
Если первая половина истории искусственного интеллекта, от логических правил 1950-х до нейросетевых прорывов 1980–1990-х, была посвящена поиску способов научить машину думать, то вторая половина, начиная с 2000-х, стала временем масштаба. Благодаря росту вычислительных мощностей, доступу к большим данным и развитию алгоритмов глубокого обучения, ИИ перестал быть узкоспециализированным инструментом и начал проникать в реальные приложения: от распознавания речи и рекомендательных систем до автопилотов и медицинской диагностики.

Компания Zhipu AI (z.ai) представила GLM-5 — свою крупнейшую на сегодняшний день языковую модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE). Это мощный шаг вперед в области open-weight моделей, особенно в нише программирования и автономных ИИ-агентов.

Эта статья посвящена использованию современных ИИ-моделей для написания и анализа кода, в частности — открытой модели Qwen3-Coder-Next.

Представьте: вы запускаете генерацию изображения по тексту, и через секунду перед вами — фотореалистичная картинка в стиле Ван Гога с вашим логотипом. Или чат-бот мгновенно анализирует тысячи отзывов и выдает точные рекомендации по улучшению сервиса. Кажется, будто это магия будущего. Но за каждым таким чудом стоит не один день разработки, а десятилетия упорной научной работы, ошибок, перерывов и прорывов.

В свете недавнего выхода обновления Deep Research для Gemini стоит разобраться, как этот и подобные ему агенты работают.

Тема искусственного интеллекта невероятно популярна сегодня. Количество пользователей, сумевших с ним «подружиться» и эффективно использовать его — будь то для решения домашних работ, генерации изображений и видео, создания контента — растёт с каждым днём.