• OpenAI запустила волну inference-scaling / RLVR в сентябре 2024 года с моделями o1 и o1-mini; в начале 2025 года вышли o3, o3-mini и o4-mini.
• Claude Code вышел в феврале 2025 года; Anthropic включила релиз вторым пунктом в анонс Claude 3.7 Sonnet.
• По состоянию на 2 декабря Anthropic приписывает Claude Code выручку с темпом $1 млрд в год.
• В тексте приведены премиальные подписки: Claude Pro Max 20x — $200 в месяц, ChatGPT Pro — $200 в месяц, Google AI Ultra — $249 в месяц (вводная скидка $124,99 в месяц на первые три месяца).
• Рейтинг open weight-моделей Artificial Analysis на 30 декабря 2025 года: первые пять позиций занимают китайские модели; самая высокая некитайская — gpt-oss-120B (high) от OpenAI на шестом месте.
• Утверждается, что релиз DeepSeek R1 20 января спровоцировал распродажу акций: NVIDIA потеряла около $593 млрд рыночной капитализации, после чего восстановилась.

Почему это важно: Ретроспектива связывает рост качества LLM с RLVR и удлинением RL-прогонов, а не с ростом размеров моделей. Автор подчёркивает, что реальный эффект «рассуждений» проявился в управлении инструментами: многошаговые задачи в поиске и коде стали работать устойчивее. Для рынка это означает выигрывает связка модели и обвязки, а не отдельная демонстрация возможностей.

На что обратить внимание: В тексте агент определён как LLM, которая в цикле вызывает инструменты ради цели; это задаёт проверяемые ожидания к контролю и надёжности. Обсуждаются компромиссы режимов подтверждений и YOLO, а также prompt injection в браузерных агентах, которые имеют доступ к чувствительным данным. Через пример «нормализации отклонений» отмечается привыкание к небезопасным практикам при отсутствии инцидентов. Отдельно звучит вопрос, сохранит ли MCP роль универсального стандарта на фоне роста CLI-кодинг-агентов и альтернатив вроде «Skills» (Markdown-файл, при необходимости дополненный исполняемыми скриптами).