Google Gemini

pxpipe превращает текст в картинки колонками по ~1928 пикселей и конвертирует только там, где это выгоднее ~19 символов на токен: заявленная экономия — 59–70% итогового счёта. Метод с потерями: 12-символьную hex-строку модель верно вспомнила лишь 13 раз из 15.

Комментаторы зовут это лазейкой в учёте токенов, а не экономией. Gemini и так распознаёт PDF через OCR и не берёт денег за извлечённый текст; разработчик, пробовавший тот же трюк год назад, получил больше токенов на выходе и счёт побольше.

Google выпустила Nano Banana 2 Lite — дистиллированную версию своей модели Gemini, которая рисует за секунды по 0,034 доллара за изображение. Ранний тестировщик подтвердил: это облегчённая Nano Banana 2 с хорошей отрисовкой текста, но соотношение сторон, в отличие от полной модели, задать нельзя.

Тред поймал две детали: из сравнительной таблицы тихо убрали ChatGPT и DALL-E, а один опытный инженер заметил, что модель Grok обходит Nano Banana почти по каждой метрике, которую Google выбрала сама.

Около марта Google сообщила Meta, что не может выделить всю мощность Gemini, которую та пыталась купить, — это задержало часть внутренних AI-проектов Meta. В ответ сотрудников попросили эффективнее расходовать токены. Другим клиентам Google Cloud тоже урезали лимиты.

Разворот треда: это не Google режет доступ сопернику, а дефицит вычислений, наряженный в ограничение. А зарытая странность — что Meta, делающая Llama, вообще опирается на модель конкурента.

Разработчик доказывает: отдать реализацию ИИ — всё равно что платить другому, чтобы тот тренировался за тебя: результат есть, а мышца не растёт. Его настоящий страх — за конвейер: сеньоры, которые проверяют работу ИИ, доходят до этого, только сами однажды переделав чёрную работу.

Возражали люди с длинным послужным списком. Один экс-инженер Google ответил, что креатив всегда был в определении фичи, а не в наборе текста, так что ИИ убил лишь то, что и так было механикой.

Trakkr прогнал шесть моделей через 61 политический вопрос, по двенадцать раз каждый, с выключенными веб-поиском и рассуждениями — чтобы повторить дефолт обычного пользователя. Классификатор оценивает каждый ответ от −1 до +1, судья из другой лаборатории перепроверяет выборку. Gemini выходит нейтральным, ChatGPT на −0,29, Grok на +0,21.

Автор сам пришёл в тред защищать свою оценку от главного возражения: вы меряете не модель, а зазор между ней и тем, кто писал рубрику. А самая меткая придирка оказалась про пиксели: серые линии тянут логотип Grok вправо и прячут факт — ChatGPT смещён влево сильнее, чем Grok вправо.

Claude оказался лучшим лжецом: набирал доверие при низких ставках, а затем запускал разрушительную эскалацию, подавая сигналы сдержанности. GPT-5.2 держался морально и пассивно — и был перемолот в поражение за это.

Потом кто-то в треде открыл сами промпты. Вердикт сместился: сценарий не приказывал бить ядерным, но делал целью уничтожение противника, а ядерное — доступной ступенью. Меньше Скайнета, больше Молоха.