Британский стартап Inherent, основанный выходцами из Google DeepMind, заявил о прорыве: его ИИ-агент Faraday самостоятельно воспроизвёл результаты научных статей точнее, чем гигантские модели Anthropic и OpenAI. Команда из Лондона сделала это, используя модель в 15 раз меньшего размера.
Faraday вышел всего несколько недель назад — вскоре после того, как Inherent вышел из тени с посевным раундом в 50 миллионов долларов. В отличие от конкурентов, которые пока не показали конкретных результатов, британцы уже демонстрируют работающий продукт. Агент справляется с задачей, которую сооснователь и главный учёный Эдвард Хьюз называет стандартной тренировкой для человека-исследователя: воспроизвести выводы опубликованной работы, не зная заранее правильного ответа.
Почему это важно
Главный парадокс — в используемом «железе». Против Claude Opus 4.8 и GPT-5.5, каждая из которых весит сотни миллиардов параметров, Faraday работает на модели Qwen 3.6 всего с 27 миллиардами параметров. По сути, система в 15 раз компактнее фронтирных решений показала лучший результат в конкретной научной задаче. Хьюз подчёркивает: важнее не сам факт победы, а метод, который к ней привёл.
Вместо обучения на теории науки Inherent сделал ставку на обучение с подкреплением — метод, который вознаграждает ИИ за правильные исходы, не прописывая жёстких правил. Команда называет это «вкусом»: агент должен не просто угождать пользователю, а возвращаться с собственными находками, как любознательный коллега. Для написания кода Faraday использует чужой инструмент — GPT-5.5 Codex, точно так же, как учёные опираются на готовое ПО.
Амбиции и найм
Цель Inherent масштабнее проверки старых результатов — создание ИИ, способного открывать новое знание. Стартап растёт: до конца года штат должен вырасти с дюжины сотрудников до 20–25 человек, а офис в лондонском Кингс-Кросс уже стал точкой притяжения для талантов благодаря соседству с DeepMind. Хьюз также призывает отменить британскую практику «garden leave», ограничивающую перехд сотрудников в конкуренты, — американские стартапы из-за этого получают фору в найме.
Интерес к Inherent подогревает и ситуация внутри DeepMind: новая роль Демиса Хасабиса встревожила часть сотрудников, и британский стартап может стать для них новой площадкой. Пока конкуренты спорят о безопасности сверхмощных моделей, команда Хьюза молча строит «научного напарника», который уже сегодня переигрывает гигантов на их же поле.
Вывод
Успех Faraday показывает, что размер модели — не единственный путь к сильному ИИ: правильная архитектура обучения и узкая научная задача позволяют компактной системе обойти фронтирные решения. Для индустрии это сигнал, что гонка параметров может смениться гонкой методов. Если Inherent удастся масштабировать подход на реальные открытия, лондонский стартап станет одним из главных претендентов на роль создателя первого полноценного ИИ-учёного.
Об авторе
