DeepMind tashkillashtiruvchilarining Inherent startupi: 27B parametrli model Anthropic va OpenAI ning gigantlarini o'qishda qanday g'olib bo'ldi

Sun'iy intellekt sohasida katta modellar — trillion parametrli, yuzlab million dollar sarflangan tizimlar — doimiy ravishda etakchi deb hisoblanardi. Lekin Londondagi Inherent jamoasi aksincha ko'rsatdi: kichik, lekin "zo'qi" bilan qurilgan agent katta raqobatchilarni o'z o'yinida mag'lub etishi mumkin.

Nima sodir bo'ldi?

Inherent — Google DeepMind tashkillashtiruvchilari tomonidan 2024 yil oxirida asos solingan, $50 millionlik seed raundi bilan start up. Ular so'nggi haftalarda Faraday nomli AI agentini e'lon qildi. Vazifa oddiy edi: nashr etilgan ilmiy maqolalarning natijalarini, javobni oldindan bilmasdan, mustaqil ravishda takrorlash. Bu — guman bo'lmasin, faqat "partiya truki" emas. Inson tadqiqotchilari ham PhD bosqichida aynan shundan boshlab o'rganishni boshladilar, deyishcha Inherentning bosh ilmiy direktori Edward Hughes.

Natija: Faraday, Anthropikning Claude Opus 4.8 va OpenAI ning GPT-5.5 — ularning eng katta, "sarhad" modellari — dan yuqori natija ko'rsatdi. Farqi esa ta'sirli: Faraday ishlagan model Qwen 3.6, parametrlari soni faqat 27 milliard. Ya'ni raqobatchilar hajmida 10-50 marta kichik model yutuq qozondi.

Nega bu muhim: natijadan ko'ra yo'l muhim

Hughes TechCrunchga aytib o'tiradi: "G'olib bo'lish tabiiy yoqdi, lekin bizni qiziqtirgan — qanday erishdik." Inherent oddiy aniqlikka emas, "tadqiqot zo'qi" (research taste) ga qarab o'lchov o'tkazdi. Bu — qaysi eksperimentlar qiymatli, ularni qanday dizayn qilish kerakligi haqidagi intuitive tushuncha. Oddiy o'qitish bilan bu berilmaydi: qoidalar yozib bo'lmaydi, "zo'q" tajriba va mukofot orqali shakllanadi.

Shu sababli Inherent kuvvatlantirish o'qitish (reinforcement learning) yo'lini tanladi. Agent natijaga yetgani uchun mukofotlanadi, qanday yo'l bilan — o'zi topadi. Bu yondashuv, ularning uzog'i maqsadiga — turli fan sohalarida ishtirok etadigan AI olimini yaratish — yaqinroq. Kod yozish uchun o'z Vosita qilmasdan, Inherent Faradayga OpenAI GPT-5.5 Codex ni berdi — shakilida inson tadqiqotchisi ham tayyor dasturiy ta'minotdan foydalansa kerak.

"Jamoa a'zosi" felsefasi va ofis madaniyati

Hughes unga yoqqan jamoa a'zosi tasavvurini tarjima qiladi: "Men bu haqida qiziqdim, ketib bir necha eksperiment o'tkazdim, natijalarni ko'ring" — deydi. Bu uslub kompaniya madaniyatiga ham o'tdi. 12 nafar xodim barchasi Londonning King's Cross tumanidagi ofisdan ishLAYDI. Bu yer — DeepMind oldin o'z paydo bo'lishi bilan jahon darajasidagi AI markaziga aylantirgan mahalla.

Lekin Hughes Londonning kamchiligi haqida ham ochiq gapiradi: "garden leave" (bog'cha dam olish) amaliyoti. UK da xodim ishdan ketgach, bir necha oy davomida raqobatchi kompaniyaga o'tishiga yoki o'zini ochishiga taqiqlanadi. AQSh da shu cheklov yo'q. "Bu shaxsiy fikrim, lekin men ham shu muammoga duch keldim," — deydi Hughes. U bu cheklovdan qochib, yana uchta DeepMind tashkillashtiruvchisi bilan birga Inherentni asos soldi.

Keling, taqqoslab ko'ramiz

• Hajm: Qwen 3.6 (27B) vs GPT-5.5 / Claude Opus 4.8 (trillion parametrlar darajasi).
• Yondashuv: Kuvvatlantirish o'qitishi + "zo'q" vs katta miqdordagi ma'lumot ustida oddiy oldindan o'qitish.
• Vositalar: O'z kodlash vositasini qurmasdan, mavjud eng yagona (Codex) dan foydalanish.
• Falsafa: Buyruq bajaruvchi "asistent" emas, initiativali "sherik".

Bu farq faqat texnik emas — strategik. Katta laboratoriyalar (OpenAI, Anthropic, Google) umumiy maqsadli modellar yarashmoqda. Inherent esa maxsus, ilmiy kashfga mo'ljallangan agent ni qurmoqda. Bu — "generalist" vs "specialist" jangining yangi bosqichi.

Ochiq savollar va cheklovlar

Ba'zi nuqtalarda ehtiyot bo'lish kerak:

• Benchmark chegarasi: Maqola takrorlash — bu faqat bitta, hatto agar standard, mashq. Yangi bilim kashfi (discovery) — to'liq boshqa daraja. Inherent o'zini ham shunga intilib turibdi.
• Qwen 3.6 asosida: Model o'zlari o'qitmagan, Alibaba ning ochiq modelidan foydalangan. Bu yaxshilik (tezlik, tejamkorlik), lekin to'liq mustaqillik emas.
• Masshtablash: 12 nafar jamoasi 20-25 tagacha o'sishi rejalashtirilgan. Raqobatchilarning minglab odamlik jamoalari bor. Talab yoki qiziqish ortganda qanday saqlab turishlari — savol.
• DeepMind dan talab: Demis Hassabis ning yangi roli ba'zi xodimlarni bezovta qilishi mumkin — Inherent uchun imkoniyat. Lekin bu oqib kelishi kafolatlanmagan.

Global kontekst: kichik modellar yutuq yo'li

Inherent yolg'iz emas. 2024-2025 yillarda kichik, maxsus modellar (small language models — SLM) katta generalistlarga yaqin natija ko'rsatish trendi kuchi oldi. Microsoft Phi, Google Gemma, Apple ning on-device modellari — hamda endi Inherent Faraday. Xalqaro tajriba ko'rsatadi: agar maqsad aniq bo'lsa, hajm majburiy emas.

Lekin Inherent ning ayrmasligi — u model hajmini kamaytirish uchun emas, "zo'q" ni formalashtirish uchun kichik model tanladi. Bu — metodologik tanlov, ne kompromiss.

Xulosa: kuzatiladigan startap

Inherent hali boshlanishida. $50 mln — katta pul, lekin OpenAI yoki Anthropic byudjetlariga nisbatan nuqta. Ular hali mahsulotni ochiq emas, faqat benchmark natijasini ulashdi. Amalda, haqiqiy ilmiy loyihalarda (masalan, materialshunoslikda yoki biologiyada) Faraday qanday ishlashi — hali ko'rinmayapti.

Lekin ular ko'rsatdi: AI da yutuq faqat parametrlar sonida emas, o'qitish falsafasida yashirin. Agar "tadqiqot zo'qi" ni o'rgatish muvaffaqiyatli davom etsa, Inherent — bu DeepMind dan tushgan eng ta'sirli "spin-off" bo'lishi mumkin. Londonning King's Cross ofisidan kelayotgan keyingi xabarlar — bu yo'lning to'g'ri ekanligini tasdiqlashi yoki rad etishi uchun asl sinov bo'ladi.