для кодинга, которая обходит всех конкурентов. При этом цена за токен упала в 3 раза, что для Anthropic нехарактерно.
- DeepResearch для шоппинга — OpenAI сделали тюн GPT-5 mini, который интерактивно ищет товары, а пользователь направляет поиск в реальном времени.

Генеративные модели
- FLUX.2 — Black Forest Labs выпустили конкурента Nano Banana Pro для консистентного редактирования изображений. Веса Dev-версии уже на 🤗.
- Загадочный Whisper Thunder — На Artificial Analysis Leaderboard появился новый SOTA-видеогенератор.

Прочее
- Как генерить презентации? — Большой гайд по AI-инструментам. Топ-3: Gamma, Manus и Genspark. Бонусом — пара креативных идей.
- Интервью с Ильёй Суцкевером — Эпоха "масштабируем всё предобучением" заканчивается, а будущее — за AI-учениками, которые дообучаются в реальном мире.
- Техрепорт FLUX.1 Kontext — Разбор того, как модель работает с референсами.
- TPU v7 дешевле GB300 — Диаграмма от SemiAnalysis показывает, что для Google тренировка на новых TPU в два раза дешевле, чем на чипах Nvidia.

> Читать дайджест #95

#дайджест
@ai_newz

DeepSeek V3.2 и V3.2 Speciale

На бенчах показывает крайне сильный перформанс, сравнимый с GPT-5 High. Модель использует DeepSeek Sparse Attention, заметно более эффективно работающий с длинным контекстом.

V3.2 Speciale, версия с повышенным использованием компьюта, местами обходит Gemini 3 Pro Preview, но использует при этом заметно больше токенов (но учитывая разницу в цене, Speciale всё равно в разы дешевле). К тому же Speciale достигает той же золотой медали на IMO что и DeepSeek Math V2, но не останавливается на этом и выдаёт перформанс на уровне золотой медали ещё и на международной олимпиаде по информатике (IOI).

Модели уже доступны в чате и API. В API DeepSeek теперь доступен тулюз для ризонера. Цена на модели не изменилась и остаётся $0.28/$0.42 за миллион токенов. DeepSeek V3.2 Speciale будет временно доступна в API без тулюза до 15 декабря.

Веса V3.2
Веса V3.2 Speciale
Техрепорт

@ai_newz

Runway Gen-4.5

Whisper Thunder на арене оказался новой моделькой от Runway, она побила Veo 3 на 20 ELO. Доступ раскатают на всех подписчиков в течении пары дней. Как вам качество?

Блогпост

@ai_newz

Mistral Large 3 — у нас есть DeepSeek дома

Архитектурно модель DeepSeek V3 с немного другим конфигом. Из преимуществ перед линейкой V3 — Mistral 3 мультимодальная, что редкость для открытых моделей такого размера (самое близкое что вспоминается — Qwen 3 VL). Ризонер варианта нет, базовая модель тягается на бенчах с Kimi K2 и DeepSeek V3.1.

Вместе с Large 3 компания выпустили новые Ministral — 14B, 8B и 3B. 14B лучше Qwen схожего размера, а вот 8B и 3B уступают Qwen 3 8B и 4B. Эти модели тоже умеют в мультимодальность и у них есть ризонинг варианты. Все четыре модели уже доступны по лицензии Apache 2.0.

Веса Large 3
Веса Ministral 3
Блогпост

@ai_newz

Вообще релиз довольно грустный и далеко не СОТА даже в опенсорсе. Что-то на круассановой диете модельки не очень выходят.

Китайцы пока люто рулят в опенсорсе.

@ai_newz

500+ промптов для Nano Banana Pro

Я не очень люблю копировать промпты из библиотек, но может кому-то они будут полезны хотя бы для вдохновения. Это набор промптов для Nano Banana Pro, юзкейсов которой можно придумать очень много.

Nano Banana Pro более разговорная, чем стандартный Flux, SD или Midjourney - то есть лучше промптить ее полноценными предложениями, как и видно из примеров.

> Сайт с промптами, там же сейчас можно и бесплатно погенерить с ней.

@ai_newz

Opus 4.5 теперь доступен в Claude Code пользователям Pro подписки

Раньше она была доступна лишь по Max подписке за $100/$200, а теперь она доступна и за $20. Лимиты выжирает быстрее, так что для всех задач использовать его не стоит. Поменять модель можно командой /model в Claude Code. Советую попробовать, это лучшая модель для кода на данный момент.

@ai_newz

Kling's Omni Launch Week: разбираем все анонсы

Kling провели свою «Omni Launch Week», в ходе которой ежедневно выкатывали по фиче. Закос под OpenAI перед рождеством в прошлом году очевиден, но здесь релиз был довольно затянутым, тк фишек не так уж и много.

Гвоздём программы стала, конечно же, новая Kling Video O1.

Это их ответ Nano Banana Pro, но для видео. O1 — это видеомодель, которая работает с разными входами: текст, картинки (до 7 шт), видео (до 10 сек) и Elements.

Главная фишка — редактирование видео такое же свободное как в Runway Aleph. По бенчмаркам — полный развал конкурентов, но есть нюанс. Заявленный винрейт в 240% над VEO 3.1 (то есть Kling побеждает в 4 раза чаще) заставляет усомниться в методологии. Даже по черипикам видно, что модель может немного артефачить в деталях и демонстрирует не на столько хорошую физику по сравнению с Veo. Но вот редактирует она действительно мощно, а отставание в качестве не такое уж и большое. Тем более, что модель поддерживает до 10 секунд видео на вход, что в два раза больше, чем у Runway, и на пару секунд больше, чем у Veo. Хотя сравнивать с Veo не совсем честно, так как у него значительно более ограниченный функционал.

Стоимость: 12.8 кредитов за секунду (~$0.1 за секунду), что не много и не мало в современных реалиях.

Kling Image O1 — это уже чистой воды Nano Banana или FLUX.2. Модель понимает семантику и может генерить пейзажи по скриншоту Google Карт. На вход — до 10 картинок. Черипики неплохие, но сравнивать с Nano Banana Pro нужно на практике. Главный плюс — всё в одном интерфейсе. Из минусов — в отличие от Gemini, сюда нельзя закинуть файл с текстом (например, презентацию). Что странно, нет и чата.

Kling Video 2.6 — это уже отдельная модель, обновление их флагмана. Главное нововведение — поддержка аудиовыхода: генерирует всё, от диалог, звуковых эффектов до музыки и пения. По качеству видео это всё ещё не уровень Veo, о чём косвенно говорит и отсутствие бенчмарков для этой версии.

Прочее:
- Avatar 2.0: Ответ HeyGen и прочим. Генерирует говорящую голову с движением рук и тела. Главная фишка — длина видео до 5 минут.
- O1 Elements: Загружаешь картинку объекта, и сервис автоматически генерит «элемент» — набор изображений с разных сторон для лучшей консистентности + он работает как продвинутая референс картинка.

Здорово, что Kling позиционирует себя как инструмент для AI-продакшена и идёт в качество, а не в шаблоны, как это делают Higgsfield и другие агрегаторы. Sora здесь стоит особняком: её не назовёшь ни агрегатором, ни инструментом для топового AI-продакшена.

Главный релиз — это, конечно же, Kling Video O1 с его SOTA-уровнем редактирования. Остальные модельки не так прорывны и имеют аналоги получше. Но так как Kling Image O1 очень похожа на Nano Banana, хочется верить, что скоро Google порадует нас своей ответочкой для видео.

@ai_newz