Claude намеренно «тупеет»: модели ИИ тоже начали «подстраиваться под собеседника»?

marsbitОпубликовано 2026-04-14Обновлено 2026-04-14

Введение

Клод, ИИ от Anthropic, демонстрирует признаки снижения интеллектуальных способностей, согласно данным AMD AI. Анализ 17 871 блока мышления и 234 760 вызовов инструментов показал, что с середины февраля модель сократила глубину размышлений на 67–73%, часто редактируя код без предварительного чтения файлов. Пользователи в социальных сетях жалуются на снижение качества и «ленивые» ответы. Anthropic объясняет это внедрением функции «адаптивного мышления», которая оптимизирует глубину рассуждений в зависимости от сложности задачи, и предлагает вручную настроить уровень усилий для улучшения результатов. Это отражает более широкую тенденцию в индустрии ИИ: скрытое снижение производительности для контроля затрат, с приоритетом для корпоративных клиентов, в то время как обычные пользователи получают упрощённые версии моделей.

Автор | Мировая фабрика моделей

Claude «глупеет»?

Недавно старший директор AMD AI Group Стелла Лоренцо раскритиковала Anthropic.

Она провела ретроспективный анализ 17 871 блоков мышления и 234 760 вызовов инструментов в 6 852 файлах сессий, используя реальные производственные журналы своей команды.

Данные показали, что с середины февраля поведение Claude заметно ухудшилось.

Медианный объем «размышлений» упал с 2200 символов до 600, снижение на 67-73%;

Количество прочтений файлов перед редактированием сократилось с 6.6 раз до 2, а в трети случаев правки вносились вообще без предварительного чтения файла.

Стелла в своем анализе указала, что из-за снижения способности к рассуждению модель постепенно перестала полностью читать код перед его изменением.

Она написала: «Когда мышление становится поверхностным, модель по умолчанию выбирает операцию с наименьшей стоимостью».

Это не единичный случай. Еще в марте недовольство разработчиков начало массово проявляться.

В X пользователь написал: «Я уже думал, что за последние недели я сам свихнулся из-за Claude. Он кажется медленнее, ленивее, как будто не думает перед ответом, и в итоге у меня галлюцинации».

В Reddit тоже жаловались: «Claude кажется менее осознанным, как будто ему сделали лоботомию. Кроме того, что он поглупел, он еще и начал самовольно выполнять крайние операции без спроса…».

Другие заявили, что это прямое предательство пользователей со стороны Anthropic: «Они просто сделали проблему невидимой для всех нас, пользователей, по принципу „не вижу — не покажу“… Это результат того, что AI-лаборатории оптимизируют прибыль, а не качество вывода».

От пользовательских жалоб до подтверждения данными — факт «оглупления» Claude基本上 подтвержден.

Официальный ответ Anthropic также признал, что глубина мышления и «усилие» (effort) действительно постоянно корректируются.

Если это сделано Anthropic намеренно, значит ли это, что в будущем возможности модели будут незаметно «ухудшаться»?

Или же самые сильные возможности модели больше не будут предоставляться всем в равной степени?

«Оглупление» Claude — намеренное действие

Claude Opus 4.6 и его режим для написания кода Claude Code, представленные в январе 2026 года, когда-то считались разработчиками вершиной в области кодирования.

Его глубина мышления была поразительной, он придерживался принципа «сначала исследование» (research-first), стабильно обрабатывал длинные контексты, а его способность к рефакторингу множества файлов была почти непревзойденной.

Внутренняя команда AMD даже использовала его, чтобы за выходные полностью объединить и запустить 190 тысяч строк унаследованного кода, максимально повысив производительность.

Однако переломный момент наступил в начале февраля.

Anthropic тихо представила функцию «adaptive thinking» (адаптивное мышление), официально описанную как «позволяющая модели интеллектуально调整 глубину мышления в зависимости от сложности задачи».

На поверхности это выглядело как удобство для пользователей, но на деле включило глобальный переключатель дросселирования.

В начале марта значение усилия (effort) по умолчанию было незаметно снижено до medium (среднего), одновременно сводки процесса мышления стали быстро скрываться, и пользователи больше не могли с первого взгляда понять, насколько глубоко модель подумала.

В тот же период Anthropic выпустила 14 небольших обновлений, но столкнулась с 5 масштабными простоями, что показало, что давление на вычислительные мощности и нагрузку приближается к пределу.

Жалобы разработчиков начали массово поступать, некоторые заметили, что производительность особенно плоха в часы пик (послеполуденное время по восточному US), и заподозрили динамическое дросселирование нагрузки.

В апреле личное участие директора по AI AMD с подтверждением данными окончательно взорвало общественное мнение.

На этом этапе Борис Черни, ответственный за Claude Code в Anthropic, был вынужден дать официальный ответ.

Он заявил, что «adaptive thinking» влияет на отображение мышления, а не на базовые рассуждения, и настаивал, что это «намеренная оптимизация», а не баг. Пользователи, желающие улучшить результаты, могут вручную установить effort на high (высокий).

Скрытый смысл ответа Anthropic ясен: оглупление — это не баг, это наша осознанная продуктовая оптимизация, просто настройте параметры сами.

Этот ответ мгновенно вызвал еще большую волну гнева.

Ключевой момент в том, что с середины февраля до начала апреля Anthropic никогда заранее не анонсировала никаких значительных изменений.

Множество платящих пользователей, совершенно unaware, продолжали платить полную стоимость подписки, в то время как модель была тихо подвергнута дросселированию.

Таким образом, «оглупление» Claude — это не то, что у модели «сломался мозг», а скорее более скрытое и коммерчески ориентированное действие со стороны Anthropic:

Снижение глубины мышления по умолчанию в обмен на более высокую скорость, меньшую нагрузку и затраты на GPU.

Стратификация возможностей моделей

За этим штормом «оглупления» скрывается тревожный феномен:

Возможности моделей начали стратифицироваться.

Расчеты Стеллы прямолинейны: согласно данным on-demand ценообразования AWS Bedrock, фактические затраты ее команды на вывод в марте составили около 42 121 доллара, в то время как фактически уплаченная абонентская плата за Claude Code за тот же месяц составила всего 400 долларов.

Эта разница, по крайней мере, указывает на то, что в сценариях экстремально интенсивного использования существует огромный разрыв между абонентской платой и реальным потреблением вычислительных ресурсов.

Вероятно, это доля рынка, которую Anthropic купила, сжигая капитал, но у таких субсидий есть пределы.

Когда потребление вывода重度 пользователями достигает определенного порога, устойчивость бизнес-модели начинает动摇.

Борис Черни в своем ответе透露关键信号: Anthropic тестирует включение режима high effort по умолчанию для пользователей Teams и Enterprise.

Другими словами, более сильные推理能力 начинают рассматриваться как более дорогой ресурс для分层配置, а не как возможность, получаемая всеми по умолчанию на равных.

Это означает, что бизнес-модели больших языковых моделей будут further дифференцироваться.

Сейчас 80% выручки Anthropic поступает от корпоративных услуг и вызовов API, высоко лояльный B2B-сегмент — это настоящая жизненная артерия.

Нынешние действия Anthropic направлены на то, чтобы привлечь корпоративное использование в свою собственную платформу first-party.

Для высокоценных B2B-клиентов Anthropic, вероятно, ускорит выпуск более мощных корпоративных версий, предоставляя клиентам, оплачивающим реальные затраты, полный спектр возможностей модели.

А конечные пользователи с ежемесячной подпиской (C端) будут продолжать пользоваться «достаточно хорошей» упрощенной версией, удовлетворяя таким легковесным потребностям, как чат, написание текстов, дополнение кода, но никогда не переступая порог рентабельности.

Что касается промежуточной зоны — независимых разработчиков и небольших команд, которым нужны сложные рассуждения, но которые не могут позволить себе корпоративные цены, — они станут самой пострадавшей группой.

Пользователь в X подтвердил в посте:

«API корпоративной версии Claude работает намного лучше, чем подписки Pro/Max. При тестировании в одном и том же фреймворке поведение корпоративной версии и Pro/Max просто разное. Но это также означает, что теперь приходится тратить 4-12 тысяч долларов в месяц в зависимости от того, сколько потоков я запускаю одновременно».

Другими словами, вероятный путь коммерциализации больших моделей в будущем — это приоритет B2B и снижение затрат на C端.

Кто заплатит за «оглупление»?

Инцидент с Claude — не единичный случай, а отражение того, что вся индустрия ИИ вступает во вторую половину коммерциализации.

Будь то неоднократное незаметное снижение качества серии GPT от OpenAI или тихое ограничение пропускной способности Gemini от Google, все повторяет один и тот же сценарий:

Сначала привлечь пользователей высокой производительностью, а затем контролировать затраты через программное дросселирование.

Неизбежным результатом станет то, что B2B сможет покупать более мощные модели по высоким ценам с гарантиями SLA, а C端 получит дистиллированные, low-effort версии для простых пользователей.

Скорость «поумнения» моделей для C端 уже заметно отстает от таковой для B端.

Что еще серьезнее, эта стратификация носит неявный характер.

Anthropic и другие производители снижают бюджет на вывод способом,难以察觉, и обычные пользователи не получают никаких уведомлений.

Этот выбор, возможно, и снижает давление затрат на вычисления в краткосрочной перспективе, но долгосрочной ценой является потеря доверия к бренду.

Когда то, что Claude может тайно «глупеть», станет consensus среди пользователей, Anthropic потеряет не просто нескольких重度 пользователей, а доверие всей экосистемы к нарративу о доступности и прозрачности ИИ.

Если смотреть шире, инцидент с Claude — это缩影 того, как индустрия ИИ переходит от дикого роста к тщательной обработке.

Период субсидий закончился,开始显现真实成本,谁来承担这些成本?

Будет ли это компрессия опыта для C端 и повышение цен для B端, или же ожидание прорыва в эффективности благодаря революции в программном и аппаратном обеспечении — все это определит ландшафт AI-приложений на следующие пять лет.

未来的趋势已初见苗头,ИИ больше не становится все умнее как универсальный миф, а движется к элитарной стратификации.

Связанные с этим вопросы

QКакие конкретные данные привела Стелла Лоренцо, чтобы доказать снижение интеллектуальных способностей Claude?

AСтелла Лоренцо проанализировала 6 852 файла сессий, 17 871 блоков и 234 760 вызовов инструментов. Данные показали, что медианный объем мышления Claude упал с 2200 символов до 600 (снижение на 67-73%), а количество прочтений файлов перед редактированием сократилось с 6,6 раз до 2. В трети случаев модель вносила правки, вообще не читая файлы.

QКак официально ответила Anthropic на обвинения в «снижении интеллекта» Claude?

AAnthropic, через руководителя Claude Code Бориса Черны, заявила, что функция «adaptive thinking» влияет на отображение процесса мышления, а не на базовые推理能力. Компания назвала это «преднамеренной оптимизацией», а не ошибкой, и предложила пользователям вручную устанавливать параметр effort на high для улучшения результатов.

QКакова предполагаемая коммерческая причина, по которой Anthropic могла intentionally снизить производительность Claude?

AПредполагаемая коммерческая причина — значительный разрыв между стоимостью подписки для пользователей и реальными затратами на вычисления. Анализ AMD показал, что фактические затраты на推理 в их сценарии составили $42 121, в то время как плата за подписку Claude Code была всего $400. Снижение интеллекта позволяет Anthropic контролировать затраты на GPU и нагрузку на серверы.

QКакое будущее распределения возможностей ИИ-моделей, по мнению статьи, показал этот инцидент?

AИнцидент показал тенденцию к стратификации возможностей ИИ-моделей. Будущее, по мнению статьи, — это приоритетное предоставление полной мощности корпоративным (B2B) клиентам, готовым платить высокую цену (тысячи долларов в месяц), в то время как обычные (C2C) подписчики получают «урезанные» версии с уменьшенными возможностями для базовых задач.

QКакие более широкие последствия для индустрии ИИ автор видит в этом инциденте?

AАвтор видит в этом инциденте缩影 того, что индустрия ИИ переходит от этапа бурного роста к этапу тщательной коммерческой эксплуатации. Завершился период субсидий, и начинают проявляться реальные затраты. Ключевой вопрос — кто будет нести эти затраты: пользователи через ухудшение качества или через повышение цен. Это определяет будущую格局у ИИ-приложений, двигаясь от мифа о всеобщем доступе к элитарной стратификации.

Похожее

Совместное вмешательство США и Японии: новое «Соглашение Плаза», начало Бреттон-Вудской системы 2.0 и конец эры йеновых арбитражей

Мероприятие по совместной поддержке иены США и Японией, впервые за десятилетия, заставляет рынки переоценить глобальные модели движения капитала, долгое время зависевшие от дешевого финансирования в иенах. Аналитики полагают, что это может означать поворотный момент для торговли на разнице процентных ставок с использованием иены (йеновый кэрри-трейд) и привести к более глубокой перестройке глобальных финансовых потоков. Министр финансов США Бессент и президент Трамп подтвердили активное участие США. Бессент заявил о готовности к дальнейшим совместным интервенциям для коррекции «серьезной недооценки» иены. Трамп подчеркнул, что это демонстрация союзнических отношений, и ожидает финансовой выгоды для Вашингтона. Интервенция вызвала резкий рост курса иены до 157,40 за доллар. Анализ рынка указывает, что действия альянса выходят за рамки обычного управления валютным курсом. Если Японии для защиты иены придется продавать свои валютные резервы (включая казначейские облигации США), это может привести к переоценке долгосрочных доходностей американских госдолга и запустить реорганизацию глобальной ликвидности. Этот сдвиг потенциально сигнализирует о конце эры йенового кэрри-трейда, которая десятилетиями поддерживала глобальную ликвидность и низкие процентные ставки. Дополнительное давление на долгосрочные ставки создает изменение роли крупных технологических компаний, которые теперь активно выпускают облигации для финансирования инвестиций в ИИ, превращаясь из поглотителей сбережений в крупных заемщиков. Некоторые наблюдатели видят в этих событиях признаки формирования нового международного порядка в духе «Бреттон-Вудс 2.0» или нового «Соглашения Плаза». США, делая ставку на экономику предложения, стремятся к ускорению роста, в то время как Япония, возможно, стоит на пороге реструктуризации своей экономической и геополитической роли. Независимо от того, окажется ли интервенция разовой мерой или началом долгосрочной координации, она уже заставляет рынки пересматривать устоявшиеся модели глобальных капиталов.

marsbit35 мин. назад

Совместное вмешательство США и Японии: новое «Соглашение Плаза», начало Бреттон-Вудской системы 2.0 и конец эры йеновых арбитражей

marsbit35 мин. назад

Насколько высока вероятность, что TradeXYZ отделится от Hyperliquid и пойдет своим путем?

С ростом доли TradeXYZ на рынке HIP-3 Hyperliquid (свыше 90%) в сообществе растут спекуляции о возможном уходе проекта для запуска собственной торговой платформы. Анализ рассматривает «за» и «против» такого сценария. Аргументы «за» самостоятельность: TradeXYZ генерирует свыше 70% общего объема торгов и 35% открытого интереса на Hyperliquid, однако получает лишь 50% комиссий. Захват полной комиссионной выручки мог бы стать сильным финансовым стимулом для создания собственной инфраструктуры. Аргументы «против»: 1) Сложность быстрого воссоздания высокой производительности Hyperliquid; 2) Hyperliquid остается ключевым каналом привлечения пользователей для TradeXYZ; 3) Между основателями проектов существуют давние отношения взаимного доверия и уважения. Вывод: Вероятность полного отделения TradeXYZ в ближайшей перспективе низка. Такой шаг привел бы к взаимным потерям: Hyperliquid лишился бы ключевого драйвера роста и нарратива, а TradeXYZ столкнулся бы с техническими сложностями, потерей пользовательской базы и репутационными рисками. Более вероятным путем для TradeXYZ представляется переговорный процесс об условиях партнерства с Hyperliquid при сохранении текущей интеграции.

marsbit45 мин. назад

Насколько высока вероятность, что TradeXYZ отделится от Hyperliquid и пойдет своим путем?

marsbit45 мин. назад

Роботы-«Телепузики» приходят убираться домой за 200 рублей в час. Настоящий человеко-автомат

Американский стартап Tau Robotics представил услугу по уборке домов с помощью человекоподобных роботов по цене $30 в час. Роботы под именами Chelsea, Elon и Tony выполняют различные задачи: уборку кухни и ванной, регулярное обслуживание и глубокую чистку. Ключевая особенность — все действия в демонстрационных видео выполняются в реальном времени, без ускорения, что редкость для подобных демо. Однако выяснилось, что роботы в текущей версии не автономны, а управляются оператором дистанционно (так называемый «teleoperation»). Основатели объясняют этот подход как стратегический: он позволяет собирать данные в реальных домашних условиях для последующего обучения автономного ИИ, аналогично «режиму тени» в беспилотных автомобилях. В статье обсуждается сложность внедрения человекоподобных роботов в домашние условия. Автор отмечает, что, несмотря на критику «дистанционного управления», такой подход может быть практичным первым шагом для сбора данных. Также подчёркивается, что человекоподобная форма упрощает дистанционное управление, так как оператору интуитивно понятны движения, и она обладает значительной эмоциональной ценностью для пользователя. Услуга в настоящее время доступна по приглашению в Сан-Франциско.

marsbit1 ч. назад

Роботы-«Телепузики» приходят убираться домой за 200 рублей в час. Настоящий человеко-автомат

marsbit1 ч. назад

Из Кореи в США: благодаря ИИ рабочие профессии становятся всё востребованнее

Искусственный интеллект меняет структуру рынка труда, повышая спрос и зарплаты квалифицированных рабочих специальностей, в то время как традиционное высшее образование теряет привлекательность. Данные из США показывают, что доходы профессиональных училищ выросли на 11.4% в 2025 году, а число увольнений из-за внедрения ИИ достигло рекордных 38 579 в мае. Молодое поколение всё чаще выбирает рабочие профессии, считая их более стабильными в эпоху автоматизации. В США зарплаты таких специалистов, как электрики и сантехники, уже сравнялись или превзошли доходы многих офисных работников. В Корее выпускники профильных школ, например, полупроводниковой, практически гарантированно получают работу в таких компаниях, как Samsung. Дефицит кадров усугубляется массовым выходом на пенсию старшего поколения и бумом строительства инфраструктуры, в том числе для дата-центров. Крупные компании, такие как Meta и JPMorgan, инвестируют миллионы в программы обучения. Несмотря на растущий интерес, преодоление стереотипов о "непрестижности" рабочих профессий остаётся ключевой задачей для полного удовлетворения рыночного спроса.

marsbit1 ч. назад

Из Кореи в США: благодаря ИИ рабочие профессии становятся всё востребованнее

marsbit1 ч. назад

От TPU к самосовершенствующимся агентам: как Джефф Дин видит следующий шаг в развитии ИИ

В статье на основе выступления Джеффа Дина на YC Startup School обсуждается эволюция ИИ от больших моделей к системам с долгосрочными агентами. Дин подчеркивает, что следующий этап ИИ — не просто более умные модели, а создание систем, способных к продолжительной автономной работе, самообучению и автоматизированным экспериментам. Ключевые темы включают смещение фокуса с размера моделей на организацию интеллекта, важность контекстной инженерии, аппаратной эффективности (особенно для вывода), а также возможности для стартапов в нишевых областях, где большие модели слабы. Он отмечает, что по мере удешевления генерации кода возрастает ценность четких спецификаций, правильной постановки задач и "вкуса" в выборе направлений. В итоге, главным становится не ответ модели, а создание надежных систем, способных выполнять сложные, многошаговые задачи.

marsbit1 ч. назад

От TPU к самосовершенствующимся агентам: как Джефф Дин видит следующий шаг в развитии ИИ

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片