Даже лучшие ИИ «сыпятся» на длинных задачах: модели теряют четверть данных

Исследователи Microsoft установили, что даже самые продвинутые ИИ-модели допускают существенные ошибки при выполнении длительных многоэтапных задач. В ходе тестирования такие передовые модели, как Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus и GPT 5.4, потеряли в среднем 25 % содержимого документов, которые были делегированы им для автономной работы.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Компьютер месяца — август 2026 года

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: AI

Команда Филиппа Лабана (Philippe Laban), Тобиаса Шнабеля (Tobias Schnabel) и Дженнифер Невилл (Jennifer Neville) из Microsoft Research разработала бенчмарк DELEGATE-52, имитирующий рабочие процессы в 52 профессиональных областях, например, в написании кода, нотной записи или кристаллографии. Модели оценивались по способности сохранять целостность документов после 20 циклов обработки, при этом порогом готовности считался результат не ниже 98 %.

Результаты показали, что модели лучше справлялись с задачами программирования и хуже с обработкой естественного языка. Повреждение документов и, соответственно, снижение оценки до 80 % и ниже, произошло более чем в 80 % комбинаций. Лучшая из протестированных моделей, которой оказалась Google Gemini 3.1 Pro, соответствовала критериям готовности лишь в 11 из 52 областей.

При этом ошибки возникали не постепенно, а скачкообразно, например, за один цикл взаимодействия модель могла потерять от 10 до 30 баллов. Более совершенные модели (Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6, GPT 5.4) избегали мелких ошибок за счёт того, что откладывали их обработку на более поздние этапы при меньшем количестве взаимодействий. Одновременно выяснилось, что при работе ИИ-моделей с доступом к инструментами в режиме агентского управления их результаты не только не улучшались, но даже ухудшались к концу цикла в среднем на 6 %.

По словам учёных, пользователям по-прежнему необходимо внимательно контролировать работу ИИ-систем при делегировании им полномочий, поскольку текущие модели готовы к автономной работе лишь в узких областях. При этом авторы бенчмарка признают прогресс LLM и отмечают, что, например, семейство ИИ-моделей OpenAI за 16 месяцев улучшило показатели производительности с 14,7 % до 71,5 %.