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

Диалог с Далио: Сейчас мы находимся в пузыре ИИ, 1% моего инвестиционного портфеля — это биткоин

Источник: интервью Рэя Далио, основателя Bridgewater Associates, для подкаста "The Diary Of A CEO". Далио, предсказавший кризис 2008 года, обсуждает "большой цикл" — концепцию, охватывающую долговые проблемы, растущее неравенство и геополитические сдвиги. Он указывает, что текущий ажиотаж вокруг ИИ демонстрирует классические признаки пузыря, который может лопнуть из-за высокой долговой нагрузки, роста процентных ставок и чрезмерной эмиссии акций, что способно привести к рецессии. Для защиты личного капитала в неопределенные времена Далио советует диверсификацию: вместо хранения наличных инвестировать в акции, золото, облигации. Сам он держит около 1% портфеля в биткоине, считая его "твердыми деньгами", но предпочитает физическое золото из-за его статуса резервного актива и независимости от технологических рисков. Говоря о влиянии ИИ, Далио отмечает, что технология заменяет не только физический труд, но и элементы мышления, что увеличит разрыв между капиталом и трудом. Ключевыми останутся человеческие качества — эмоции и интуиция, а успеха добьются те, кто научится работать в партнерстве с ИИ. На геополитической арене, по его мнению, мир движется к регионализации с центрами в виде США и Китая. Вовлечение США в конфликты, подобные иранскому, обнажает снижение их абсолютного влияния. Внутренние вызовы, такие как дебаты о налогах на богатство, риск капитального бегства и низкая производительность, также ставят под вопрос стабильность традиционных держав в текущей фазе цикла.

marsbit1 ч. назад

Диалог с Далио: Сейчас мы находимся в пузыре ИИ, 1% моего инвестиционного портфеля — это биткоин

marsbit1 ч. назад

7.2 трлн вон за один день: иностранные инвесторы установили рекорд чистых покупок в пятницу! Уолл-Стрит: встречный ветер в плане ликвидности на южнокорейском рынке уже утих

Капиталы возвращаются на южнокорейский рынок акций. 31 июля иностранные инвесторы осуществили чистые покупки акций KOSPI на рекордные 7,2 трлн вон за один день, что стало самым высоким показателем в истории. По данным Citigroup, эта цифра знаменует собой кардинальный разворот после месяцев масштабного оттока средств нерезидентов. В июле чистые продажи иностранными инвесторами значительно сократились до 9,8 трлн вон по сравнению с 48,4 трлн и 44,5 трлн вон в июне и мае соответственно. Одновременно внутренние пенсионные и инвестиционные фонды в июле вернулись к чистым покупкам на 1,0 трлн вон. Дополнительным фактором снижения волатильности стали новые правила Комиссии по финансовым услугам (FSC), ужесточившие с 31 июля доступ розничных инвесторов к ETF с плечом на отдельные акции. После введения норм торговый оборот таких инструментов упал примерно вдвое. Citigroup сохраняет целевую точку для KOSPI на уровне 10000 пунктов, отмечая ослабление давления со стороны движения капиталов. Аналитики видят поддержку рынку в устойчивости фундаментальных показателей сектора чипов памяти, низких оценках KOSPI, сильной экономике и благоприятной политике властей, включая возможные меры по поддержке ликвидности.

marsbit1 ч. назад

7.2 трлн вон за один день: иностранные инвесторы установили рекорд чистых покупок в пятницу! Уолл-Стрит: встречный ветер в плане ликвидности на южнокорейском рынке уже утих

marsbit1 ч. назад

Как стать человеком, которого искусственный интеллект никогда не сможет заменить

В статье рассматривается вопрос о том, как остаться незаменимым в эпоху искусственного интеллекта. Автор утверждает, что вместо страха перед ИИ следует сосредоточиться на развитии качеств, которые машины не смогут заменить. Он критикует «зарплатное рабство» — зависимость от работы, не приносящей удовлетворения, и предлагает путь к финансовой независимости через создание собственного дела. Ключ к успеху — развитие пяти элементов: самостоятельности (агентности), вкуса, умения убеждать, упорства и способности к итерациям. Главное — не просто создавать что-либо (сегодня это может каждый), а создавать что-то ценное, востребованное и уметь это продвигать. Автор считает, что наиболее важным навыком будущего является создание контента (медиа), а не просто написание кода, поскольку ценность контента субъективна и требует уникального человеческого вкуса и суждения. ИИ может помочь в производстве, но не заменит оригинальность мысли и связь с аудиторией. В качестве практического шага предлагается упражнение: за 15 минут ответить на вопросы, чтобы обнаружить свои уникальные знания, опыт и точку зрения, которые станут основой для личного бренда и дела жизни. Первый шаг — немедленно опубликовать свою основную идею, чтобы получить обратную связь от реального мира и начать процесс роста. Цель — стать «непригодным для найма», построив жизнь вокруг собственного творчества и экспертизы.

marsbit3 ч. назад

Как стать человеком, которого искусственный интеллект никогда не сможет заменить

marsbit3 ч. назад

Благодаря броскам кубиков ключи от биткоинов хранятся в автономном режиме, но не все будут этим заниматься

Статья посвящена практике генерации сид-фраз для биткоин-кошельков с помощью бросков кубиков в свете уязвимости, обнаруженной в аппаратных кошельках Coldcard. Подчеркивается, что физический бросок кубика (дающий около 2.6 бит энтропии за бросок) создает высококачественную случайность, поскольку предсказать результат практически невозможно из-за множества переменных. Для создания стандартной сид-фразы из 12 слов (128 бит энтропии) требуется около 50 бросков, а для повышенной безопасности рекомендуется 99 и более. В связи с инцидентом Coldcard, когда неисправный генератор случайных чисел в прошивке (2021-2026 гг.) мог создавать предсказуемые ключи, выяснилось, что сид-фразы, сгенерированные вручную через кубики, были защищены от этой уязвимости. Однако исследование показало, что другие функции устройства (создание бумажных кошельков, ключей для мультиподписи, паролей и т.д.) по-прежнему использовали скомпрометированный генератор, подвергая риску владельцев даже с безопасной основной сид-фразой. Автор отмечает, что, хотя метод с кубиками криптографически надежен, он непрактичен для массового использования из-за трудоемкости, высокой вероятности ошибок при вводе и необходимости строгой дисциплины для сохранения секретности процесса. Делается вывод, что будущее безопасности лежит в создании надежных аппаратных генераторов случайных чисел и понятных интерфейсов, а ручные методы остаются нишевым инструментом для опытных пользователей. Владельцам Coldcard рекомендуется обновить прошивку и проверить/заменить все ключи, сгенерированные уязвимыми функциями.

cryptonews.ru6 ч. назад

Благодаря броскам кубиков ключи от биткоинов хранятся в автономном режиме, но не все будут этим заниматься

cryptonews.ru6 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片