Плато возможностей: почему больше параметров не значит лучше
2025 год закончился странным ощущением. Мы ждали прорыва. Очередного скачка, как от GPT-3 к GPT-4. Вместо этого получили DeepSeek R1, который думает медленнее, но иногда правильнее, и кучу моделей-клонов, отличающихся только размером чековой книжки их создателей.
Закон масштабирования — священная корова последних пяти лет — дал трещину. Добавлять параметры, данные и вычислительную мощность стало дорого. Бессмысленно. И, как оказалось, неэффективно.
Эксперты из нашего обзора итогов 2025 уже отмечали: reasoning-модели показывают, что не размер, а архитектура решает. 2026 год это подтвердит окончательно.
Смерть масштабирования: законы перестали работать
Помните графики, где качество модели росло линейно с логарифмом параметров? Забудьте. После отметки в триллион параметров кривая уперлась в потолок. Дальше — шум, нестабильность и астрономические счета за электричество.
OpenAI молча скупает дата-центры, Google встраивает ИИ в каждую кнопку Поиска, а Meta выпускает Llama 4, которая в 2 раза больше Llama 3, но не в 2 раза умнее. Все играют в одну игру, правила которой устарели.
Компактные модели: маленькие, но злые
Тренд 2026 — не сжать большую модель, а изначально спроектировать маленькую и эффективную. Забудьте про квантование как панацею. Оно было костылем, пока инженеры не придумали, как строить модели, которые не нужно сжимать.
Как в нашей статье про локальный запуск LLM, проблема всегда была в железе и энергии. Новые модели решают ее на архитектурном уровне.
| Тип модели | Параметры | Где живет | Пример задачи |
|---|---|---|---|
| Гигант (Foundation) | 1Т+ | Облако, суперкомпьютеры | Предобучение, исследование |
| Компактная (Edge) | 3-7B | Смартфон, ноутбук, IoT | Вывод, персональный ассистент |
| Специализированная (Task) | < 1B | Микроконтроллер, датчик | Распознавание аномалий, управление |
Архитектурный хак 2026 года — смешанные экспертные сети (MoE) не в облаке, а на устройстве. Модель в 10 миллиардов параметров, но активирует только 2 миллиарда для каждой задачи. Скорость растет, потребление падает.
Новые архитектуры: за пределами трансформеров
Трансформеры — это клейкая лента мира ИИ. Универсально, держит все, но выглядит некрасиво и неоптимально. 2026 станет годом, когда исследователи осмелятся отказаться от attention is all you need.
На что делают ставку?
- Стохастические парадоксальные сети (SPN): вместо детерминированных преобразований — управляемый шум. Звучит как ересь, но дает +15% к точности на маленьких датасетах.
- Гибридные нейро-символические архитектуры: нейросеть, которая генерирует код, а не текст. Потом этот код выполняется. Результат? Проверяемая логика и нулевые галлюцинации. Об этом мы писали в статье про мирные модели.
- Рекуррентные конструкции с внешней памятью: по сути, даем модели блокнот, куда она записывает промежуточные вычисления. Решает проблему контекстного окна раз и навсегда.
Прагматичный AI: когда эффективность важнее размера
Индустрия устала от демо-роликов. Клиенты хотят считать ROI. 2026 — год прагматичного ИИ, который решает конкретные бизнес-задачи, а не проходит тесты по философии.
Что это значит на практике?
- Модели обучаются не на общем интернете, а на внутренних данных компании. Предобучение возвращается, но теперь это конфиденциальный процесс за фаерволом.
- Метрики смещаются с "человекоподобия" на "предсказательную точность" и "стоимость вывода". Никого не волнует, может ли ИИ писать сонеты, если он на 3% точнее предсказывает отток клиентов.
- Встраивание AI (AI embedding) становится стандартом. Не отдельный сервис, а библиотека в вашем коде, как
numpyилиpandas.
Автономные агенты: наконец-то работают?
В 2025 все ждали, что агенты заменят менеджеров среднего звена. Не вышло. Они умели рассуждать, но не умели действовать в реальном мире с его хаосом и неполными данными.
2026 исправляет это через World Models — внутренние симуляции среды. Агент перед действием "прогоняет" его в своей голове, оценивает риски. Это не просто концепт, а рабочий фреймворк в крупных облачных платформах, как показал Google Cloud Next 2025.
Главный прорыв — агенты научатся делегировать задачи друг другу. Один анализирует данные, второй строит график, третий пишет вывод. Микросервисная архитектура, но для ИИ.
Что делать прямо сейчас? Неочевидный совет
Перестаньте гнаться за размером. Если вы выбираете модель для проекта, посмотрите не на leaderboard, а на стоимость вывода и latency. Часто маленькая, но хорошо обученная модель бьет гиганта в конкретной задаче.
Начните собирать свои данные. Чистые, структурированные, с разметкой. В 2026 это будет ценнее, чем доступ к самой продвинутой API.
И присмотритесь к трендам агентов — не как к замене сотрудников, а как к системе автоматизации workflows. Один агент, который координирует пять других, — вот реальная картина ближайшего будущего.
Плато возможностей — не тупик. Это точка, где индустрия переходит от грубой силы к изяществу. От количества — к качеству. И это, черт возьми, интереснее.
