Сравнение на 41 AI харнеса – от Claude Code до OpenClaw

Здравейте!

Когато казват „Claude пише код по-добре от GPT“, обикновено сравняват не моделите, а моделите заедно с програмата, в която работят. Тази програма се нарича harness (буквално – „юзда“, „обвивка“): тя събира контекста за модела, изпълнява извикванията на инструменти, които прави моделът, следи контекстния прозорец, решава какво може да прави агентът без да пита и определя къде се изпълняват командите му. Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw – всичко това са harness.

Пазарът се променя всяка седмица, затова всичко по-долу е състоянието към края на октомври 2026 г. по документация, хранилища и публични класации; датите без година се отнасят за 2026 г.

От какво се състои harness

Почти всичко, което в harness се настройва, се намира в папката .claude на проекта в Claude Code; при другите harness имената са си свои, но съставът е същият.

Общи стандарти за настройка

• AGENTS.md – общ файл с инструкции на проекта. Предложен е от OpenAI, файлът се среща в над 60 хиляди отворени проекта.
• Agent Skills – общ формат на скиловете. Създаден е и през декември 2025 г. е отворен от Anthropic; в списъка на поддържащите са 46 продукта, от Claude Code, Codex и Cursor до Hermes и OpenClaw.
• MCP (Model Context Protocol) – общ протокол за свързване на инструменти и данни, също от Anthropic. Разбират го почти всички harness от тази статия.
• ACP (Agent Client Protocol) от Zed – протокол между редактора и агента: Zed, IDE на JetBrains, VS Code, Neovim и Emacs чрез него свързват който и да е от около петдесетте агента, които го поддържат.

AGENTS.md, Agent Skills и MCP се намират в Agentic AI Foundation към Linux Foundation. Тази част от настройката се пренася между различните harness с една уговорка: Claude Code и Cline не търсят скилове в общата папка .agents/skills, нужна им е връзка от .claude/skills. Правилата по пътища, субагентите, хуковете, разрешенията, пясъчникът и плъгините са си свои във всеки harness.

Кой с какво работи

Анкетите поставят на първо място Claude Code, изтеглянията и токените – Codex, а най-голям обхват има Copilot.

• Потребители. Copilot има почти 80 млн инсталации на разширението за VS Code и, според преразказите на отчета на Microsoft, 50 млн потребители; в тези цифри влизат всички, които имат разширението, а не само тези, които използват агента. Codex през лятото имаше 5 млн активни потребители седмично.
• Изтегляния от npm за последната седмица на октомври: Codex – 27 млн, Claude Code – 12,8 млн, OpenCode – 4,5 млн, OpenClaw – 3,5 млн, Copilot CLI – 1,7 млн, Gemini CLI – 0,45 млн. Тук влизат CI и ботове, а Claude Code по-често се инсталира със собствения си инсталатор, без да минава през npm – затова това не е броят на хората.
• Токени в OpenRouter – шлюз към много модели, който публикува разхода по приложения. На 29 октомври: Codex – 2,6 трлн токена за денонощие, Claude Code – 2,1 трлн, Hermes Agent – 1,9 трлн, Kilo Code – 744 млрд, OpenClaw – 731 млрд, pi – 582 млрд, DeepSeek Harness (девето място) – 271 млрд, Cline – 139 млрд. Това е само трафикът през OpenRouter, тоест най-вече собствени ключове и отворени модели: абонаментите за Claude и ChatGPT тук не попадат.

Колко harness влияе на резултата

За един и същи модел разликата между най-добрия и най-лошия harness достига 10–20 пункта, а слаб или „чужд“ модел друг harness може да го повиши многократно. Harness на вендора обаче не е непременно най-добрият за собствения му модел, макар вендорите да обучават моделите за своите harness – така открито пишат, например, Google за Antigravity и Meta за Muse Code.

Основният бенчмарк, в който един и същ модел се пуска в различни harness, е Terminal-Bench: задачи в терминала (билд, поправка, настройка на сървър, обучение на модел), всяка в свой контейнер и с проверка с тестове. Отправната точка е Terminus 2, простият harness на самите автори на бенчмарка. Версия 2.0 (ноември 2025 г., 89 задачи) до края на октомври събра 137 записа „модел + harness“; от 29 модела, пуснати в два и повече harness, при 16 разликата между най-добрия и най-лошия harness е над десет пункта:

Най-добрите редове са малко известни harness, направени за класацията, но разликата в резултатите показва колко може да се извлече от същия модел.

Harness на вендорите във версия 2.0 се представиха по различен начин. Claude Code с моделите Claude и в петте двойки изоставаше от Terminus 2 с 1–6 пункта, Gemini CLI с моделите Gemini – и в трите двойки, а Codex CLI с моделите на OpenAI и в петте беше по-напред – с 1–14; Factory Droid победи Terminus 2 с всичките пет модела – с 4–13. Част от разликата се обясняваше със самите задачи: през май излезе версия 2.1, в която бяха поправени 28 задачи от 89 – с остарели зависимости или с недостиг на ресурси дори за правилно решение. На нея Claude Code с Opus 4.6 се покачи от 58,0% на 70,1%, Terminus 2 – от 62,9% на 63,8%, и изоставането от пет пункта стана преднина от шест. Като цяло във версия 2.1 harness на вендорите се отличават от Terminus 2 в диапазона от −8 до +5 пункта.

Експерименти, в които са сменяли само harness

• LangChain взе gpt-5.2-codex и променяше само своя harness Deep Agents – в частност, добави самопроверка преди завършване и откриване на зацикляне. Резултатът в Terminal-Bench 2.0 нарасна от 52,8% на 66,5% и тази цифра е в официалната таблица. За Deep Agents и LangGraph има отделна статия.
• Can Bölük сравни три формата за редактиране на файлове: apply_patch, както в Codex, str_replace, както в Claude Code, и собствен hashline, при който редовете се адресират с къси хешове. При 16 модела hashline победи патча при 14, средно с 15 пункта; при Grok Code Fast 1 резултатът нарасна от 6,7% на 68,3%. Задачите са синтетични, а авторът продава собствен harness, но ефектът е известен отдавна: в Aider още в края на 2023 г. резултатът на GPT-4 Turbo нарастваше повече от два пъти само от смяната на формата на редакциите.

Доколко може да се вярва на бенчмарковете

• Хардуер. Anthropic измери, че само ресурсите на контейнера движат резултата в Terminal-Bench 2.0 с шест пункта, и съветва да не се вярва на разлика под три пункта, докато конфигурациите не съвпаднат.
• Нагласяне. През април таблицата на Terminal-Bench беше почистена: един harness пазеше криптирани решения в двоичния си файл, друг зареждаше тестовете на задачата, а ForgeCode изтегляше готови решения в собствения си AGENTS.md. Резултатите на ForgeCode бяха анулирани, а всеки успешен опит сега се проверява от отделен агент-съдия.
• SWE-bench – набор от задачи от реални GitHub issue. Неговата версия Verified, главната цифра на 2024–2025 г., загуби доверие: през февруари OpenAI спря да я публикува – одитът откри дефектни тестове поне в 59% от задачите, на които моделите най-често грешаха, а моделите умееха да възпроизвеждат еталонните патчове по памет. SWE-bench Pro от Scale, предложен като замяна, Epoch AI оценява като „с дефекти“: според одитите 30% и повече от задачите са счупени; освен това той сравнява моделите в един неутрален harness, а не продуктите.
• Живи разработчици. METR през 2025 г. получи забавяне на опитните разработчици с ИИ с 19%, а при повторението през февруари – ускоряване с 4–18%, но самият той нарича този сигнал ненадежден: участниците отказваха да работят без ИИ.

Harness за програмиране: сравнение

Резултати от бенчмарковете

Тук вече се сравняват продуктите: модел в harness, като правило на собствения му вендор. Ориентирите са два. Terminal-Bench 4.0 – текущата версия (август, 66 задачи); в нея почти всеки модел е пуснат само в harness на своя вендор, затова влиянието на самия harness тя не показва. Индексът на кодовите агенти на Artificial Analysis се изчислява върху три набора от задачи. Тирето означава, че продуктът не е в класацията.

Пълното изпълнение на Terminal-Bench 4.0 струваше $600 за Codex с GPT-6.1 Sol и $4700 за Claude Code с Opus 5.5. По данни на Artificial Analysis Codex решава задача средно за 24 минути и $1,5–7, Claude Code с Opus 5.5 – за час и $11,4, Mistral Vibe – за $1,26.

Разработчик, лиценз, развитие

Интерфейси, модели и цени

Абонаментите за Claude, ChatGPT и Google са ограничени с петчасови прозорци и седмични лимити, така че „Pro за $20“ е вход, а не безлимит. Абонаментът за Claude освен това работи само в продуктите на Anthropic, затова, например, OpenCode стига до моделите на Claude през инсталиран наблизо Claude Code. В обратната посока пътят е отворен: моделите DeepSeek, GLM и Kimi се свързват с Claude Code чрез променливата ANTHROPIC_BASE_URL – вендорите им го документират (инструкция на DeepSeek), а Anthropic такъв режим не поддържа.

За напълно локална работа на обикновен компютър по размер са подходящи модели с 20–30 млрд параметъра като Qwen3.8-27B или Devstral Small 2; отворените флагмани на DeepSeek, GLM и Kimi тежат от стотици милиарди до трилиони параметри и изискват сървър (как да се стартират модели на собствен хардуер).

Настройка: инструкции, скилове, субагенти, хукове

Файловете от папката .claude частично четат и други harness: Cursor, Copilot, Cline, OpenCode, Devin и Junie.

Изолация и работа без човек

Всеки от тези harness може да се стартира във виртуална машина: всички работят на Linux и поддържат режим без интерфейс. По-важно е какво ще защити машината, когато се отдалечите от нея: където пясъчникът не е включен по подразбиране, той трябва да се включи или harness да се сложи в контейнер. Режимите, в които разрешенията се раздават от отделен модел-класификатор – auto при Claude Code, Auto-review при Cursor, Assisted при Copilot – спестяват потвърждения, но самите вендори не ги смятат за граница на сигурността.

Паралелните сесии се изолират една от друга с отделни git worktree – така са устроени Claude Code, Kilo Code и субагентите на Antigravity. Промените се връщат с чекпойнти (Claude Code, Cline), снимки (OpenCode) или, както в Codex, само през git.

Уязвимости за 2026 г.

Сметката зависи и от това дали вендорът публикува отчети: при затворените продукти без публичен канал такава няма изобщо. Сценариите при всички са едни и същи: настройки от чуждо хранилище, които изпълняват код, заобикаляне на диалога за доверие към проекта и излизане от пясъчника.

Harness за програмиране: профили

Claude Code

• Особености: в Claude Code плъгините се инсталират с една команда от маркетплейса, а експерименталните екипи от агенти и работните потоци раздават работа на стотици субагенти.
• През 2026 г.: от Claude Code изтекоха изходните кодове през source map.

Подробно: практики, хукове, команди и настройки, документация.

OpenAI Codex

• Особености: в пясъчника на Codex служебните .git, .agents и .codex са достъпни само за четене, файловете .rules решават кои команди могат да излязат навън, а отгоре работи агент-страж.
• Ограничения: външни пул рекуести в отворения CLI на Codex не се приемат; функциите често се изтриват и преименуват – през септември беше премахнат режимът на MCP сървър.
• През 2026 г.: приложението Codex беше слято с ChatGPT.

Код · документация

Cursor

• Особености: в Cursor има Projects, където координатор раздава работа на изпълнители, и собствен git хостинг Origin (бета); собствените модели Composer – втората версия е изградена върху отворения Kimi K2.5.
• Ограничения: механизмът за доверие към работната папка в Cursor по подразбиране е изключен.
• През 2026 г.: през април излезе Cursor 3 с прозорец за агенти; след като SpaceX купи Cursor, OpenAI, по съобщения на пресата, прекратява прекия достъп на Cursor до моделите си от 12 ноември.

Документация

GitHub Copilot

• Особености: в Copilot към една задача в GitHub може да се назначат още и агентите Claude и Codex; има автоматичен избор на модел и режим Fusion, при който моделите работят каскадно или се проверяват един друг.
• През 2026 г.: през февруари Copilot CLI излезе от превю; от 28 октомври общият двигател на Copilot се нарича Microsoft Copilot harness.

Документация

Google Antigravity и Gemini CLI

• Какво е положението с продуктите: Google събра кодовите си продукти в Antigravity – нова програма на Go, а не форк. Gemini CLI от 18 юни е само за корпоративни клиенти и „не е оптимизиран за Gemini 4+“; Jules се закрива на 31 декември; Code Assist от 9 октомври не се продава.
• Особености: Antigravity импортира разширенията на Gemini CLI и плъгините на Claude Code.

Документация

OpenCode

• Ограничения: втората версия на OpenCode (септември) чупи плъгините, API на сървъра и формата на конфигурацията.

Хранилище · документация

Cline и Kilo Code

Cline е оригиналът, Kilo Code – неговият наследник, преместил се върху форк на OpenCode. Третият от семейството, Roo Code, е закрит през май; общността го продължава с форка Zoo Code.

• Особености: Cline привлече $32 млн инвестиции, беше пренаписан върху собствен SDK и се сдоби с канбан дъска за задачи.

Cline · Kilo Code

pi

• Кой: pi е написан от Марио Цехнер (Mario Zechner); от април проектът е собственост на компанията Earendil, версия 1.0 излезе на 1 октомври.
• Особености: върху pi са построени OpenClaw, MiniMax Code, Kimi Code и CLI на Augment Code; системният промпт на pi е по-кратък от хиляда токена, а разширенията, скиловете и шаблоните за промптове се инсталират като пакети.
• Ограничения: в pi няма режим на планиране и система за разрешения.

Хранилище

DeepSeek Harness

• Особености: DeepSeek Harness излезе през август 2026 г.; принципът му е „всичко е плъгин“; има разписания и уебхукове за ревю в GitHub.

Хранилище

Qwen Code

• Особености: Qwen Code израсна от Gemini CLI; има SDK за TypeScript, Python и Java и режими от „само план“ до автоматичен с класификатор.

Хранилище

Goose

• Кой: Goose е създаден в Block (Square, Cash App) и стана един от трите проекта, с които започна Agentic AI Foundation.
• Особености: в Goose има прослойка за модели, които лошо извикват инструменти; рецептите са YAML описания на повтарящи се процеси, които се извикват като команди; повече от 70 разширения-MCP; режими „автономно“, „питай“, „умно потвърждение“, „само чат“ и независим агент-проверител.

Хранилище

Останалите harness за програмиране

Kimi Code, ZCode и MiniMax Code са устроени еднакво: отворен harness плюс абонамент за модела на собствената лаборатория, който може да се използва и в чужди harness. И трите четат AGENTS.md и разбират MCP, скилове и хукове в стила на Claude Code.

Continue е достъпен само за четене, Trae Agent на ByteDance е изоставен от февруари.

Универсални агенти

Кодовият harness е инструмент по заявка: давате му задача, той я изпълнява, сесията приключва (разписания и облачни задачи при тях вече има, но същината е същата). Универсалният агент е процес, който работи постоянно: на вашия компютър, на нает сървър или в облака на вендора. Вътре всичко е същото – модел, цикъл на извикване на инструменти, скилове, субагенти, MCP, – а разликите са три:

• Канали вместо терминал. Агентът е шлюз, към който са свързани Telegram, WhatsApp, Slack, поща. Можете да му пишете от телефона и да му пишат не само вие.
• Разписание и инициатива. Агентът не чака съобщение: на всеки половин час проверява пощата, сутрин изпраща обобщение, следи цената на билет.
• Дълга памет. Не историята на една сесия, а натрупани бележки за вас и вашите дела.

Сравнение на универсалните агенти

OpenClaw

• Кой: OpenClaw е създаден от Питър Щайнбергер (Peter Steinberger), основател на PSPDFKit, който от февруари работи в OpenAI; от юли проектът е в независим фонд, сред спонсорите са OpenAI, NVIDIA, Microsoft и Tencent. Предишните имена са Warelay, Clawdis, Clawdbot и Moltbot. Около 393 хил. звезди, 384 участника, релизи почти всеки ден.
• Настройка: AGENTS.md – инструкции, SOUL.md – характер и граници, USER.md – какво агентът знае за вас, MEMORY.md и дневните бележки – памет; скилове във формата Agent Skills от регистъра ClawHub.
• Памет: Markdown файлове с търсене по думи и по смисъл; преди компресирането на контекста агентът запазва важното в паметта, а фоновият режим на „сънуване“ пренася утвърдилите се факти в MEMORY.md. Скиловете агентът може да пише и обновява сам.
• Автоматизация: разписание, уебхукове, тригери от Gmail, MCP; субагентите са фонови сесии със собствен модел, които връщат резултата в основния разговор.
• Ограничения: според документацията на OpenClaw един шлюз е една граница на доверие, а не среда за няколко потребители; вход с абонамента за ChatGPT има, с абонамента за Claude – няма.

Хранилище · документация

Hermes Agent

• Кой: Hermes Agent се прави от Nous Research, автор на отворените модели Hermes; агентът излезе няколко седмици след бързия възход на OpenClaw. Python, около 259 хил. звезди – от май плюс 98 хиляди срещу 20 при OpenClaw; 397 участника.
• Самообучение: от време на време агентът преглежда направеното и запазва извода в паметта или създава и редактира скил, за да реши следващия път задачата по готова процедура.
• Памет: нарочно малка – MEMORY.md около 2200 знака, USER.md около 1400; вмъква се като снимка в началото на сесията, за да не се чупи кешът на промпта; плюс пълнотекстово търсене във всички сесии.
• Изпълнение: шест бекенда – хост, Docker, SSH, Modal, Daytona, Vercel Sandbox; платен хостинг от $20 до $200 на месец.
• Скилове и субагенти: Agent Skills от хъб с няколко източника, включително ClawHub, със скенер при инсталиране; до десет субагента паралелно.
• Ограничения: опасността на командата в Hermes се оценява от помощен модел, а в контейнерните бекенди тези проверки са изключени; документацията признава, че истинската граница е само операционната система.

Хранилище · документация

Леки алтернативи на OpenClaw

След OpenClaw се появи семейство „щипки“ (claws) – агенти от същия тип, написани наново и различаващи се по размер или изолация. Независим одит за сигурността на нито един от тях не намерих.

Редом с тях са Agent Zero, на който се дава цял Linux с работен плот вътре в Docker, и Microsoft Scout – корпоративна надстройка над OpenClaw с акаунти Entra и контрол върху изтичането на данни.

Облачни агенти на лабораториите

• ChatGPT Work (OpenAI) – наследник на ChatGPT agent; от юли живее в настолния ChatGPT върху технологията Codex: задачи по събитие и разписание, следене на промени, плъгини за Slack, Teams, Google Drive и CRM.
• Claude Cowork (Anthropic) – Claude Code за тези, които не пишат код: документи, браузър и управление на екрана с разрешение за всяко приложение; влиза в Pro, Max, Team и Enterprise. От 6 октомври новите задачи при Pro и Max се изпълняват на сървърите на Anthropic; преди това сесията вървеше във виртуална машина на компютъра на потребителя (Apple Virtualization на macOS, Hyper-V на Windows).
• Gemini Tasks (Google), до преименуването – Gemini Spark: денонощен агент, построен върху Antigravity, със собствен пощенски адрес, отдалечен браузър и компютър в облака, достъп до Workspace, Chrome и MCP. Достъпен е за абонатите на Google AI Pro и Ultra, за работни и учебни акаунти е затворен.
• Perplexity Computer – облачен „цифров работник“ с ядро на Claude Opus, което раздава подзадачи на десетки модели от различни вендори; от 20 октомври има напълно локален режим на Mac с модела Qwen.
• Manus – облачен агент с общо предназначение: Meta го купи през декември 2025 г., през април китайският регулатор блокира сделката и от 1 септември Manus отново работи независимо. Облачен пясъчник с браузър плюс управление на браузъра на вашия компютър.
• Останалите: облачният „служител“ Claw на Genspark и китайските облачни версии на OpenClaw от ByteDance, Tencent и Alibaba.

Сигурност на универсалните агенти: какво вече се е случило

За OpenClaw са документирани най-много инциденти:

• Една връзка – и команди на хоста. Уязвимостта на OpenClaw CVE-2026-25253 (февруари): контролният панел се доверяваше на адреса на шлюза от параметър на връзката и изпращаше натам токен. С откраднат токен можеха да се изключат потвържденията и да се изпълняват команди направо на хоста, заобикаляйки Docker – дори при шлюз, достъпен само от localhost.
• Злонамерени скилове. Одитът на всички 2857 скила в ClawHub, регистъра на OpenClaw, откри 341 злонамерени, почти всички от една кампания: „първо инсталирайте това“ – и на машината пристигаше Atomic Stealer, който краде пароли. За публикуване на скил тогава стигаше акаунт в GitHub, по-стар от седмица.
• Шлюзове в отворения интернет. През февруари различни сканирания откриха от 40 до 135 хиляди шлюза на OpenClaw, достъпни от интернет, значителна част – с известна уязвимост за отдалечено изпълнение на код.
• Превземане през браузър. Атаката ClawJacked: всеки сайт отваряше WebSocket към шлюза на OpenClaw на вашата машина и налучкваше паролата със стотици опити в секунда – за localhost ограничение на честотата нямаше.
• Реакция. Gartner нарече риска от OpenClaw за бизнеса „неприемлив“, китайският CERT – „изключително слаба конфигурация по подразбиране“, в Китай държавните компании бяха ограничени в използването му. През септември одитът на Trail of Bits откри 0 критични и 2 сериозни проблема, всичко е закрито.

Общо за OpenClaw има 722 публикувани известия за уязвимости, от които 14 критични и 249 с висока важност. Пикът беше през февруари и март – 220 и 204 известия; към лятото потокът спадна до няколко десетки на месец.

При Hermes във външни бази има 10–12 CVE, случаи на експлоатация и злонамерени скилове не са намерени, макар хъбът му да може да инсталира скилове и от ClawHub. При Claude Cowork през юли изследователите показаха, че виртуалната машина на сесията монтираше цялата файлова система на хоста за запис и през верига от грешки в ядрото на Linux от госта можеше да се стигне до файловете на хоста. Anthropic закри отчета като „информационен“; поправка за локалния режим няма.

Класовете проблеми се повтарят от продукт на продукт:

• отвореност по подразбиране – шлюзът е достъпен от мрежата, а не само от вашата машина;
• верига на доставки – злонамерени скилове, плъгини и инсталатори;
• разрешения, които се губят по пътя: проверката е минала на първата стъпка на задачата, а действието се изпълнява на петата, вече в друг контекст;
• контейнерът като единствена граница – докато в него не се намери дупка;
• промпт инжекции, които вендорите не смятат за уязвимост.

Колко добре работят универсалните агенти

Независимо сравнение на OpenClaw, Hermes и облачните агенти върху един и същ модел няма.

• Реална работа – Remote Labor Index. Scale AI и CAIS взеха 240 истински поръчки от фрийланс борси – дизайн, видео, данни, документи – и зачитат резултата, ако не е по-лош от този на нает човек. През октомври 2025 г. най-добър беше Manus: той доведе до приемане 2,5% от поръчките, ChatGPT agent – 1,3%. В юлското измерване най-добрият модел, Claude Fable 5, е с 15,8%, Opus 4.8 – 8,3%, GPT-5.5 – 6,3%, Opus 4.6 в обвивката Cowork – 4,2%, Manus 1.6 Max – 2,9%. Моделите на Anthropic при това работеха в Claude Code, моделите на OpenAI – в Codex CLI, и двата с инструмент за управление на екрана.
• Бенчмаркове в рамките на собствения harness. PinchBench от Kilo пуска моделите върху задачи на OpenClaw: 147 задачи, лидерите набират 88–93,5% и първите десет модела се побират в шест пункта. Hermes Bench от самата Nous: 150 задачи, Claude Opus 5.5 – 76,7 при $0,52 на задача, Claude Haiku 5.5 – 71,0 при $0,015. Разликата в качеството е шест пункта, в цената – тридесет и пет пъти. И двата бенчмарка сравняват модели в един harness, а не различни harness помежду им.
• Отделни умения на моделите. В OSWorld-Verified (управление на компютър) най-добрите модели набират около 86% при човешко ниво 72%, в BrowseComp (търсене в уеб) – около 92%. В новия, по-дълъг OSWorld 2.0, по външни обобщения, Opus 4.8 набира около 21% вместо 83%.

Код и данни: какво обещават вендорите

Harness изпраща на доставчика на модела всичко, което агентът е прочел или е получил от командите: файлове, изход от тестове, диффове, а ако агентът е отворил .env – и съдържанието му. Дали тези данни ще отидат в обучението, колко време се пазят и къде, определя договорът с вендора на модела и типът план, а не самият harness.

Обучение и съхранение

Обещаните срокове за съхранение могат да бъдат отменени от съд: от 13 май до 26 септември 2025 г. OpenAI по съдебно предписание съхраняваше логовете на Free, Plus, Pro, Team и API без нулево съхранение, които иначе щяха да бъдат изтрити.

Регион, сертификати и юридически гаранции

Китайски доставчици

Срокове за съхранение не посочва нито един от петте: формулировките са „колкото е необходимо“ или „докато акаунтът е активен“. За Kimi Code и GLM Coding Plan отделни условия няма и не е ясно коя политика се прилага към тях. Къде ще отиде кодът, решава адресът на доставчика в настройките, а не harness: в списъците на поддържаните инструменти на тези абонаменти са Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, OpenClaw и Hermes.

Ограничения от страна на държави и компании:

• DeepSeek. Италия блокира приложението през януари 2025 г., Южна Корея спираше изтеглянията от февруари до април 2025 г. На държавни устройства го забраниха Тайван, Австралия, Чехия, Министерството на търговията на САЩ и редица щати; Microsoft забрани приложението на служителите си. През октомври 2026 г. Министерството на вътрешната сигурност на САЩ задължи гражданските федерални ведомства да премахнат продуктите на DeepSeek, включително построените върху него външни инструменти.
• Zhipu (Z.ai). От януари 2025 г. е в американския Entity List – това е експортен контрол, а не забрана да се използва услугата.
• И петте доставчика са посочени в бюлетина на NSA, CISA и FBI от 8 септември 2026 г. сред компаниите, дестилирали американски модели; препоръки към клиентите на тези модели бюлетинът не дава.

Посредници: шлюзове и собствени ключове

• OpenCode Zen и Go. Моделите са разположени в САЩ и ЕС, повечето – без обучение и съхранение. Изключения: част от безплатните модели, върху чиито данни доставчикът се обучава; модели с отметка Contributor, включително Muse от Meta, които се обучават върху заявките и се включват само от администратор; част от моделите на OpenAI, Anthropic и xAI със съхранение 30 дни. Споразумението за нулево съхранение с DeepSeek се подновява месечно, текущото действа до 31 октомври. OpenCode заявява SOC 2 Type 1 и 2, отчетите – под NDA.
• Kilo Gateway. Работи през OpenRouter и Vercel AI Gateway, сървъри в САЩ. Условията дават на Kilo безсрочен лиценз върху данните на клиента, включително изходния код, „за предоставяне и подобряване на услугите“. Безплатният режим Auto Free може да изпраща заявки до доставчици, които ги логват и се обучават върху тях; нулево съхранение има само в Enterprise.
• Доставчици на Cline и ClinePass. Заявките минават през инфраструктурата на Cline и телеметрията за тях може да включва заявката и отговора на модела; за съхранението и обучението документацията на ClinePass не казва нищо. Със собствени ключове Cline изпраща заявките директно до доставчика.
• Nous Portal (Hermes). Условията дават на Nous лиценз върху заявките и отговорите, включително за обучение и предаване на трети лица; режимът на поверителност, който трябва да се включи ръчно, изключва съхранението и обучението, метаданните остават.
• Собствени ключове в комерсиалните harness. В Cursor заявките със собствен ключ все пак минават през сървъра на Cursor, където се сглобява промптът, и нулевото съхранение тогава се определя от доставчика. Copilot CLI със собствен доставчик изпраща заявките директно до него, а чатът в IDE със собствен ключ – през API на GitHub.

Какво остава на вашата машина

Goose изпраща телеметрия само със съгласие, pi – една анонимна проверка на версията при инсталиране, Kimi Code я изключва с променливата KIMI_DISABLE_TELEMETRY=1.

Течове на код и ключове през агенти