Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Сетевая гадалка выманила у школьницы почти 4 млн рублей

Московская школьница перевела в общей сложности 3,8 млн рублей онлайн-гадалке, которая пообещала снять порчу и гарантировать успешную сдачу ЕГЭ. Для этого девушка использовала средства родителей, накопленные на первоначальный взнос по ипотеке.

Как сообщает телеграм-канал Mash, 16-летняя школьница познакомилась с гадалкой через мессенджер в декабре 2024 года. Первоначально стоимость «ритуала» составляла 500 рублей.

Почти сразу гадалка сообщила о «страшной порче», из-за которой девушка якобы не сможет сдать экзамены. Затем мошенница начала настаивать на проведении всё новых и более дорогих обрядов. За четыре месяца школьница перевела ей 1,1 млн рублей, 10 тысяч долларов и 16 тысяч евро — все из семейных сбережений. Когда деньги закончились, гадалка просто удалила переписку и исчезла.

Пропажу средств родители обнаружили накануне сделки по внесению ипотечного взноса. Дочь сразу призналась в случившемся. После этого семья обратилась в правоохранительные органы. Сейчас проводится расследование.

Этот случай — не единичный. В октябре 2024 года прокуратура Москвы сообщила о возбуждении уголовного дела по факту хищения 265 тысяч рублей под видом проведения магических ритуалов и обрядов.

В начале марта 2025 года, как сообщали СМИ, мошенница-таролог выманила данные банковской карты у клиентки и похитила со счёта более 1,2 млн рублей — не прерывая при этом гадание.

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