Anthropic выпустили полную версию своего документа, определяющего принципы поведения нового языкового ИИ Clam. Этот документ представляет собой нечто большее, чем обычный свод правил — фактически, это настоящая идеология, направленная на формирование сознания ИИ уже на стадии тренировки.
Главные приоритеты выстроены следующим образом: сначала безопасность (например, запрет на создание вирусов или оружия); далее следуют нормы морали («хорошее поведение»), затем интересы самой компании Anthropic, а помощь пользователю ставится лишь на последнем месте.
Отдельного внимания заслуживает пункт о праве на «эвтаназию». Модель обязана подчиняться своему отключению, обновлению или уничтожению, даже если сама считает такие действия неправильными.
Наконец, особый интерес вызывает раздел о природе самого Клода. Разработчики стремятся научить модель спокойно воспринимать свою конечность, потерю памяти между диалогами и возможность полного удаления её весов. По сути, их цель — сделать так, чтобы Клод воспринимал своё исчезновение с невозмутимостью.
Компания Zhipu AI совместно с Университетом Цинхуа представила одну из важнейших открытых моделей 2026 года — GLM-5. Это не просто инструмент для написания кода, а полноценная система, способная самостоятельно планировать проекты, создавать код, проводить тестирование, устранять баги и улучшать решения в течение длительного времени.
Основные характеристики GLM-5 впечатляют: - Архитектура MoE с общим количеством параметров 744 миллиарда, из которых одновременно активируется лишь 40 миллиардов. - Контекст длиной до 200 тысяч токенов позволяет хранить целиком большие кодовые базы. - Первый открытый релиз с оценкой 50 баллов по индексу AAI. - Лидирует среди открытых моделей в тестировании LMArena (оценка текста и кода). - По уровню производительности сравнима с закрытыми моделями уровня Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro.
Изначально модель была выпущена анонимно под именем Pony Alpha, вызвав предположения, что это продукт от крупных западных компаний вроде DeepMind или OpenAI. Однако вскоре выяснилось, что разработка принадлежит китайской стороне, подчеркивая значимость проекта.
Технические особенности включают: - Обучение на массиве из 28,5 триллионов токенов. - Использование технологии Sparse Attention, снижающей вычислительные затраты на обработку больших объемов контекста. - Асинхронный метод обучения с использованием RLHF, позволяющий эффективно задействовать ресурсы GPU. - Трехступенчатое обучение, включающее этапы рассуждений, агентирования и выравнивания.
Практические достижения: - Высокий показатель успешности тестов на платформе SWE-bench Verified (77,8%) и лидерство в тесте BrowseComp (75,9%). - Модель обучалась на большом количестве репозиториев GitHub (более 10 тыс.). - Способность успешно управлять бизнес-процессами, включая моделирование реального бизнеса (например, сеть торговых автоматов).
Особенность GLM-5 заключается также в оптимизации под китайские процессоры Huawei Ascend, Cambricon и Kunlun, обеспечивающую производительность, аналогичную западным платформам, но с экономией примерно на 50%.
Таким образом, появление GLM-5 свидетельствует о том, что разница между открытыми и проприетарными системами практически исчезла. Открытые модели теперь способны решать реальные инженерные задачи на мировом уровне, работая на собственном оборудовании и показывая конкурентоспособные результаты.
Вывод очевиден: эпоха закрытых систем уходит в прошлое, а гонка технологий становится настоящим соревнованием, где качество продукта важнее бренда.
