Картинка в 4К за десять секунд — и шестнадцать референсов в придачу Просишь нейронку сделать обложку для канала, а получаешь мыло. На превью в телефоне сойдёт, а растянешь на баннер — и стыдно показывать. MiniMax выкатили H3 Image. Она рисует сразу 4096 на 4096, то есть 16 мегапикселей, и разработчики обещают меньше десяти секунд на кадр. Зачем это вам Обложки, постеры, карточки товара, фоны для рилсов. Раньше 4К приходилось выпрашивать у дизайнера или апскейлить и надеяться. Теперь это просто ещё один запрос. Как попробовать без кода 1. Откройте hailuoai.video/tools/minimax-h3-image и войдите в аккаунт. 2. Вставьте бриф и выберите разрешение 4К. Промпт лучше писать как задание фотографу: что в кадре, откуда свет, где оставить место под текст. 3. Пример брифа: чёрная керамическая кружка на бетонном столе, утренний свет из окна слева, мягкая тень, фон размыт, справа пустое место под заголовок, без надписей Если картинки гоняет ваш агент, вот запрос по документации: POST https://api.minimax.io/v1/images/generations { "model": "MiniMax-H3-Image", "prompt": "чёрная керамическая кружка на бетонном столе, утренний свет слева", "aspect_ratio": "16:9", "area": "4K", "n": 1 } Широкий баннер при этом выйдет 5472 на 3072. Есть быстрая версия: поставьте MiniMax-H3-Image-Highspeed в поле model. Нюансы Прозрачного фона нет, маски для правки тоже не поддерживаются. Промпт принимает до 32 000 знаков, но это работает только с включённым улучшением промпта: без него модель читает примерно первые 4096 токенов. По цене точную цифру не назову: разработчики говорят про 50–70% от сопоставимых моделей и скидку 50% на 4К в неделю запуска, актуальный прайс — в их документации. Сервис китайский. Сайт у меня открывается, а вот пройдёт ли оплата российской картой — не проверял. Сам H3 Image ещё не гонял, смотрим вместе. Веса модели выложили в открытый доступ на Hugging Face. Ради обложки их качать не надо, это история для тех, кто держит свою видеокарту. Источник: minimax.io/blog/minimax-h3-image Что бы вы первым отправили в 4К: обложку канала, постер или карточку товара?

Модель, которая дописывает до миллиона токенов за один заход Просите агента собрать документацию по проекту или целый сценарий — и на середине он обрывается. Не потому что не умеет, а потому что упёрся в потолок ответа. У Gemini 4 Carbon этот потолок подняли в шестнадцать раз. Десятого ноября Google открыл Carbon для платных разработчиков. Обычный ответ у модели — 64 тысячи токенов, это примерно 40 тысяч слов. Carbon умеет до миллиона, если попросить. Работает это как нарезка: сервер пишет кусок до 64 тысяч, останавливается, продолжает с того места и в конце отдаёт склеенный текст. Вы ставите задачу один раз и получаете результат целиком, а не десять обрывков. Зачем. Всё, что раньше приходилось дробить на части, теперь делается одним заходом: полный свод правил для агента, вся документация проекта, сценарий на час. И считается это в фоне — можно закрыть ноутбук и забрать, когда досчитает. Как попробовать В Google AI Studio берёте модель gemini-4-carbon. Нужен платный ключ, на бесплатном тарифе её нет. В запросе ставите лимит вывода выше 64 тысяч и включаете фоновый режим: ``` model: "gemini-4-carbon" max_output_tokens: 262144 background: true ``` Дальше сервер сам дошивает кусками, а вы опрашиваете статус и забираете текст. По умолчанию модель всё равно отвечает коротко — пока не попросите больше. Нюансы Бесплатного тарифа нет вообще. До 30 ноября вход $2 и выход $10 за миллион токенов, с 1 декабря вдвое дороже: $4 и $20. Считаются все токены, включая размышления модели, так что миллионный ответ — это уже заметные деньги. Картинки модель не рисует и голосом не говорит, она про текст и разбор видео. И главное: России нет в списке стран Gemini API, нужен зарубежный аккаунт и карта. https://ai.google.dev/gemini-api/docs/long-decode Что бы вы отдали модели на длинный заход: документацию, сценарий или разбор конкурентов?

Агент бросает задачу на полпути и забывает, что вы просили. Вот это и починили Знакомо: просите агента поправить форму, он упирается в ошибку сборки и отвечает «попробуйте сами». Или через двадцать сообщений забывает, что вы запретили трогать конфиг, и лезет туда снова. Что случилось. Шестого ноября Meta выкатила всем пользователям Muse и Meta AI новые модели — специализированные версии, обученные на их флагманской Muse Wonder. Вместе с ними приехали две вещи, которые раньше были только у флагмана: Active Memory и Active Focus. Active Memory — про память. Модель учили отличать временное от постоянного и понимать, что уже устарело, а что всё ещё в силе. На внутреннем тесте она правильно использует важный контекст в 90% случаев против 76% у прошлой версии. Критичную для задачи информацию забывает в 2,4 раза реже. Active Focus — про упорство. Её тренировали на реальных помехах, чтобы она не сдавалась, а пробовала ещё, восстанавливалась или искала обходной путь. На задачах, где что-то пошло не так, прирост 67%. Плюс она лучше держит правки по ходу: вы меняете вводную на середине — она не путается. Общий индекс вырос с 38% до 47%. Почему это важно, если вы кодите или просто что-то автоматизируете с ИИ. Две самые частые жалобы на агентов — «забыл, что я говорил» и «сдался на первой ошибке». Обычно это списывают на характер модели, мол, такая попалась. Meta показывает, что это не характер, а поведение: его можно целенаправленно тренировать. А если тренируется у них, значит, будет тренироваться у всех. Что делать уже сегодня, без Meta. Приём простой и работает в любом чате. В начале разговора выпишите двумя списками: что в проекте постоянно (стек, правила, что нельзя трогать) и что временно (сегодняшняя задача). И добавьте одну строку: при ошибке не останавливайся, предложи два обходных пути. Половина «агент тупит» — это агент, которому не сказали, где заканчивается временное и начинается постоянное. Нюансы. Это не открытая модель и не API: потрогать можно только внутри Muse и Meta AI, и из России официально никак. Цифры внутренние, мерила их сама Meta, так что 90% и 67% — это её замеры, а не независимые. И речь про бытового ассистента, а не про вашу среду разработки: в Cursor или Claude Code ничего не изменилось. https://research.meta.ai/blog/specialized-models-for-muse-and-metaai Что ваш агент забывает чаще: правила проекта или то, что вы просили два сообщения назад?