Skills в Gemini, доступ к Argon и защита моделей OpenAI
Дата выпуска:
В выпуске — повторно используемые инструкции для Gemini, ограниченный запуск Gemini 4 Argon и сообщение OpenAI о попытках извлечь скрытые рассуждения моделей. Эти события находятся на разных стадиях: Skills разворачиваются в чате, Argon пока доступен узкому кругу, а сообщение OpenAI касается уже произошедшего инцидента.
Выпуск может включать ранее опубликованные важные события.
Google разворачивает Skills в Gemini и готовит замену Gems
Google начала глобальное развёртывание Skills в чате Gemini. Пользователь может сохранить инструкцию и вызвать её, введя «/» и название навыка. Уже можно добавлять справочные материалы — текстовые файлы, PDF и изображения — и сочетать несколько навыков. Google также сообщает, что Gemini может создать навык на основе переписки и применить его к подходящему запросу. Клиентам Workspace Business, Enterprise, Nonprofit и Education доступ обещан в ближайшие недели; это не означает, что функция уже появилась у каждого из них.
Ключевые факты
Google сообщает, что Skills доступны на всех уровнях подписки Google AI для пользователей от 18 лет; доступ для младших пользователей обещан позже.
Google планирует прекратить поддержку Gems начиная с ноября 2026 года для личных аккаунтов, с марта 2027 года — для Workspace Business, Enterprise и Nonprofit, с июня 2027 года — для Workspace Education.
По плану Google, Gems автоматически перейдут в Skills при прекращении поддержки Gems. Общий доступ к навыкам, файлы с Google Drive и материалы Gemini Notebook заявлены на ближайшие недели.
Почему это важно
Сохранённая инструкция может избавить сотрудника от повторного составления одинакового запроса. Это применимо к подготовке встреч и черновиков, но не гарантирует экономии времени или качества результата. Для команды важен и переход с Gems: до отключения следует разобрать действующие настройки, а после переноса — проверить, что сохранилось и кому это доступно. Общие навыки нельзя считать готовой основой процесса, пока соответствующая возможность не появилась.
Бизнес-процессы
Подготовка презентаций и встреч — Единая инструкция может задавать структуру слайдов, тезисов и вопросов для повторяющихся встреч; содержание всё равно нужно проверять.
Создание документов по правилам бренда — Навык для стиля можно сочетать с правилами бренда при подготовке черновика, оставив согласование сотруднику.
Управление рабочими инструкциями для AI — Инвентаризация Gems поможет определить, какие инструкции ещё нужны и какие материалы или права следует проверить при переходе.
Возможности автоматизации
Повторяющиеся черновики в Gemini: Сохранить проверенную инструкцию как Skill и вызывать её по имени вместо повторного ввода. Начать с задачи, для которой есть понятные критерии проверки ответа. Условия: Skills разворачиваются в чате Gemini; доступ конкретного пользователя нужно проверить.; Действуют условия подписки и текущие возрастные ограничения.; Материалы, созданные моделью, требуют обычной проверки сотрудником.
Переход команды с Gems на Skills: До прекращения поддержки составить перечень Gems и связанных материалов; после автоматического переноса проверить инструкции и доступ в Skills. Условия: Дата прекращения поддержки зависит от типа аккаунта.; Автоматический перенос заявлен на момент прекращения поддержки Gems, а не заранее.; Общий доступ и добавление файлов из Google Drive в Skills пока заявлены на будущие недели.
Влияние на ручную работу
Повторное использование инструкции может уменьшить работу по составлению однотипных запросов. Google не приводит измерений сэкономленного времени; проверка ответов и перенесённых настроек остаётся ручной задачей.
Ограничения и риски
Развёртывание Skills в чате не равнозначно немедленному доступу для всех клиентов Workspace.
Сроки отключения Gems различаются; для Gems by Google Labs автоматический перенос в Skills не заявлен.
Справочные файлы в Skills доступны сейчас, но общий доступ и добавление файлов из Google Drive обещаны позже.
Заявления Google об ускорении работы не подкреплены опубликованными измерениями для команд.
Google анонсировала Gemini 4 Argon с ограниченным первым доступом
Google представила Gemini 4 Argon и начала предоставлять доступ группе доверенных специалистов по киберзащите через программу Fairwind. Более широкий выпуск компания планирует после отзывов первых пользователей и доработки защитных мер; даты не названы. Google заявляет лимит выходного текста до 1 млн токенов вместо прежних 64 тысяч. Стартовая цена заявлена как 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных; кэшированные входные токены должны стоить на 95% меньше обычных. Google Blog указывает цену после вводного периода — 4 и 20 долларов соответственно.
Ключевые факты
Первый доступ к Gemini 4 Argon получают доверенные специалисты по киберзащите через Fairwind; доступ для разработчиков, компаний и потребителей запланирован на более поздний этап.
Google указывает вводные тарифы 2 и 10 долларов за миллион входных и выходных токенов. Тарифы 4 и 20 долларов после вводного периода приведены в Google Blog.
Google сообщает о результате Argon 77,9% на DeepSWE v1.1 для задач разработки и 51,3% на AutomationBench для выполнения бизнес-задач. Это опубликованные поставщиком оценки, а не результат проверки в конкретной компании.
Почему это важно
Argon может стать кандидатом для длинных многошаговых задач: анализа и изменения кода, исследований, поиска уязвимостей. Пока большинство команд не может испытать модель самостоятельно. Даже опубликованный результат теста на автоматизацию не показывает, как она справится с внутренними данными, правилами доступа и ошибками в конкретном процессе. Решение о внедрении потребует безопасного пилота, оценки стоимости длинных ответов и проверки результатов специалистами.
Бизнес-процессы
Разработка и сопровождение ПО — После получения доступа можно сравнить модель с действующими инструментами на отладке, анализе кода и ограниченных задачах миграции.
Финансовые и юридические исследования — Google заявляет применимость к многошаговой работе с документами; выводы потребуют проверки точности, исходных материалов и допустимости использования данных.
Защитная кибербезопасность — Первые пользователи могут проверять поиск и исправление уязвимостей в контролируемой среде, не передавая модели право самостоятельно выпускать изменения.
Возможности автоматизации
Многошаговый анализ кода: После открытия доступа провести ограниченный пилот: сопоставить точность, стоимость и надёжность с текущим процессом на задачах, где результат можно проверить. Условия: Доступ за пределами начальной группы ещё не открыт.; Критические изменения должны проходить автоматические тесты и проверку инженерами.; Нужны пределы расходов и контроль данных, передаваемых модели.
Работа с уязвимостями: В доступной доверенным пользователям среде проверять предложения модели по обнаружению, подтверждению и исправлению уязвимостей до любых изменений в системах. Условия: Первый доступ предоставляется доверенным специалистам по киберзащите.; Google сообщает, что для них и своих внутренних команд может выпускать модель без ограничений на киберзадачи.; Необходимы изоляция, журнал действий и решение специалиста перед применением исправления.
Влияние на ручную работу
Google описывает внутреннее применение Argon в разработке, исследованиях и подготовке текстов, но не приводит независимых измерений сокращения ручной работы. Эффект для внешних команд пока не установлен.
Ограничения и риски
Широкого доступа к модели ещё нет; объявленный тариф сам по себе не означает доступности API для всех.
Результаты тестов и примеры внутреннего применения опубликованы Google, а не подтверждены проверкой в условиях читателя.
Google продолжает дорабатывать защиту от злоупотреблений, вредоносных инструкций в поступающих данных и действий модели вопреки намерению пользователя.
Лимит вывода до 1 млн токенов — заявленная характеристика, а не показатель точности; длинные задачи требуют контроля стоимости и проверки каждого значимого действия.
OpenAI описала попытки извлечь скрытые рассуждения моделей и меры защиты
OpenAI сообщила, что пресекла скоординированные попытки получить скрытые рассуждения модели для дистилляции — использования ответов одной модели при обучении другой. Компания описывает уже произошедшую активность, а не выпуск нового продукта. По её словам, она закрыла пути повторного получения рассуждений, усилила контроль аккаунтов и инфраструктуры и стала проверять потоковый вывод. OpenAI также поделилась выводами с партнёрами, но признаёт, что защита их развёртываний и данных от подключённых инструментов ещё требует работы.
Ключевые факты
По данным OpenAI, активность началась 1 июля 2026 года, а ключевую группу аккаунтов удалось заблокировать к 28 июля.
OpenAI сообщает о 16 000 попыток извлечения от более чем 4 000 пользователей 24–25 июля; связанная активность с запросами охватывала более 15 000 пользователей. Эти числа не показывают, сколько попыток было успешными.
OpenAI связывает ключевую группу с лицами, ассоциированными с Moonshot AI, но не утверждает, что за всей активностью стоял один участник. Это оценка OpenAI, а не независимая атрибуция.
OpenAI сообщает, что не выявила взлома шифрования, компрометации базы данных или прямого доступа к сохранённым перепискам пользователей.
Почему это важно
Для оператора AI-сервиса важны не только секретность ключа API, но и характер запросов, настройки аккаунтов и сведения, которые могут уходить в ответах. Для агентных систем добавляется риск данных из подключённых инструментов: они могут содержать инструкции, которым модель не должна следовать. Отчёт OpenAI не доказывает кражу пользовательских переписок и не измеряет результативность всех описанных защит. Он даёт повод проверить собственные ограничения и порядок расследования аномалий.
Бизнес-процессы
Эксплуатация AI API — Команда может сопоставлять необычную частоту и повторяемость запросов с обычной активностью, затем передавать подозрительные случаи на проверку.
Защита ответов и разработок модели — Операторам полезно оценить, можно ли массово собирать ответы, в том числе через потоковую выдачу, и какие ограничения этому препятствуют.
Интеграция внешних инструментов — Данные от инструментов следует отделять от доверенных инструкций и проверять действия агента перед их выполнением.
Возможности автоматизации
Наблюдение за злоупотреблениями AI API: Настроить оповещения о сериях однотипных запросов, необычной частоте и связанных аккаунтах; решение о блокировке принимать после проверки контекста. Условия: Пороги нужно сверять с поведением законных пользователей.; Ложные срабатывания требуют ручного разбора и возможности оспорить блокировку.; Отчёт OpenAI не подтверждает, что предложенные настройки сами по себе остановят извлечение.
Защита агентов с внешними инструментами: Проверять данные от инструментов, ограничивать полномочия агента и сохранять журнал действий для разбора инцидентов. Условия: Меры следует подбирать под конкретные подключения и угрозы.; OpenAI признаёт незавершённость работы по защите партнёрских сред и данных от инструментов.; Проверка человеком остаётся необходимой для чувствительных действий.
Влияние на ручную работу
Автоматические сигналы могут уменьшить объём первичного просмотра запросов, но экономия труда в сообщении не измерена. Расследование, оценка ложных срабатываний и решения об ограничениях остаются задачами специалистов.
Ограничения и риски
Атрибуция лицам, связанным с Moonshot AI, основана на оценке OpenAI; принадлежность всех участников к одному субъекту не установлена.
16 000 — число попыток в указанные дни, а не подтверждённых извлечений или взломанных аккаунтов.
OpenAI не сообщает о взломе хранилища переписок; не следует подменять попытки извлечь рассуждения утверждением о краже чатов.
Меры для партнёрских развёртываний и данных от инструментов, по признанию OpenAI, ещё нуждаются в доработке.
