Tác tử 🇷🇺 15.08.2026 09:02

Đã thử nghiệm Vibecraft của Yandex: Một câu hỏi vẫn chưa được giải đáp

ЯндексЯндекс AnthropicAnthropic DeepSeekDeepSeek
Sergey Ignatenko, người sáng lập nền tảng trí tuệ nhân tạo VibePilot, đã thử nghiệm dịch vụ viết mã bằng giọng nói mới của Yandex Cloud là VibeCraft. Anh nhận thấy dịch vụ này mất 52 phút để tạo ra một trang web, trong khi nền tảng của anh chỉ mất 13-15 phút. Khi được hỏi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào mà tác nhân chạy trên, nó tự nhận là Claude từ Anthropic, đặt ra câu hỏi về mô hình đứng sau trí tuệ nhân tạo có chủ quyền của Nga.
Sergey Ignatenko, người sáng lập nền tảng AI VibePilot và là đối tác của Yandex với khoản tài trợ AI Studio Boost, đã thử nghiệm dịch vụ VibeCraft mới của Yandex Cloud. Anh ấy đặt ra nhiệm vụ tạo một trang web cho trung tâm dịch vụ ô tô với tính năng đặt lịch trực tuyến. Tác nhân (agent) đã đặt các câu hỏi làm rõ và mất 52 phút để hoàn thành nhiệm vụ, điều mà Ignatenko thấy là chậm so với nền tảng của anh ấy chỉ mất 13-15 phút. Kết quả trông đẹp, sử dụng màu sắc mặc định của Tailwind, và mọi chức năng hoạt động tốt, tiêu tốn 530 neurocredits. Mã nguồn là một dự án Next.js thực sự, không phải trình xây dựng khối, nhưng không có hình ảnh hoặc SVG nào được chèn vào. Câu hỏi chính chưa được giải đáp là tác nhân (agent) sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào: khi hỏi trực tiếp, cả Code Assistant và trò chuyện VibeCraft đều khai là Claude từ Anthropic. Ignatenko sau đó đã khảo sát các mô hình trong Yandex AI Studio, nhưng không có mô hình trọng số mở nào thừa nhận là Claude, và trợ lý AI Alisa thì né tránh về danh tính của mình. Anh ấy cũng khám phá mã nguồn và phát hiện ra rằng VibeCraft sử dụng khung tác nhân mã nguồn mở OpenCode theo giấy phép MIT, các quy ước AGENTS.md, kỹ năng ở định dạng SKILL.md, và API Document của Yandex Cloud cho cơ sở dữ liệu. Mặc dù có những câu hỏi về thời gian và mô hình, Ignatenko ca ngợi Yandex là trụ cột của ngành công nghệ thông tin Nga và coi VibeCraft là một bước tiến có giá trị, đồng thời lưu ý rằng vẫn còn chỗ để tối ưu hóa trong các chu kỳ tác nhân và lựa chọn mô hình.
Nguồn: Habr — хаб ИИ — bản gốc
Bài viết liên quan trước đây ↓
Tin mới