Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Telegram заблокировал более 15 млн групп и каналов

Администрация Telegram опубликовала статистику по блокировке каналов и контента, нарушающих политику мессенджера или законы различных государств. Всего в 2024 году было заблокировано 15,4 млн групп и каналов.

Основными мотивами для блокировок, по официальному сообщению администрации мессенджера, являются подстрекательство к насилию, обмен материалами о жестоком обращении с детьми и торговля запрещенными товарами.

«С 2015 года модерация в Telegram сочетала реакцию на жалобы пользователей с активным мониторингом, использующим машинное обучение. В начале 2024 года эти средства были еще усилены с помощью передовых технологий, применяющих искусственный интеллект», — говорится в сообщении администрации Telegram.

Тем не менее именно слабое модерирование и отсутствие сотрудничества с правоохранительными органами были частой претензией к Telegram со стороны властей разных стран. Схожие обвинения французских властей привели к аресту Павла Дурова в августе 2024 года. Его обвиняли в использовании площадки для распространения детской порнографии, мошенничества и прочих преступлений.

В сентябре политика мессенджера была радикально пересмотрена. Лично Павел Дуров заявил, что администрация площадки будет раскрывать правоохранительным органам нарушителей.

В декабре Telegram начал сотрудничать и с рядом некоммерческих организаций, в частности, с британской IWF, которая занимается борьбой с сексуальной эксплуатацией детей и подростков и удалении из Сети материалов, содержащих детскую порнографию.

После начала сотрудничества с IWF Telegram расширил базу контента, содержащего сцены с сексуальным насилием над детьми. За 2024 год было удалено более 700 тысяч групп и каналов, которые распространяли такого рода контент.

Модераторы также удалили почти 130 тысяч каналов и групп, связанных с террористическими организациями. Дополнительно в сотрудничестве с правоохранительными органами и неправительственными организациями было пресечено распространение 100 млн единиц контента, содержащего призывы к насилию или пропаганду терроризма.

«За последние несколько лет наша команда модераторов неустанно трудилась, чтобы обеспечить безопасность Telegram. Каждый месяц они удаляли около 1 миллиона каналов и групп, а также более 10 миллионов пользователей, нарушивших наши правила. Эти впечатляющие результаты стали возможны благодаря вашим отчетам, а также нашим автоматизированным системам обнаружения и инструментам на основе искусственного интеллекта. Однако большая часть этой работы осталась за кулисами. Общественность не была полностью осведомлена о масштабах наших усилий по модерации, и СМИ часто полагались на устаревшую информацию из частей нашего веб-сайта, которые не обновлялись десятилетие», — написал Павел Дуров в личном блоге.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru