惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

V2EX - 技术
V2EX - 技术
P
Privacy International News Feed
Security Latest
Security Latest
H
Hacker News: Front Page
T
Tenable Blog
The Hacker News
The Hacker News
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Security @ Cisco Blogs
Project Zero
Project Zero
O
OpenAI News
AI
AI
Spread Privacy
Spread Privacy
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
The Last Watchdog
The Last Watchdog
G
GRAHAM CLULEY
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Scott Helme
Scott Helme
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
NISL@THU
NISL@THU
A
Arctic Wolf
T
Threat Research - Cisco Blogs
PCI Perspectives
PCI Perspectives
N
News and Events Feed by Topic
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
罗磊的独立博客
L
LINUX DO - 最新话题
U
Unit 42
S
Security Affairs
有赞技术团队
有赞技术团队
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 【当耐特】
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
S
Schneier on Security
月光博客
月光博客
Engineering at Meta
Engineering at Meta
腾讯CDC
F
Full Disclosure
Cyberwarzone
Cyberwarzone
S
SegmentFault 最新的问题
Recorded Future
Recorded Future
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
博客园 - 司徒正美
The Cloudflare Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как OpenAI убила DALL-E?
cognitronn ( · 2026-04-24 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели7

Роадмэп

Recovery Mode

Перевод

R.I.P. DALL-E!!!

Я помню, как впервые попробовал DALL-E.

Я ввел какую-то глупость типа «кот в деловом костюме читает газету», и — бац — картинка появилась. Я просто пялился в экран секунд десять.

Именно в тот момент многие поняли: ИИ уже здесь. Не в лаборатории, не в научных статьях. А прямо перед тобой, на мониторе.

Это было несколько лет назад.

А теперь всё. Проект закрыт.

OpenAI объявила, что поддержка DALL-E 2 и DALL-E 3 прекратится 12 мая 2026 года. Никаких прощальных постов. Никаких «спасибо, что были с нами». Просто сухое уведомление о прекращении поддержки и ссылка на новую модель.


Что же случилось?

DALL-E не провалился. Он просто состарился. Очень быстро.

В мире ИИ два года — это целая эпоха. И хотя DALL-E 3 был чертовски хорош на старте, конкуренты не стояли на месте.

Вышел FLUX и просто уничтожил его в плане художественного качества. Google Imagen 3 начал выдавать фото, которые почти невозможно отличить от реальных. Adobe Firefly встроили прямо в Photoshop, так что дизайнерам даже не нужно выходить из привычного софта. Внезапно DALL-E стал вариантом, который выбирают, только если больше ничего под рукой нет.

Цифры говорят сами за себя: доля трафика DALL-E в генерации изображений рухнула на 80% меньше чем за год. Это не «плавное угасание». Это массовый исход пользователей.

OpenAI посмотрела на эти цифры и приняла бизнес-решение. Зачем поддерживать старую систему, которой пользуется всё меньше людей, когда у тебя уже вовсю работает новая и более мощная?

Они убили DALL-E не из вредности. Они убили его, потому что уже давно ушли вперед.


Кстати, об инструментах. Если вам нужен доступ ко всем ключевым моделям — Claude, GPT, Gemini — загляните на BotHub.

Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.

По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов  для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!


Замена уже у вас на экране

И вот что забавно: если вы пользуетесь ChatGPT Plus, вы, скорее всего, уже несколько месяцев сидите на новой модели и даже не заметили этого.

Еще в декабре 2025-го OpenAI по-тихому перевела пользователей ChatGPT с DALL-E 3 на GPT Image 1.5. Никаких громких анонсов. Никаких всплывающих окон. Всё произошло за одну ночь.

Разница не только в качестве картинок. Старая система напоминала «двух парней в одном плаще»: ChatGPT писал текст, передавал его DALL-E, и они, по сути, не общались друг с другом. Теперь генерация встроена прямо в «мозг» модели. Одна нейросеть, никаких посредников. Всё работает чище и логичнее.

Для разработчиков, использующих API, дедлайн — 12 мая. После этого DALL-E 2 и 3 перестанут отвечать. OpenAI советует переходить на GPT Image 1 или GPT Image 1-mini.

Разработчики, мягко говоря, не в восторге. На форумах пишут, что GPT Image 1 не умеет делать некоторые вещи, которые мог DALL-E 3. А это реальная проблема, когда твой продукт завязан на специфическое поведение модели. Миграции никогда не проходят так гладко, как обещают в пресс-релизах.


Но подождите, на подходе кое-что покрупнее

4 апреля 2026 года на сайте LM Arena (где люди вслепую сравнивают нейросети) внезапно появились три анонимные модели.

Их кодовые имена: maskingtape-alphagaffertape-alpha и packingtape-alpha.

Да, «скотч». OpenAI назвала их в честь разных видов клейкой ленты.

Их убрали через пару часов, но скриншоты уже разлетелись по Reddit. И то, что люди увидели, заставило многих затаить дыхание. Сообщество быстро раскусило: под этими именами прячется GPT Image 2 — следующая большая модель OpenAI. Официально она еще не анонсирована, но явно находится на финальной стадии тестов.

Вот что показывают утечки:

  1. Текст внутри картинок наконец-то работает. Это была главная боль всех ИИ-рисовалок. Просишь постер со словом «SALE», а получаешь «SLAE» или странные каракули. Похоже, GPT Image 2 исправляет это почти полностью. Правильный текст. Каждый раз. Даже на хинди, китайском и арабском.

  2. Разрешение 4K. Сейчас предел модели — 1536 на 1024 пикселя. GPT Image 2, судя по всему, будет выдавать 4096 на 4096. Это уже профессиональный уровень.

  3. Запредельный реализм. Один из тестеров на LM Arena сказал, что на фоне «моделей-скотчей» нынешние топовые нейросети выглядят как старый добрый DALL-E. Жестокое сравнение, но такова была реакция.

  4. Она лучше понимает инструкции. Сейчас, если вы скажете: «поставь товар в левый нижний угол, а сзади добавь мягкий вечерний свет», модель сделает это «примерно». GPT Image 2, похоже, делает это с первой попытки именно так, как просили. Без пятикратных перегенераций.

  5. В три раза быстрее. Текущая модель генерирует картинку в два этапа. GPT Image 2 делает это за один. Очень быстро.

Тут есть еще одна интересная закулисная история

24 марта 2026 года OpenAI закрыла проект Sora.

Sora была их инструментом для генерации видео. В демках всё выглядело потрясающе, но за кулисами проект сжигал около 15 миллионов долларов в день на вычисления, почти не принося прибыли. Сэм Альтман сказал, что они закрывают его, чтобы сфокусироваться на следующем поколении продуктов.

Спустя одиннадцать дней те самые модели-«скотчи» появились на LM Arena.

Это не совпадение. Все мощности (GPU), которые раньше крутили Sora, освободились. И, похоже, их тут же бросили на тренировку и тест GPT Image 2. Пазл складывается слишком идеально.

Что всё это значит для вас?

  • Если вы просто балуетесь с ChatGPT: Для вас всё уже стало (или скоро станет) лучше, картинки будут красивее. Просто пользуйтесь дальше.

  • Если вы создаете контент для маркетинга: Это реально круто. Почти идеальный текст на картинках означает, что можно генерировать готовые рекламные креативы и постеры, которые не придется потом мучительно доправлять в Canva.

  • Если вы разработчик на API DALL-E: Бросайте всё и начинайте тестировать миграцию. 12 мая уже близко. Сами эндпоинты те же, но результат будет другим, и вам нужно понять, насколько другим, пока всё не упало.

  • Если вы дизайнер или иллюстратор: Планка снова задрана. GPT Image 2 не заменит креативное мышление, но она станет гораздо лучше в «черновой» работе и продакшене.

Итог

DALL-E был важным этапом. Настоящим прорывом.

Именно он заставил обычных людей поверить, что ИИ может быть творческим. Это изменило то, как целое поколение думает о возможностях компьютеров.

Но OpenAI — это не музей. Они не держат старые модели только потому, что те когда-то вызвали у нас эмоции. Они двигаются вперед, и двигаются быстро.

Скорее всего, GPT Image 2 выйдет до 12 мая. OpenAI нужно что-то готовое к моменту, когда DALL-E окончательно погаснет. И судя по утечкам, это будет гигантский шаг вперед.

Гонка ИИ-рисовалок в 2026 году — это уже не забавные эксперименты. Это серьезные инструменты для реальной работы.

DALL-E открыл эту дверь. А теперь в неё входит кто-то гораздо более мощный.