В одну точку: атака на Яндекс.Такси привела к пробке на Кутузовском

В одну точку: атака на Яндекс.Такси привела к пробке на Кутузовском

В одну точку: атака на Яндекс.Такси привела к пробке на Кутузовском

Хакеры атаковали Яндекс.Такси. Накануне водители желтых машин получили заказ в одну локацию и скопились на Кутузовском проспекте Москвы. Алгоритм предотвращения подобных атак уже переписали, сообщил агрегатор.

Утром 1 сентября в районе станции-метро “Кутузовская” образовалась нетипичная пробка. По словам очевидцев, основными участниками затора стали таксомоторы Яндекс.Такси.

Как выяснилось, водители массово получили фейковые заказы в район Фили. По разным данным, в день Знаний на Кутузовском собралось от 50 до 100 желтых машин.

“Утром 1 сентября “Яндекс.Такси” столкнулся с попыткой злоумышленников нарушить работу сервиса: нескольким десяткам водителям поступили массовые заказы в район Фили, — подтвердили в Яндексе. — Служба безопасности сервиса оперативно остановила попытки искусственного скопления автомобилей”.

Агрегатор заявляет, что водители провели в пробке не больше 40 минут. По другим данным, машины стояли в заторе несколько часов.

Яндекс готов оплатить водителям понесенные убытки.

“Вопрос компенсаций будет решен в самое ближайшее время”, — уточнили в пресс-службе.

Алгоритм обнаружения и предотвращения подобных атак уже усовершенствован, чтобы исключить подобные инциденты в будущем, добавили в Яндексе.

Последний серьезный сбой в работе “Яндекс.Такси” произошел в июне. Тогда пользователи не могли вызвать машину. Проблема возникла в нескольких регионах, в том числе в Москве и Санкт-Петербурге.

Добавим, сегодня стало известно, что “Яндексу” не хватает самих таксомоторов. Как пишет Forbes, агрегатор просит “Автоваз” поставлять больше “лад” лизинговым компаниям, с которыми работает “Яндекс.Такси”. Обычно в сегменте “Эконом” использовали автомобили Kia, Skoda, Volkswagen, но их больше нет в дилерских центрах.

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