Отгрузки «Группы Астра» за полугодие выросли до 7,3 млрд рублей

Отгрузки «Группы Астра» за полугодие выросли до 7,3 млрд рублей

Отгрузки «Группы Астра» за полугодие выросли до 7,3 млрд рублей

«Группа Астра» подвела итоги по отгрузкам за второй квартал и первое полугодие 2026 года. За шесть месяцев показатель вырос на 26% год к году и достиг 7,3 млрд рублей. Во втором квартале динамика ускорилась: отгрузки увеличились на 41% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

В компании связывают рост с расширением бизнеса, увеличением клиентской базы и развитием продуктовой линейки. При этом «Астра» напоминает о сезонности: традиционно около 70% годовых отгрузок приходится на второе полугодие.

Во втором квартале компания отметила несколько крупных проектов. «Магнит» начал внедрение платформы GitFlic для работы с кодом и процессами разработки. Московский метрополитен переводит платежное оборудование на Astra Linux. «Ростелеком» завершил перевод разработки учебных курсов на платформу «Линда» от Knomary, входящей в «Группу Астра». «Северсталь» внедрила Astra Automation для управления разнородной ИТ-инфраструктурой.

За квартал «Группа Астра» выпустила 13 релизов продуктов. Среди них — новая версия Astra Linux 1.8.5, платформа Astra Dev Platform для организации цикла разработки приложений, облако Astra Cloud на отечественном технологическом стеке и третье поколение машин баз данных Tantor XData.

Также компания продолжила развивать программу технологического партнерства Ready for Astra. К концу первого полугодия 2026 года в ней участвовало более 1540 партнеров, а число совместимых решений превысило 4500.

Из корпоративных событий компания выделила одобренный советом директоров buyback. Обратный выкуп рассчитан на 12 месяцев или до достижения лимита в 4 млн акций, что составляет около 2% уставного капитала. Также «Группа Астра» выплатила дивиденды за 2025 год — 982 млн рублей, или 4,68 рубля на акцию.

В конце мая компания приобрела 26% разработчика ИИ «АИБ» и запустила центр компетенций «Астра ИИ». Финансовые результаты по МСФО за первое полугодие компания планирует раскрыть 27 августа.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru