Сбер и Яндекс резко снизили цены на ИИ, но Китай всё равно дешевле

Сбер и Яндекс резко снизили цены на ИИ, но Китай всё равно дешевле

Сбер и Яндекс резко снизили цены на ИИ, но Китай всё равно дешевле

Российские разработчики заметно снизили стоимость генеративного ИИ. По оценке платформы Nodul, с октября 2025 года по август 2026-го цена тысячи токенов GigaChat Lite упала на 67,5% — с 0,20 до 0,065 рубля. У GigaChat Pro снижение почти такое же: с 1,50 до 0,50 рубля.

Яндекс оказался скромнее. Тысяча токенов YandexGPT Pro 5.1 стоит 0,80 рубля — на 33% меньше, чем у предыдущей версии YandexGPT 5 Pro. Тариф YandexGPT Lite не изменился и остался на уровне 0,20 рубля.

Токен — минимальная единица данных, которую обрабатывает языковая модель: слово, его часть, знак препинания или пробел. Обычно выходные токены, то есть ответ нейросети, стоят в три-четыре раза дороже входных. Российские сервисы до недавнего времени чаще устанавливали для них единую цену.

Несмотря на подешевевший отечественный ИИ, сопоставимые зарубежные модели, по подсчётам Nodul, могут обходиться до десяти раз дешевле. Особенно бодро демпингуют китайские разработчики: у DeepSeek V4 Flash тысяча входных токенов стоит около 0,0375 рубля, выходных — 0,112 рубля. Для GPT-5.4 mini показатели составляют 0,064 и 0,383 рубля, для Qwen 3.8 Max — 0,17 и 0,511 рубля соответственно.

«Сбер» и Яндекс с оценками аналитиков не согласились: компании утверждают, что на деле снизили цены ещё сильнее. Заодно разработчики считают прямое сравнение российских и зарубежных тарифов не вполне корректным — модели отличаются по качеству, условиям использования и схеме расчёта. Подробности приводит РБК.

PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

Positive Technologies обновила систему автопентеста PT Dephaze. Теперь продукт использует встроенную языковую модель для поиска логинов и паролей, а также проверяет защищённость Unix-, Linux- и импортозамещённых инфраструктур.

Локальная LLM анализирует конфигурационные и текстовые файлы в сетевых папках, находит потенциальные учётные данные и проверяет, подходят ли они для входа в обнаруженные корпоративные сервисы.

Нерабочие комбинации отсеиваются, а действующие используются для дальнейшего развития тестовой атаки.

Модель поставляется вместе с дистрибутивом и, по заявлению разработчика, не передаёт обрабатываемую информацию в интернет или сторонним сервисам.

После автопентеста специалисты смогут удалить файлы с забытыми паролями и другими конфиденциальными сведениями (до того, как их обнаружит уже не учебный, а вполне настоящий злоумышленник).

Обновление также расширяет набор атак на Unix- и Linux-системы. PT Dephaze может эксплуатировать подходящие уязвимости для повышения привилегий, извлекать учётные данные с захваченного ресурса и проверять их в других сервисах. Расчёт простой: сотрудники всё ещё любят один пароль на все случаи жизни, а атакующие этим с удовольствием пользуются.

Отдельно появилась поддержка служб каталогов на базе FreeIPA, которые применяются в том числе в импортозамещённых инфраструктурах. Система распознаёт такие домены, собирает сведения об учётных записях, проверяет пароли и может анонимно выгружать список пользователей, если конфигурация сервиса это позволяет.

В Positive Technologies называют интеграцию LLM первым этапом развития ИИ-возможностей PT Dephaze. В дальнейшем разработчики планируют добавить новые техники атак на российские операционные системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru