Почему SOTA-модели (GLM 4.7, Kimi K2) прерываются в Claude Code? Подробное решение

Проблема: почему лучшие модели ломаются в лучшем кодинг-агенте?

Вы настроили Claude Code с новейшими SOTA-моделями — GLM 4.7 от Zhipu AI или Kimi K2 от Moonshot AI. Ожидали мощный кодинг-агент, способный решать сложные задачи в несколько шагов. Но вместо этого получаете постоянные обрывы выполнения, незавершённые задачи и фрустрацию. В чём причина этой проблемы, затрагивающей даже опытных разработчиков?

Глубинный анализ: технические причины прерываний

Чтобы эффективно решить проблему, нужно понимать её корни. Вот основные технические причины, почему GLM 4.7 и Kimi K2 прерываются в Claude Code:

1. Различия в управлении контекстом

• Claude Code ожидает строгого соблюдения структуры сообщений Anthropic API
• GLM 4.7 использует собственную систему ролей (user, assistant, system)
• Kimi K2 имеет расширенный контекст (до 128K токенов), но требует особой обработки длинных последовательностей

2. Таймауты и ограничения API

3. Особенности мультистепового выполнения

Claude Code построен вокруг концепции "размышления вслух" (chain-of-thought), но китайские модели часто используют другие паттерны:

• GLM 4.7 предпочитает структурированный вывод с чёткими разделами
• Kimi K2 оптимизирован для длинных аналитических цепочек
• Обе модели могут "застревать" на промежуточных шагах без правильного guidance

Пошаговое решение: настраиваем SOTA-модели в Claude Code

Теперь перейдём к практическому решению. Следуйте этим шагам, чтобы настроить стабильную работу GLM 4.7 и Kimi K2 в Claude Code.

1 Настройка API-конфигурации

Первое и самое важное — правильная конфигурация API. Создайте или отредактируйте файл конфигурации:

# config_glm_kimi.py
# Конфигурация для GLM 4.7 и Kimi K2

GLM_4_7_CONFIG = {
    "api_base": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
    "api_key": "your_glm_api_key_here",
    "model": "glm-4",  # Для GLM 4.7
    "max_tokens": 8192,  # Увеличиваем лимит
    "temperature": 0.1,  # Низкая температура для кодинга
    "timeout": 120,  # Увеличиваем таймаут до 120 секунд
    "stream": True,  # Включаем streaming для длинных ответов
    "stop_sequences": ["\n\n", "###", ""]  # Кастомные стоп-последовательности
}

KIMI_K2_CONFIG = {
    "api_base": "https://api.moonshot.cn/v1",
    "api_key": "your_kimi_api_key_here",
    "model": "kimi-k2",
    "max_tokens": 16384,  # Используем расширенный контекст Kimi
    "temperature": 0.2,
    "timeout": 180,  # Ещё больше для сложных задач
    "top_p": 0.9,
    "frequency_penalty": 0.1,
    "presence_penalty": 0.1
}

# Адаптер для Claude Code
CLAUDE_CODE_ADAPTER = {
    "enable_multistep": True,
    "max_steps": 10,  # Ограничиваем количество шагов
    "step_timeout": 30,  # Таймаут на каждый шаг
    "retry_attempts": 3,  # Количество попыток при ошибках
    "context_window": 128000  # Для Kimi K2
}

2 Модификация промптов для SOTA-моделей

Китайские модели требуют особого подхода к промпт-инженерии. Вот эффективный шаблон:

# optimized_prompts.py

SYSTEM_PROMPT_GLM = """Ты — экспертный помощник по программированию GLM Coder.

ПРАВИЛА ВЫПОЛНЕНИЯ:
1. Всегда разбивай сложные задачи на ЧЁТКИЕ шаги
2. После каждого шага делай паузу и жди подтверждения
3. Используй формат: [ШАГ 1], [ШАГ 2], ...
4. Для кода используй markdown с указанием языка
5. Если задача требует более 5 шагов — предупреди об этом

СТОП-СИГНАЛЫ:
- Если видишь "### PAUSE ###" — остановись и жди
- Если видишь "[NEXT STEP]" — переходи к следующему шагу
"""

SYSTEM_PROMPT_KIMI = """Ты — Kimi K2 Code Assistant, специалист по решению сложных программистских задач.

ИНСТРУКЦИИ ПО МУЛЬТИСТЕПОВОМУ ВЫПОЛНЕНИЮ:
1. Сначала проанализируй всю задачу целиком
2. Создай детальный план выполнения
3. Выполняй план последовательно
4. После каждого крупного блока подводи промежуточный итог
5. Всегда оставляй "контрольные точки" для возможности прерывания

ФОРМАТ ОТВЕТА:
[АНАЛИЗ] ... анализ задачи ...
[ПЛАН] 1. ... 2. ... 3. ...
[ВЫПОЛНЕНИЕ ШАГ 1] ...
[РЕЗУЛЬТАТ ШАГА 1] ...
[ВЫПОЛНЕНИЕ ШАГ 2] ...
"""

3 Реализация обработчика таймаутов

Самый критичный компонент — надёжная обработка таймаутов и прерываний:

# timeout_handler.py

import asyncio
import signal
from functools import wraps
from typing import Optional, Callable

class SOTATimeoutHandler:
    """Обработчик таймаутов для SOTA-моделей в Claude Code"""
    
    def __init__(self, max_duration: int = 180):
        self.max_duration = max_duration
        self.current_task: Optional[asyncio.Task] = None
        
    def timeout_decorator(self, func: Callable):
        """Декоратор для обработки таймаутов"""
        @wraps(func)
        async def wrapper(*args, **kwargs):
            try:
                # Запускаем с таймаутом
                return await asyncio.wait_for(
                    func(*args, **kwargs),
                    timeout=self.max_duration
                )
            except asyncio.TimeoutError:
                # Сохраняем состояние перед прерыванием
                self.save_checkpoint(args, kwargs)
                
                # Генерируем осмысленное сообщение об ошибке
                return {
                    "error": "timeout",
                    "message": f"Выполнение превысило {self.max_duration} секунд",
                    "suggestion": "Разбейте задачу на более мелкие части",
                    "checkpoint": self.get_checkpoint_id()
                }
            except Exception as e:
                # Обработка других ошибок
                return self.handle_api_error(e)
                
        return wrapper
    
    def save_checkpoint(self, *args, **kwargs):
        """Сохраняем состояние для возможного возобновления"""
        # Реализация сохранения состояния
        pass
    
    def handle_api_error(self, error: Exception) -> dict:
        """Универсальная обработка ошибок API"""
        error_mapping = {
            "RateLimitError": "Превышен лимит запросов. Подождите 60 секунд.",
            "ContextLengthExceeded": "Превышен размер контекста. Упростите запрос.",
            "InvalidRequestError": "Неверный формат запроса. Проверьте параметры."
        }
        
        error_type = type(error).__name__
        return {
            "error": error_type,
            "message": error_mapping.get(error_type, str(error)),
            "recovery_action": "retry" if "RateLimit" in error_type else "modify_request"
        }

# Использование
handler = SOTATimeoutHandler(max_duration=120)

@handler.timeout_decorator
async def execute_glm_task(prompt: str, config: dict):
    """Выполнение задачи с GLM 4.7"""
    # Ваша логика выполнения
    pass

4 Оптимизация мультистепового выполнения

Для предотвращения обрывов в середине сложных задач:

# multistep_optimizer.py

class MultistepOptimizer:
    """Оптимизатор мультистепового выполнения для SOTA-моделей"""
    
    def __init__(self, model_type: str = "glm"):
        self.model_type = model_type
        self.step_history = []
        self.context_cache = {}
        
    def optimize_prompt_flow(self, task_description: str) -> list:
        """Разбиваем задачу на оптимальные шаги"""
        
        if self.model_type == "glm":
            # GLM 4.7 лучше работает с чёткими, короткими шагами
            return self._chunk_for_glm(task_description)
        elif self.model_type == "kimi":
            # Kimi K2 предпочитает более крупные, аналитические шаги
            return self._chunk_for_kimi(task_description)
        else:
            return self._chunk_generic(task_description)
    
    def _chunk_for_glm(self, task: str) -> list:
        """Оптимальное разбиение для GLM 4.7"""
        steps = []
        
        # Эвристика: примерно 1 шаг на 50 слов задачи
        words = len(task.split())
        num_steps = max(2, min(10, words // 50))
        
        # Примерное разбиение
        for i in range(num_steps):
            step = {
                "id": i + 1,
                "max_tokens": 2048,  # Ограничиваем размер шага
                "timeout": 45,  # Таймаут на шаг
                "requires_confirmation": i > 0,  # Подтверждение после первого шага
                "checkpoint": f"step_{i+1}"
            }
            steps.append(step)
            
        return steps
    
    def create_continuation_prompt(self, interrupted_step: int) -> str:
        """Создаём промпт для продолжения после прерывания"""
        return f"""
ПРЕРЫВАНИЕ ВОССТАНОВЛЕНИЯ

Мы были прерваны на шаге {interrupted_step}. 
Вот что было сделано:
{self._format_step_history(interrupted_step)}

ПРОДОЛЖИ с шага {interrupted_step + 1}, учитывая уже выполненные действия.
Не повторяй предыдущие шаги.
"""
    
    def _format_step_history(self, up_to_step: int) -> str:
        """Форматируем историю шагов"""
        return "\n".join([
            f"Шаг {s['id']}: {s.get('summary', 'выполнен')}"
            for s in self.step_history[:up_to_step]
        ])

Практические примеры и тестовые сценарии

Давайте протестируем настройку на реальных примерах:

# test_sota_models.py

async def test_glm_complex_coding():
    """Тест сложной задачи кодинга на GLM 4.7"""
    
    test_task = """
    Создай микросервис на FastAPI со следующими функциями:
    1. Аутентификация по JWT токенам
    2. CRUD операции для пользователей
    3. Загрузка файлов с валидацией
    4. Фоновая обработка задач через Celery
    5. Документация OpenAPI
    """
    
    optimizer = MultistepOptimizer(model_type="glm")
    steps = optimizer.optimize_prompt_flow(test_task)
    
    print(f"Задача разбита на {len(steps)} шагов")
    
    for step in steps:
        print(f"\n=== ВЫПОЛНЕНИЕ ШАГА {step['id']} ===")
        
        # Создаём промпт для текущего шага
        step_prompt = f"""
        [ШАГ {step['id']} из {len(steps)}]
        
        Задача: {test_task}
        
        Текущий шаг: {step['id']}
        Ограничение: {step['max_tokens']} токенов
        
        Выполни только эту часть задачи.
        """
        
        # Выполняем с обработкой таймаута
        handler = SOTATimeoutHandler(max_duration=step['timeout'])
        
        try:
            result = await handler.timeout_decorator(
                execute_glm_task
            )(step_prompt, GLM_4_7_CONFIG)
            
            if "error" in result:
                print(f"Ошибка: {result['error']}")
                print(f"Рекомендация: {result.get('suggestion', '')}")
                
                # Пробуем восстановиться
                if result.get('checkpoint'):
                    recovery_prompt = optimizer.create_continuation_prompt(
                        step['id'] - 1
                    )
                    print(f"\nПытаемся восстановиться с шага {step['id']}")
            else:
                print(f"Успешно! Получено {len(result)} токенов")
                optimizer.step_history.append({
                    "id": step["id"],
                    "summary": f"Выполнен, {len(result)} токенов"
                })
                
        except Exception as e:
            print(f"Критическая ошибка: {e}")
            break

# Запуск теста
if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(test_glm_complex_coding())

Частые ошибки и их решение

Продвинутые техники оптимизации

Динамическая адаптация под модель

def detect_and_adapt(model_response: str) -> dict:
    """Определяем модель по ответу и адаптируем параметры"""
    
    adaptation_rules = [
        {
            "pattern": "GLM",
            "model": "glm",
            "actions": {
                "chunk_size": 1500,
                "temperature": 0.1,
                "prefer_lists": True
            }
        },
        {
            "pattern": "Kimi",
            "model": "kimi",
            "actions": {
                "chunk_size": 3000,
                "temperature": 0.2,
                "allow_long_analysis": True
            }
        }
    ]
    
    for rule in adaptation_rules:
        if rule["pattern"].lower() in model_response.lower():
            return rule["actions"]
    
    return {"chunk_size": 2000, "temperature": 0.15}  # По умолчанию

Контекстное кэширование для долгих сессий

Для задач, которые занимают более 10 минут выполнения:

class ContextCache:
    """Умное кэширование контекста для долгих сессий"""
    
    def __init__(self, max_size_mb: int = 50):
        self.cache = {}
        self.max_size = max_size_mb * 1024 * 1024  # в байтах
        
    def save_context(self, session_id: str, 
                     step: int, 
                     context: dict, 
                     model_output: str):
        """Сохраняем контекст шага"""
        
        key = f"{session_id}_step_{step}"
        
        # Сжимаем контекст для экономии памяти
        compressed = self._compress_context(context, model_output)
        
        self.cache[key] = {
            "step": step,
            "timestamp": time.time(),
            "context": compressed,
            "model_output": model_output[:1000]  # Сохраняем начало ответа
        }
        
        # Очищаем старые записи при необходимости
        self._cleanup_if_needed()
    
    def restore_context(self, session_id: str, step: int) -> Optional[dict]:
        """Восстанавливаем контекст для продолжения"""
        key = f"{session_id}_step_{step}"
        
        if key in self.cache:
            cached = self.cache[key]
            return {
                "previous_step": cached["step"],
                "model_output": cached["model_output"],
                "recovery_hint": f"Продолжить с шага {step + 1}"
            }
        
        return None

FAQ: ответы на частые вопросы

Q: GLM 4.7 постоянно прерывается на 2-3 шаге. Что делать?

A: Скорее всего, проблема в таймаутах. Увеличьте timeout до 90-120 секунд и разбейте задачу на более мелкие шаги (максимум 1500 токенов на шаг). Также проверьте stop_sequences — GLM лучше реагирует на китайские стоп-слова.

Q: Kimi K2 генерирует слишком длинные ответы и выходит за лимиты

A: Kimi оптимизирован для длинных аналитических ответов. Явно ограничьте max_tokens в промпте: "Ответь не более чем в 2000 токенов. Если нужно больше — разбей на несколько ответов."

Q: Как автоматически определять, какая модель лучше подходит для задачи?

A: Создайте простой классификатор:

def select_best_model(task_description: str) -> str:
    """Выбираем оптимальную модель для задачи"""
    
    keywords = {
        "glm": ["код", "программирование", "алгоритм", "debug"],
        "kimi": ["анализ", "исследование", "документ", "стратегия"]
    }
    
    task_lower = task_description.lower()
    
    glm_score = sum(1 for kw in keywords["glm"] if kw in task_lower)
    kimi_score = sum(1 for kw in keywords["kimi"] if kw in task_lower)
    
    if glm_score > kimi_score:
        return "glm"
    elif kimi_score > glm_score:
        return "kimi"
    else:
        # Для смешанных задач используем GLM как более стабильный
        return "glm"

Q: Можно ли использовать обе модели параллельно для разных частей задачи?

A: Да, это продвинутая техника. GLM 4.7 можно использовать для генерации кода, а Kimi K2 — для документации и анализа. Главное — правильно синхронизировать контекст между моделями.

Заключение и лучшие практики

Настройка SOTA-моделей в Claude Code требует понимания их архитектурных особенностей. Основные выводы:

1. GLM 4.7 лучше всего работает с чёткими, структурированными шагами и низкой температурой (0.1-0.2)
2. Kimi K2 требует увеличенных таймаутов (120-180с) и хорошо использует свой большой контекст
3. Обязательно реализуйте механизм checkpoint'ов для восстановления после прерываний
4. Адаптируйте промпты под конкретную модель — универсальные шаблоны работают плохо
5. Мониторьте использование токенов и разбивайте сложные задачи на подзадачи

Следуя этому руководству, вы сможете настроить стабильную работу самых современных языковых моделей в Claude Code, превратив его в мощный инструмент для решения сложных программистских задач любой сложности.