Inherent заявила: её ИИ-агент Faraday обошёл модели Anthropic и OpenAI в повторении исследований

Лондонский стартап Inherent, основанный выходцами из Google DeepMind, заявил, что его новый ИИ-агент Faraday обошёл более крупные и известные модели, Claude Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 от OpenAI, в задаче самостоятельного воспроизведения результатов опубликованных научных статей, без подсказки правильного ответа заранее. Заявление прозвучало через несколько недель после выхода компании из режима stealth с посевным раундом на $50 млн.

По словам сооснователя и главного научного сотрудника Inherent Эдварда Хьюза, воспроизведение чужих результатов, стандартное упражнение и для начинающих учёных-людей: «Многие аспиранты как раз с этого и начинают». Хьюз подчеркнул, что сам факт обхода конкурентов был для команды не главным: «Что нас в этом больше всего интересовало, не столько результат, что мы обошли эти топовые агенты, хотя нам это, конечно, понравилось, сколько то, как именно мы к этому пришли».

Ключевая деталь: Faraday работает на модели Qwen 3.6 с 27 млрд параметров, заметно меньшей, чем у сравниваемых «фронтирных» систем Anthropic и OpenAI. Inherent также требовала от агента не только точности воспроизведения, но и «исследовательского чутья», умения понимать, какие эксперименты стоит ставить и как их грамотно спроектировать. Для этого компания сделала ставку на обучение с подкреплением (агент поощряется за хороший результат, а не следует прописанным правилам) вместо тренировки на самом описании научного метода, в расчёте на то, что такой подход лучше обобщится на долгосрочную цель Inherent: агентов, способных работать во многих научных областях.

Свою собственную инструментальную обвязку компания тоже не стала строить с нуля: вместо отдельного инструмента для кода Faraday использует GPT-5.5 Codex от OpenAI, по аналогии с тем, как учёные-люди полагаются на готовый софт, а не пишут всё сами. Ещё один принцип Inherent, не делать агента, который просто говорит пользователю то, что тот хочет услышать; идеал Хьюза, «напарник», который возвращается со словами: «Мне стало любопытно, и я пошёл и провёл эти эксперименты. Что вы думаете о результатах?»

В Inherent сейчас около дюжины сотрудников, все работают очно из офиса в лондонском районе Кингс-Кросс; к концу года компания планирует вырасти до 20, 25 человек. Хьюз считает Лондон одним из лучших мест по плотности ИИ-талантов, но при этом публично выступает против практики «садового отпуска» (garden leave), распространённого в Великобритании запрета для уволившихся сотрудников месяцами не присоединяться к конкурентам и не запускать свои стартапы; по его словам, он сам с этим столкнулся, хотя оговаривается, что это его личная позиция, а не позиция компании.

Inherent основали четверо: Эдвард Хьюз, Луис Кирш, Калоян Алексиев и Тантум Коллинз, трое из них выходцы из DeepMind. В статье также упоминается, что новая роль главы DeepMind Демиса Хассабиса встревожила часть сотрудников лаборатории, саму роль издание не раскрывает, и это, по мнению автора, может сделать Inherent привлекательным местом для тех, кто сейчас задумывается об уходе.

Важная оговорка: ни точный результат (процент успешных воспроизведений или иная числовая метрика), ни список использованных статей и научных областей, ни методика теста в источнике не раскрыты, всё заявление опирается исключительно на слова представителей Inherent, независимой проверки или публикации бенчмарка нет.

Ключевые факты

Inherent заявляет, что её агент Faraday обошёл Claude Opus 4.8 (Anthropic) и GPT-5.5 (OpenAI) в самостоятельном воспроизведении результатов научных статей, без подсказки ответа заранее
Faraday работает на модели Qwen 3.6 всего с 27 млрд параметров, заметно меньше, чем у сравниваемых фронтирных систем
Компания требовала от агента не только точности, но и «исследовательского чутья»; для этого использовалось обучение с подкреплением вместо тренировки на описании научного метода
Ни точной метрики успеха, ни списка тестовых статей и научных областей компания не раскрыла, заявление не подкреплено независимой проверкой или опубликованным бенчмарком
Inherent вышла из stealth несколько недель назад с посевным раундом $50 млн, сейчас в компании около дюжины сотрудников, к концу года планируется рост до 20, 25

Почему это важно

Если заявление подтвердится, это аргумент в пользу того, что для узких, но требующих «вкуса» научных задач компактная модель, обученная целенаправленным обучением с подкреплением, может обойти куда более крупные и дорогие фронтирные системы. Это ставит под вопрос идею «чем больше модель, тем лучше агент» применительно к специализированным научным задачам и добавляет ещё один голос в пользу подхода «маленькая модель плюс качественная система обучения и агентности».

Кому это важно

Прежде всего исследовательским лабораториям и стартапам, которые строят ИИ-агентов для науки и инженерии: пример показывает альтернативу гонке за размером модели. Интересно и инвесторам, следящим за молодыми командами из DeepMind, и самим Anthropic и OpenAI, чьи модели фигурируют в сравнении как ориентир, с которым соотносят более узкоспециализированные системы.

Как это применить

Источник не сообщает ни о публичном доступе к Faraday, ни о цене, ни о том, когда и кому агент станет доступен за пределами Inherent, сейчас это скорее демонстрация возможностей перед инвесторами и рынком, чем готовый продукт для внешних пользователей.

Можно ли доверять

Заявление исходит исключительно от самой Inherent и пересказано TechCrunch без независимой проверки: нет ни точной числовой метрики результата, ни списка использованных статей, ни описания методики теста, ни опубликованного бенчмарка. До появления независимо воспроизводимых данных сравнение стоит воспринимать как маркетинговое заявление молодого стартапа, а не как подтверждённый факт.

Риски и подводные камни

Компания только вышла из stealth с $50 млн финансирования, у неё прямой коммерческий интерес представить результаты в максимально выгодном свете. Отсутствие раскрытых цифр и методологии не позволяет исключить, что тестовые задачи или условия сравнения были подобраны в пользу Faraday; выводы о превосходстве над Anthropic и OpenAI на этой стадии нельзя переносить за пределы узкой задачи воспроизведения статей.

«Многие аспиранты как раз с этого и начинают.»

— Эдвард Хьюз, сооснователь и главный научный сотрудник Inherent