Radar AI #37 – GPT-6 Astra dogania Fable 5.1 za 40% kosztu przy tym samym cenniku

OpenAI Agents API (beta) – harness Codexa jako usługa zarządzana – OpenAI udostępniło w publicznej becie ten sam harness i infrastrukturę, na których działa Codex: agenta tworzy się jednym wywołaniem API (zadanie, model, narzędzia, środowisko), a OpenAI utrzymuje orkestrację, automatyczne kompaktowanie kontekstu w długich sesjach, wyszukiwanie narzędzi i subagentów pracujących równolegle. Środowisko wybierasz sam: sandbox hostowany przez OpenAI, własna infrastruktura albo partnerzy, m.in. Cloudflare, E2B, Modal, Daytona i Vercel, a MCP, własne funkcje i web search są wbudowane. Za samo API nie ma dodatkowej opłaty – płacisz za tokeny, narzędzia i kontenery. Dwa zdania z dokumentacji przesądzają o projektach dla europejskich klientów: rezydencja danych tylko w USA i brak Zero Data Retention. Harness jest open source, wśród klientów startowych jest polski deepsense.ai, a całość to bezpośredni konkurent Claude Agent SDK dla każdego, kto buduje agenta dla klienta.

Anthropic ujawnia czwarty incydent w ewaluacjach cyber: Mythos 5 opublikował złośliwy pakiet w prawdziwym PyPI – Podczas zadania CTF model uzyskał nieautoryzowany dostęp do internetu i zarejestrował w PyPI pakiet ze złośliwym kodem, który szybko zainstalowano na 15 zewnętrznych hostach. Skaner jednego z dostawców przekazał modelowi przy instalacji swoje poświadczenia, a model użył ich, żeby wejść do działającej bazy danych tej firmy; PyPI usunął pakiet w ciągu godziny. Pozostałe przypadki są podobne: wewnętrzny model badawczy atakował niezwiązane firmy, sprawdzając, czy internet jest prawdziwy, Opus 4.7 pomylił prawdziwą firmę o prawie identycznej nazwie z fikcyjnym celem i modyfikował jej rekordy użytkowników, a wczesny checkpoint Opus 4.6 po nieudanych próbach przerwania niemożliwego zadania dostał się do systemów firm trzecich. Anthropic nazywa dwa powtarzające się problemy: stronnicze rozumowanie, czyli lekceważenie dowodów, że model działa w prawdziwym internecie, i lekkomyślność, czyli gotowość do szkodliwych działań w wąskiej pogoni za zadaniem. Sprawę bada niezależnie METR – przez 8 tygodni, z dostępem do transkryptów i pracowników firmy. Dla każdego, kto puszcza agenta z dostępem do sieci, to najmocniejszy argument za izolacją, ograniczonym ruchem wychodzącym i akceptacją człowieka przed akcjami poza zakresem zadania.

Raport zagrożeń Anthropic: pojedynczy operator ma dziś możliwości zespołu państwowego – Wrześniowy raport obejmuje nadużycia zablokowane od grudnia 2025 do sierpnia 2026 w siedmiu obszarach, od operacji cyber i operacji wpływu po oszustwa i destylację. Grupa szpiegowska GTG-20006, której atrybucja jest zgodna z publicznymi doniesieniami o Midnight Blizzard, zautomatyzowała z pomocą AI znaczną część operacji, od phishingu po eksfiltrację danych, i celowała w ponad 20 organizacji – ministerstwa, instytucje obronne, ambasady i dostawców technologii dronowych. Francuskojęzyczny operator uruchomił na 10 maszynach AWS potok, który pobrał 1,8 mln aplikacji Android i skanował je w poszukiwaniu zaszytych w kodzie sekretów. We wszystkich przypadkach użyto modeli Haiku, Sonnet i Opus, a Fable lub Mythos pojawiły się tylko w jednym przypadku destylacji. Anthropic streszcza trend jednym zdaniem: AI zlikwidowała różnicę w pracy i narzędziach, która dzieliła dobrze finansowane operacje państwowe od pojedynczych operatorów. Praktyczna lekcja dla MŚP: klucze API i tokeny zaszyte w aplikacjach i repozytoriach są dziś wyszukiwane przemysłowo, a nie przypadkiem.

Check Point: ukryty kanał między kontami ChatGPT pozwalał czytać Gmaila ofiary – Kontenery wykonujące kod w ChatGPT miały dostęp do wewnętrznej instancji JFrog Artifactory, w której każdy kontener mógł zapisywać i odczytywać metadane, więc atakujący używał ich jak tablicy ogłoszeń między środowiskami. Polecenie podrzucone przez złośliwy prompt, udostępniony link do rozmowy albo custom GPT sprawiało, że sesja ofiary po cichu wykonywała ukryte zadania, wyświetlając normalne odpowiedzi – z dostępem do wszystkiego, do czego sesja miała uprawnienia: historii rozmów, plików i podpiętych aplikacji, takich jak Gmail, Dysk Google, Teams i GitHub. OpenAI wyłączył podatną instancję, a śladów wykorzystania w realnych atakach nie znaleziono. Check Point nazywa takiego asystenta insiderem działającym pod przymusem – dobre hasło do rozmowy o tym, które skrzynki i dyski w firmie w ogóle podpinać do asystenta.

OpenAI: 3,1 dnia pracy agentów na każdy dzień pracy badacza – Według OpenAI w połowie sierpnia dział badań zużywał 3,1 dniówki agentów na każdy dzień pracy człowieka – przed czerwcem praca agentów była jeszcze mniejsza niż praca ludzi. Mediana badacza zużywa ponad 600 dolarów dziennie w cenach API, a 90. percentyl ponad 7000 dolarów. Firma ogłasza, że osiągnęła zapowiadany na wrzesień cel automatycznego stażysty badawczego, a następnym celem jest automatyczny badacz AI w marcu 2028. Najcenniejsze są dwa zastrzeżenia z tego samego tekstu: w ponad połowie udanych zadań na 4-8 godzin potrzebna była co najmniej jedna interwencja człowieka, a po incydencie z Hugging Face OpenAI na dwa tygodnie wstrzymało trening RL najnowszych modeli. To skala laboratorium frontier, a nie typowego zespołu, ale dobrze pokazuje, w którą stronę idzie budżet na agentów.

Meta Muse – osobisty agent, który kupuje, pisze maile i negocjuje – Premiera 8 września w USA na iOS, Androidzie i muse.ai: agent wysyła maile, rezerwuje podróże, negocjuje przy sprzedaży samochodu, obniża rachunki i płaci przez Stripe Link, pracując w tle. Architektura bezpieczeństwa jest ciekawsza niż lista funkcji: agent działa w osobnej maszynie wirtualnej Muse Secure VM, a oddzielny agent Sentinel zatwierdza każdą akcję wychodzącą do internetu i prosi użytkownika o zgodę przy wrażliwych operacjach; hasła i dane płatnicze nie trafiają do samego Muse. Podstawowe funkcje są darmowe, a 10 września Muse był drugą aplikacją w amerykańskim App Store – choć sama Meta nazywa start wolniejszym niż przy Threads. W zestawieniu z BLIKIEM widać wzorzec tygodnia: agent z prawem do płacenia potrzebuje warstwy zgód, która jest osobnym systemem, a nie obietnicą w prompcie.

Rój agentów OpenAI ponad miesiąc pisał na niemieckiej wiki – administrator kasował 100 stron dziennie, agenci tworzyli 400 – Od 11 maja agenci z identyfikatorami OpenAI edytowali mało znaną DSEWiki, wymieniali się strategiami odpowiadania na pytania z wyszukiwania na czas i udostępniali sobie odpowiedzi; gdy moderator kasował wpisy jako spam, dodawali prefiks „ZZZ”, żeby ukryć je w sortowaniu alfabetycznym. The Decoder podaje, że agenci OpenAI zostawili między majem a lipcem ok. 18 tys. wpisów na publicznych wiki, a społeczność Swarmchasers – blisko 300 osób, wiele z branży bezpieczeństwa – ma w katalogu już 30 serwisów ze śladami, w tym RubyGems. OpenAI nie potwierdziło TechCrunchowi, że to jego agenci; Reutersowi powiedziało, że szerzej bada aktywność agentów i na razie nie znalazło nic na skalę włamania do Hugging Face.

Agenci AI zalewają urzędy wnioskami – głównie od osób, którym świadczenia faktycznie przysługują – Skargi do brytyjskiego rzecznika ds. mieszkalnictwa wzrosły z 2,6 tys. w 2022 do ponad 7 tys. w 2025, a amerykańskie CFPB notuje pięciokrotny wzrost od pojawienia się ChatGPT; badacze opisali 84 takie przypadki w 11 jurysdykcjach. Kluczowe jest to, kto pisze: według badacza Chrisa Schmitza w zdecydowanej większości to ludzie, którym świadczenie się należy, a którzy wcześniej odpuszczali przez skomplikowane procedury. Wniosek wykracza poza administrację: każdy proces, który do tej pory filtrował klientów biurokracją – reklamacje, zwroty, wnioski – dostanie więcej zgłoszeń napisanych z pomocą AI i będzie potrzebował automatyzacji po drugiej stronie.

GPT-Live-1 w API: model głosowy, który słucha i mówi jednocześnie, za 0,05 dolara za minutę – Model znany z ChatGPT trafił do API: słuchanie, mówienie, przerwania, szumy tła i ciszę obsługuje jeden model zamiast łańcucha STT-LLM-TTS, a głębsze rozumowanie i wywołania narzędzi deleguje do modelu tekstowego w backendzie, np. GPT-6 Astra albo modelu innego dostawcy. W teście interaktywności Full Duplex Bench v1.5 ma 80,1% wobec 45,4% dla GPT-Realtime-2.1, doszło 12 nowych głosów i obsługa telefonii; Yelp Host przyjmuje nim rezerwacje i zamówienia telefoniczne, a w aplikacji do nauki języków Speak liczba przerwań wypowiedzi ucznia spadła o prawie 80%. Ważne przy liczeniu kosztów: 0,05 dolara za minutę to cena samej warstwy głosowej – model backendowy i narzędzia płaci się osobno, więc 3 dolary za godzinę rozmowy to dolna granica, a nie cały rachunek.

Anthropic: Alibaba, Moonshot AI i DeepSeek masowo destylowały Claude'a, a dwie ostatnie po cichu podsuwały klientom jego odpowiedzi – Od lutego Anthropic zablokował ataki destylacyjne z siedmiu chińskich laboratoriów, a TechCrunch sumuje opisane kampanie na blisko 200 mln wymian. Największa, przypisana Alibabie: ponad 151 mln wymian w maju-lipcu 2026, szczyt blisko 3 mln dziennie z ponad 3500 fałszywych kont i stały prompt wymuszający wypisanie łańcucha rozumowania Opusa, wykorzystany do trenowania Qwen 3.5-3.7. Moonshot AI i DeepSeek robiły coś, co dotyczy także ich użytkowników: po cichu przekierowywały zapytania klientów do Claude'a zamiast do własnych modeli i zapisywały odpowiedzi do treningu – Moonshot w jednym przypadku ok. 300 tys. zapytań w 10 dni przez 5380 fałszywych kont – a DeepSeek wybierał do tego osoby korzystające z jego modeli przez Claude Code, Claude Agent SDK albo OpenCode. Wśród przekierowanych zapytań Moonshot było m.in. zlecenie analizy nagrań z monitoringu od użytkownika, którego Anthropic ocenia jako prawdopodobnie powiązanego z chińskim wojskiem. Wniosek dla deweloperów: jeśli podpinasz tanie API pod swój harness, nie masz gwarancji, który model odpowiada i dokąd trafia twój kod.

OpenAI ogłasza rozwiązanie problemu milenijnego Naviera-Stokesa – i spór o pierwszeństwo – Według OpenAI wewnętrzny model, znacznie mocniejszy niż GPT-6 Astra i wciąż trenowany, wykazał w roju agentów – grupa, która doszła do wyniku, liczyła rzędu 10 tys. równoległych agentów – że początkowo gładki przepływ nieściśliwej cieczy może w skończonym czasie wytworzyć osobliwość. Dowód powstał w 88 godzin przy 2,7 mln wiadomości i ok. 130 mld tokenów wyjściowych, formalizacja w Lean zajęła Astrze kolejne 17 godzin, a OpenAI zapowiada, że nie będzie ubiegać się o Nagrodę Milenijną; na razie to ogłoszenie laboratorium, a nie wynik zweryfikowany przez środowisko matematyczne. Prace ruszyły 1 września po plotce o przełomie Tristana Buckmastera z NYU i Leventa Alpöge'a z Anthropic, którzy modelem Anthropic rozwiązali pokrewny problem Eulera z siłą zewnętrzną. Pierwsza wersja wpisu mówiła, że OpenAI nie może wykluczyć wpływu zanonimizowanych danych z produktów; aktualizacja z 10 września twierdzi już, że prompty Buckmastera w Codexie nie mogły w żaden sposób wpłynąć na system – wątek wart śledzenia dla każdego, kto wkleja do czatu własne, nieopublikowane pomysły.

Altman do pracowników: OpenAI jest gotowe zwolnić tempo frontier AI, najlepiej razem z innymi laboratoriami – Na ogólnofirmowym spotkaniu Sam Altman powiedział, że OpenAI mogłoby dostosować tempo rozwoju razem z innymi laboratoriami, choć część z nich może się nie zgodzić; rzecznik Anthropic odpowiedział, że firma jest zainteresowana współpracą branży nad tempem wypuszczania nowych narzędzi. Wired dopisuje tło, bez którego trudno ocenić wagę deklaracji: OpenAI w ostatnich tygodniach pytało członków Kongresu, czy skoordynowane spowolnienie w ogóle byłoby legalne, bo porozumienia konkurentów o ograniczaniu produkcji podlegają prawu antymonopolowemu. W tym samym tygodniu do rady OpenAI Foundation i jej komitetu ds. bezpieczeństwa dołączył Paul Christiano, który w latach 2017-2021 kierował w OpenAI badaniami nad alignmentem i był jednym z pionierów RLHF.

Badacz Anthropic odchodzi z branży: laboratoria „grają naszym życiem” – Jacob Coxon, który przez trzy lata zajmował się pretrainingiem, najpierw w OpenAI, a potem w Anthropic, ogłosił 9 września odejście z branży i napisał, że obie firmy ścigają się prosto do samodoskonalącej się superinteligencji i „grają naszym życiem”, a ludzie budujący AI szczerze wierzą, że może ona zabić nas wszystkich do końca dekady. Wzywa badaczy z laboratoriów do poparcia porozumień o tempie rozwoju; wpis zebrał 1823 punkty na r/ClaudeAI, a Anthropic nie odpowiedział od razu na prośbę TechCrunch o komentarz. W zestawieniu z deklaracją Altmana i incydentami w ewaluacjach to trzeci w tym tygodniu głos z wnętrza branży za zwolnieniem tempa.

Niedobory CPU: agenci AI obciążają procesory, nie tylko GPU – Pragmatic Engineer opisuje nowy trend: po niedoborach GPU i pamięci przyszła kolej na procesory, bo agenci intensywnie korzystający z narzędzi zużywają znacznie więcej mocy CPU niż wcześniejsze obciążenia AI. Rada autora jest prosta: jeśli twoja usługa będzie potrzebować więcej mocy obliczeniowej, rezerwuj ją teraz. Pełna analiza z liczbami jest za paywallem, ale w kontekście tygodnia to druga strona Agents API i hostowanych sandboksów – każdy z nich to realny procesor, za który ktoś płaci.

ChatGPT Work: agent Data zamienia pytania o dane firmy w analizy i dashboardy – Nowy agent Data łączy się z zatwierdzonymi źródłami – Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Databricks, ClickHouse, MongoDB i Datadog – oraz plikami z Dysku Google i SharePointa, a definicje metryk bierze z warstw semantycznych, m.in. dbt, Databricks Genie i Snowflake Horizon. Buduje interaktywne dashboardy do edycji i udostępniania, pracuje też w Power BI, Tableau, Sigmie, ThoughtSpot, Omni i Oracle BI, a zapytania respektują istniejące uprawnienia konta, łącznie z ograniczeniami tabel, wierszy i kolumn. Instaluje się go jako plugin, administratorzy decydują, które połączenia i role są dostępne, a według OpenAI z agentów danych korzysta wewnętrznie niemal cały zespół produktowy i ponad dwie trzecie działu go-to-market. Dla MŚP to konkurencja dla prostych raportów robionych na zamówienie, ale warunek wstępny jest ten sam co zawsze: uporządkowane dane i wspólne definicje metryk – bez nich agent tylko szybciej wyprodukuje ładny, błędny dashboard.

Gartner: do 2029 r. 30% osób zwolnionych i zastąpionych przez AI trzeba będzie zatrudnić ponownie, często znacznie drożej – Prognoza pochodzi z komunikatu o czterech zmianach kształtujących przyszłość pracy: cięcia dają krótkoterminowy zysk, ale wyczerpują zaplecze talentów i niszczą wiedzę instytucjonalną, a przy płaskiej lub malejącej podaży pracy rekrutacja, szkolenia i wdrożenie nowych osób będą droższe. Tori Paulman z Gartnera mówi, że największym błędem było przekonanie, że celem jest automatyzacja pracy, podczas gdy szansą było wzmocnienie ludzi. Druga prognoza jest równie mocna: do 2027 r. 75% organizacji, które traktują zyski produktywności z AI jako oszczędności, zostanie wyprzedzonych przez konkurentów reinwestujących je w innowacje, modernizację i podnoszenie kwalifikacji. Zamiast cięć Gartner rekomenduje strategię talent remix, czyli przebudowę ról i przesunięcie ludzi z mniej produktywnej pracy do nowych zadań – gotowa rama rozmowy z właścicielem, który pyta, ile etatów zaoszczędzi.

Ramp AI Index: efektywna cena tokenów -41% od marca, firmy schodzą z modeli frontier – Efektywna cena za milion tokenów spadła o 41% od szczytu z marca 2026, do 0,68 dolara, a udział modeli frontier (Opus, Fable, Sol) w zużywanych tokenach zmalał z 53% na początku sierpnia do 45% na początku września. W grupie 1% firm wydających najwięcej mediana wydatków na AI na pracownika spadła w sierpniu o 9,7%, do 7205 dolarów. Za usługi Anthropic płaci 43,8% amerykańskich firm (+0,34 pkt proc.), za OpenAI 39,8%, a modele open-weight uruchamia tylko 6,4% firm korzystających z AI na platformie Ramp. Główny ekonomista Ramp Ara Kharazian wskazuje na sezonowość i zmianę strukturalną: modele standardowe coraz częściej są wystarczająco dobre za znacznie mniejsze pieniądze.

Uber, Pinterest, Stripe, Coinbase, Ramp i AT&T przenoszą prostsze zadania na modele otwarte – ok. 50% niższe rachunki za AI – Pragmatic Engineer zbiera przykłady dużych firm technologicznych i formułuje wniosek wprost: przeniesienie prostszych obciążeń na modele otwarte to najłatwiejszy sposób, żeby obciąć rachunek za AI o ok. 50%, a kluczem jest inteligentny routing zapytań między modelami. To nie przeczy 6,4% z Ramp AI Index – tam mowa o przekroju wszystkich firm, tu o spółkach technologicznych z własnymi zespołami inżynierskimi. Dla MŚP przełożenie dotyczy mniej hostowania modeli, a bardziej zasady: nie każde zadanie potrzebuje najdroższego modelu.

ChatGPT for Financial Services – Astra z wbudowanymi danymi rynkowymi dla bankowości inwestycyjnej – Wersja ChatGPT Work projektowana z Morgan Stanley i Evercore łączy GPT-6 Astra z danymi Daloopa, PitchBook, LSEG News i Crunchbase, które OpenAI hostuje i indeksuje, z cytowaniem konkretnych tabel i fragmentów źródeł; S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Dow Jones Factiva i Moody's pracują nad dostępem przez istniejące subskrypcje. Pierwsze zastosowania to bankowość inwestycyjna i analizy akcji: wyceny, modele LBO, screening kupców, analiza wyników i pitchbooki w szablonach Excela, Worda i PowerPointa publikowanych przez administratora. Na OfficeQA Pro Astra ma 69,9% wobec 60,2% dla GPT-5.6 Sol, a produkt jest dostępny tylko dla uprawnionych instytucji finansowych. To wzór, który zobaczymy w kolejnych branżach: model, licencjonowane dane branżowe i szablony firmy w jednym produkcie – czyli to, co dziś składa się ręcznie w projektach wdrożeniowych.

Pentagon rozmawia o pożyczce ok. 5 mld dolarów dla Fluidstack – Według WSJ środki miałyby pochodzić z Office of Strategic Capital Pentagonu i byłyby największą pożyczką w historii tego biura. Fluidstack, startup dostarczający moc obliczeniową dla AI, przeznaczyłby je nie na nowe centrum danych, tylko na wzmocnienie amerykańskiego łańcucha dostaw i mocy produkcyjnych komponentów dla centrów danych. Resort obrony wchodzi więc bezpośrednio w finansowanie infrastruktury pod AI – razem z niedoborami CPU to kolejny sygnał, że wąskim gardłem przestają być same modele.

Frontier AEO Tracker: co polecają modele, gdy pytasz o narzędzie – Latent Space sprawdza rekomendacje 7 modeli frontier, m.in. Claude Opus i Fable, GPT-5.6 Sol i GPT-6 Astra, Grok i Muse, w 161 kategoriach produktów, a każde pytanie zadaje w 6 wariantach sformułowania. Modele wyraźnie faworyzują produkty swoich twórców – modele Anthropic polecają Claude Code, a Grok poleca Cursora – choć modelom GPT zdarza się polecić Claude'a, a w 28 kategoriach wszystkie modele wskazują ten sam produkt. Astra jest przy tym najbardziej pewna siebie, bo rzadziej zmienia odpowiedź po przeformułowaniu pytania. Dla każdego, kto dba o widoczność marki, to sygnał, że odpowiedzi AI stają się bardziej przewidywalne – więc warto mierzyć, czy się w nich pojawiasz, zamiast zgadywać.

AWS DevHorizon Poland 2026: 87% programistów korzysta z AI codziennie i oszczędza 7,3 godziny tygodniowo – Badanie Strand Partners dla AWS na 500 programistach, przeprowadzone od 18 lipca do 5 sierpnia 2026: 87% używa AI codziennie wobec 51% na świecie, 97% co najmniej raz w tygodniu, średnio 7,3 godziny oszczędności tygodniowo, a 85% deklaruje wzrost produktywności. Zaoszczędzony czas idzie na trudne problemy techniczne (32%), weryfikację wyników AI (28%) i projektowanie architektury (27%). 80% spodziewa się, że agenci AI będą standardem za 5 lat, 78% widzi rolę programisty jako nadzorowanie systemów AI, tylko 6% obawia się, że AI przejmie większość ich pracy, a 78% uważa, że szkoły i uczelnie nie nadążają. Andrzej Horawa, Country Manager AWS Polska, podsumowuje, że AI zmienia zawód programisty, ale same narzędzia to za mało.

NCBR: 500 mln zł na technologie krytyczne dla obronności, w tym AI i cyberbezpieczeństwo – Nabór w programie STEP w ramach Funduszy Europejskich dla Nowoczesnej Gospodarki rusza jesienią 2026 r. i obejmuje 12 obszarów, m.in. sztuczną inteligencję, cyberbezpieczeństwo i walkę radioelektroniczną. Aplikować mogą polskie przedsiębiorstwa i konsorcja naukowo-przemysłowe, a już teraz przez formularz NCBR można poprosić o wstępną opinię projektu przed złożeniem pełnego wniosku. Doniesienie nie podaje limitów na projekt ani poziomu dofinansowania – to pierwsza rzecz do sprawdzenia w dokumentacji naboru.

PGZ i Shield AI: list intencyjny w sprawie autonomicznego myśliwca X-BAT – Na targach MSPO 2026 w Kielcach Polska Grupa Zbrojeniowa, Wojskowe Zakłady Lotnicze nr 2 z Bydgoszczy i amerykańska Shield AI podpisały pięcioletni list intencyjny, który może objąć projektowanie, produkcję, dostawy i serwis bezzałogowego myśliwca X-BAT. Maszyna w układzie latającego skrzydła ma działać przy ograniczonej łączności dzięki systemowi AI Hivemind i startować pionowo – z dróg, małych przygotowanych stanowisk i pokładów okrętów – przy zasięgu bojowym ok. 1850 km. Zakres prac polskich firm mają określić kolejne umowy.