🪙 7 стадий AI в разработке: от скептика к архитектору — доклад с Mobius

Опубликовал запись своего выступления с конференции Mobius Москва Весна 2026 в Москве. Рассказал о своём пути адаптации к ИИ, какие вызовы пришлось решать и как я менял отношение и подход к работе с ИИ, чтобы достигать ожидаемых результатов при разработке программного обеспечения.

📹 Публичная версия будет опубликована позже в каналах конференции Mobius.

#Mobius #AI #ИИ

🤖 На Google I/O 2026 Google официально переименовала Android из операционной системы в "intelligence system"

Самое интересное для разработчиков - AppFunctions. Это experimental preview API + Jetpack библиотека, которые позволяют приложению стать on-device MCP (Model Context Protocol) сервером. Агенты вроде Gemini смогут обращаться к функциям приложения через стандартный протокол, без скрейпинга UI. Для отладки выпустили тест-агент, для раннего выхода в production открыта форма early access.

По on-device моделям: ML Kit GenAI APIs теперь работают с Gemini Nano 4 (preview). Prefix Caching уже доступен — кеширует промежуточное состояние LLM для повторяющихся частей промпта, снижает время инференса. Structured Output API скоро - типизированные объекты на выходе вместо свободного текста.

Firebase AI Logic Hybrid Inference добавляет явный контроль маршрутизации — режимы PREFER_ON_DEVICE, PREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE, ONLY_CLOUD прямо в коде. ADK for Android в первой версии позволяет строить multi-agent workflows с оркестрацией между on-device и cloud моделями.

Ещё есть A2UI + Compose Renderer: агент "говорит UI", Compose рендерит ответ как нативные компоненты. Пока чистый эксперимент, но направление понятное. Вот для чего делается Compose BDUI

Меня больше всего интересует AppFunctions. MCP как стандарт уже работает в десктопных агентах, и Google принесла это на уровень ОС — правильное решение. Вопрос в том, насколько быстро экосистема это подхватит за пределами флагманских приложений и почему не подключать сервер к этому, я использовать интеграцию через приложение

🔗 Источник - Android Dev Blog

#Android #AndroidDev #GoogleIO #AI

🤖 Google пересчитал Android Bench для AI-кодинга: новый движок оценки и восемь новых моделей

В июльском релизе апдейта Android Bench (лидерборда LLM для Android-задач) изменились не только модели, но и сам механизм оценки. Ранее бенчмарк использовал кастомный mini-swe-agent v1, теперь — фреймворк Harbor.

Весь лидерборд пересчитали заново: баллы всех моделей изменились, а старые результаты сохранены в архиве.

Добавили восемь моделей: Claude Fable 5, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.8, GLM 5.2, Kimi K2.7 Code, MiniMax M3, Qwen 3.7 Plus и Qwen 3.7 Max. Лидер — Claude Fable 5 с 84,5 баллами. GPT-5.5 отстаёт на четыре балла (80,2), а Sonnet 5 — почти на 10 баллов. Ожидаем добавления семейства GPT 5.6.

#Android #AndroidDev #AI

🤖 Помимо это в Android Bench теперь можно предложить добавить задачу в подборку для оценки или прогнать и опубликовать собственные тесты через Harbor.

Раньше методика Android бенча была открытой, но доступной только для ознакомления. Теперь же бенчмарк можно адаптировать под свою кодовую базу и реально проверить модели на ваших задачах.

#Android #AndroidDev #AI

📈 Моя аналитика обновленного Android Bench и личные впечатления:

👍 Топ 5 моделей вполне оправдан и скоро там ворвутся модели GPT 5.6. Nek активно работает с ними и можете почитать в его блоге, а я ему доверяю. Проблема топов - очень высокая цена для достижения этих цифр, хотя другие показали затраты меньше, потому что просто не смогли справится и остановились на пол пути

😂 GLM 5.2 выдаёт результат на уровне Opus 4.8, но стоит на 33% дороже ($117 против $88). Почти треть переплаты за тот же результат. Мой личный опыт это подтверждает отдельно от бенчмарка: на подписке за $60 я за час съел недельный лимит, не сделав ничего полезного. Не знаю, кому такие открытые модели вообще нужны в таком виде.

⭐️ Gemini 3.5 Flash — реально худшая сделка во всём рейтинге. Хуже Fable 5 по score (71.1 против 84.5) и при этом дороже ($165.6 против $133.2). Flash в названии обычно значит дешёвый быстрый тир, тут наоборот: дороже топа при качестве почти на 13 пунктов ниже.

🏆 Kimi K2.7 Code — результат между Opus 4.7 и 4.8 (70.4), а стоит примерно вдвое дешевле. Пока лучший баланс качество/цена среди моделей с внятным score.

🤔 DeepSeek V4 (Pro и Flash) заметно отстают от топа по качеству, но стоят копейки. Для дешёвого чернового прогона это рабочий вариант.

Жду появления в рейтинге моделей Composer 2.5 и Grok 4.5, так как они явно не дали мне глубины Opus, но справились довольно неплохо, и продолжаю их тесты. GLM 5.2 оказался мусором, съедающим бюджеты.

#Android #AndroidDev #AI

🤖 Демонстрация on-device AI в новом open source примере Google

🐱 Jetpacker — это новый пример от команды Android, созданный для демонстрации возможностей AI на устройстве и в облаке.

Что сделано:
👉 Суммаризация информации о маршруте (Trip overview): Преобразует длинное описание маршрута в краткую сводку. Использует Gemini Nano через ML Kit GenAI APIs.
👉 Управление расходами (Expense tracker): Автоматически извлекает структурированные данные (суммы, категории) из фотографий чеков. Использует мультимодальный Gemini Nano 4 через ML Kit.
👉 Аудиодневник (Audio diary): Записывает, транскрибирует и категоризирует голосовые заметки. Работает на ML Kit Speech Recognition и GenAI Prompt APIs.
👉 Системная интеграция с AppFunctions API: Интегрирует возможности приложения с системным ИИ Android (например, позволяет Google Assistant выполнять действия внутри приложения). Подробности в отдельной статье.

#Android #AI #Gemini

📹 Мои мысли как ИИ повлияет на IT рынок

ИИ за последние 6 месяцев сильно изменило ландшафт разработки, рынок найма и подходы компаний. Где-то это хорошо влияет на рынок, где-то не очень. У меня есть своё видение того как меняется ситуацию и как адаптироваться инженерам

📹 Смотреть на YouTube

#AndroidBroadcast #AI

🔠 Разбираем эталлоный пример Android проекта с оффлайн AI от Google
Когда: четверг, 30 июля, 19:00 (GMT+3)

В прямом эфире устрою прожарку нового примера от Google с демонстрацией как встраивать AI в классические Android приложения.

Буду ревьювить код, отвечать на ваши вопросы и классно проведем время.

Смотреть можно на 📹 YouTube или 📹 VK Video. Запись останется после эфира.

#AndroidBroacast #AndroidDev #AI #CodeReview

🤖 Kimi K3, GPT 5.6, Qwen3.8 Max и OPUS 5 добавили в результаты официального AI Android Бенчмарка

Как поменялся рейтинг?
🏆 Claude Opus 5 новый лидер с результатов 91.8%. Прошлый лидер Fable 5 был с результатов 90.9%. По цене Opus вышел дороже
🥉 GPT 5.6 Sol попал на 3 строку с результатом 90.8%
‼️ На 4 месте расположился Kimi K3 с результатов 90.2%
👉 GPT 5.6 Luna показала результат 86.8% но при этом стоимость указана 7.2$ 🤯 (кажется тут закралась ошибка все верно и это шок по эффективности)
👉 GPT 5.6 Terra набрала 86.8% потратив 48$, что сейчас точно является лучшим показателем в соотношение результата на затраченный 1$.
🤔 Qwen3.8 Max показал достойные 87.0% но при этом потратил больше всех моделей - 196.7$

Бенчмарк все также игнорирует Grok и Compose модели 😡 Что-то не так в отношениях между компаниями Google и Илоном - загадка

UPD Kimi K3 не считается открытой моделью, что неверно. Изначально веса были закрыты и потом открываются. Видно в бенч попадают данные на момент запуска проверки модели.

#AI #Android #AndroidDev

🤖 GPT-6 Astra в большом отрыве 🤯 для решения задач и дешевле, чем Fable 5.1 и Opus 5 😂 для решения задач в Android, но даже топовая модель пока решает чуть больше четверти задач, а значит, что настройка харнеса, декомпозиция и корректировка всё ещё будут за человеком.

🆕 Обновление бенчмарка принесло оценку новых моделей: Gemini 3.8 и 3.7 Flash, GPT-6, Fable 5.1, Kimi K3 и Qwen 3.8 Max.

Конечно, новый подход к оценке значительно поменял расстановку моделей и затраты в $ за тест.
👉 Эффективная Luna улетела очень далеко
👉 Kimi K3 и Qwen 3.8 Max достойно держатся на уровне топов!
👉 Gemini 3.8 Flash — самая дешевая и лучше, чем Sonnet 5 🤔

Один из показателей эффективности моделей - это деньги, которые они тратят, но интересно сколько токенов ушло. Понятно что они разные между моделями, но все равно покажет как быстро съест лимит подписки.

#AndroidDev #Android #AI #Benchmark