Саймон Уиллисон выпустил LLM 0.37 — обновление инструмента для обращения к языковым моделям через текстовые команды и из программ на Python. В нём появились новые модели и настройки подключения. А для тех, кто не выбирал собственную модель по умолчанию, изменился автоматический выбор: теперь это gpt-6-luna, которую автор называет вдвое дешевле прежней gpt-5.6-luna.
Что именно обновилось
О выпуске Уиллисон сообщил 2 ноября 2026 года. По его словам, версия собрала примерно два месяца новых возможностей и исправлений. Здесь LLM — название конкретного инструмента, а не новой нейросети. Если обозначение незнакомо, пригодится простое объяснение того, что такое языковая модель.
В список моделей добавлены gpt-6.1-sol и gpt-6.1-terra. Также появилась отдельная команда, которая упрощает настройку подключения к дополнительным моделям через интерфейсы, совместимые с OpenAI. Речь о способе обращения программы к сервису: совместимость позволяет настроить такое подключение в LLM. Само добавление модели в инструмент ничего не говорит о качестве её ответов.
Кого касается смена модели по умолчанию
Переход с gpt-5.6-luna на gpt-6-luna действует только в том случае, если пользователь не задал собственный вариант по умолчанию. Это существенная оговорка: выпуск не означает, что у всех пользователей автоматически сменится выбранная модель.
Уиллисон описывает новую модель как вдвое более дешёвую, чем предыдущая модель по умолчанию. В заметке нет абсолютных тарифов и расчёта стоимости конкретной задачи. Поэтому воспринимать это как обещание сократить любой счёт вдвое не стоит. Практический вывод скромнее: после обновления имеет смысл проверить, какая модель будет отвечать, если не указать её явно.
Зачем понадобилось различать типы файлов
Ещё одно изменение касается эмбеддингов — числовых представлений содержимого, которые помогают программам сопоставлять данные. Теперь поддержка эмбеддингов в LLM учитывает, что разные двоичные данные могут иметь разные типы содержимого: например, аудио и изображение требуют разного обозначения формата.
По объяснению автора, это необходимо для моделей вроде Gemini Embedding 2, способных создавать такие представления для текста, аудио, изображений и видео. Не следует путать изменение с обещанием, что любая подключённая модель теперь умеет работать со всеми этими форматами: речь об учёте типов данных в соответствующей части инструмента.
Исправления от 12 авторов — с помощью ИИ
Релиз включает исправления от 12 авторов; по словам Уиллисона, почти все они подготовлены с помощью ИИ. Для предварительного разбора предложений он сам использует Opus 5.5 или GPT-6 Astra и считает, что проверка оказалась менее обременительной, чем он ожидал.
При этом автор не описывает автоматическое принятие чужого кода. Он воспринимает такие предложения как сообщения об ошибках с приложенными примерами: иногда принимает готовое исправление, иногда пишет своё. Это опыт одного сопровождающего проект, а не доказательство того, что проверка ИИ-кода больше не нужна.
