Заполните простую форму, чтобы получить прямой контакт интегратора. Мы используем эти данные для аналитики, чтобы в дальнейшем узнать, как у вас прошло внедрение. Обещаем не спамить.
AI-разбор за 30 секунд
Где вы теряете заявки — и сколько это стоит
Пять быстрых тапов — и мы сверим ваши данные с десятками внедрений ИИ в похожие компании. Узнаете, сколько денег утекает на сливе заявок и рутине — и где именно.
В какой вы нише?
тап — и дальше
Сколько обращений в месяц?
заявки, звонки, сообщения — примерно
Средний чек сделки?
сколько в среднем приносит один клиент
Сколько человек отвечают клиентам?
менеджеры, администраторы — кто обрабатывает заявки
Средняя зарплата такого сотрудника?
оклад + бонусы — посчитаем, сколько стоит рутина
Сверяем с данными по вашей нише…
20 минут — и вы увидите это на своём бизнесе
Бесплатная онлайн-демонстрация: на ваших данных и каналах покажем, как AI-ассистент отвечает за секунды, квалифицирует и доводит заявку до заказа. Без презентаций — сразу на вашем бизнесе.
Заявка принята!
Свяжемся, чтобы назначить 20-минутную демонстрацию на вашем бизнесе — подготовим её на ваших данных и каналах. А пока посмотрите, как это работает у других.
Новая Gemini Flash считает вдвое быстрее и на 15% дешевле — при том же уровне интеллекта
Новости·23 июля 2026·2–3 мин чтения
Коротко
Google выпустила Gemini 3.6 Flash: интеллект остался на прежнем уровне, но скорость и цена заметно улучшились.
По независимым замерам Artificial Analysis, средняя задача теперь решается за 1,3 минуты против 2,7, а стоимость задачи упала с $0,59 до $0,50 (около −15%).
Google обновила быструю модель Gemini до версии 3.6 Flash. Главное — не рост «ума», а экономика: по независимым замерам Artificial Analysis индекс интеллекта не изменился (50 из 100), зато меняются скорость и цена:
1,3 мин
вместо 2,7 мин на среднюю задачу
$7,50
за млн токенов вывода (было $9)
−15%
стоимость средней задачи ($0,59 → $0,50)
Экономия — за счёт того, что модель реже «думает» после того, как уже нашла ответ. По внутренним тестам Google выросли и прикладные метрики (DeepSWE 37% → 49%, MLE-Bench 49,7% → 63,9%) — но это данные вендора, а не независимая проверка. Разбор с цифрами — на Хабре.
Новостная редакция llmcase.ru: разбираем новости про ИИ и что это значит для бизнеса в России. Каждая новость — со ссылкой на первоисточник. Больше материалов — в блоге автора.
