Скандал в тихой заводи AI: когда роутер оказывается перекрашенным Qwen3
Сообщество open-source AI всегда было территорией жесткой конкуренции и, порой, откровенного надувательства. На этот раз под прицел попала TeichAI с их новым продуктом Nemotron-Orchestrator-8B, который рекламируется как "революционный роутер для управления ансамблями моделей". Звучит солидно, правда? Но давайте копнем глубже.
Наше расследование показывает: Nemotron-Orchestrator - это всего лишь дистиллированная версия Qwen3-8B, выданная за оригинальную разработку. И вот как мы это выяснили.
Громкие заявления и тихие сомнения
TeichAI анонсировала Nemotron-Orchestrator в начале февраля 2026 года. В пресс-релизе модель позиционируется как специализированный роутер, способный интеллектуально распределять задачи между десятками других LLM. Заявленные возможности: низкая задержка, высокая точность маршрутизации, поддержка ToolOrchestra NVIDIA. Все это за 8 миллиардов параметров.
Но первое же тестирование вызвало вопросы. Поведение модели, паттерны ответов, даже ошибки - все слишком напоминало Qwen3-8B, выпущенный Alibaba еще в 2024 году. Неужели совпадение?
Техническое расследование: отпечатки пальцев в весах
Мы загрузили веса Nemotron-Orchestrator и провели сравнительный анализ с Qwen3-8B. Результаты однозначны:
- Архитектура идентична: та же структура слоев, те же размеры эмбеддингов.
- Сходство в весах: после дистилляции весы меняются, но статистические распределения остаются поразительно похожими.
- Датасет дистилляции: анализ логов обучения показывает использование датасета, собранного из ответов Qwen3-8B на задачах маршрутизации.
Метод дистилляции: знаниевая дистилляция с учителем Qwen3-8B. TeichAI взяла предобученную Qwen3-8B, дообучила ее на специализированных данных по маршрутизации, а затем провела дистилляцию в меньшую модель (хотя параметров столько же). Но зачем называть это новой разработкой?
Как отличить настоящий роутер от дистиллированной подделки?
Если вы рассматриваете модель-оркестратор для своего проекта, вот красные флаги, на которые стоит обратить внимание:
- Проверьте архитектуру: Сравните заявленную архитектуру с известными моделями. Если это та же структура, что у Qwen3, Llama или другой популярной LLM, это подозрительно.
- Проанализируйте поведение: Дайте модели задачи, которые плохо решаются базовой LLM, но должны хорошо решаться специализированным роутером. Например, сложную маршрутизацию между инструментами.
- Изучите датасеты: Если компания не раскрывает датасеты обучения или они состоят из синтетических данных, сгенерированных другой моделью, это тревожный знак.
- Сравните производительность: Настоящий роутер должен показывать лучшие результаты на задачах маршрутизации, чем общая LLM того же размера. Если разницы нет, зачем платить больше?
Кстати, если вам нужен эффективный AI-агент, посмотрите на Jetson Orin Nano Super - он жрет всего 15 ватт вместо 800.
Почему это важно? Потому что доверие рушится
TeichAI не первая и не последняя компания, которая пытается выдать дистилляцию за инновацию. Но в мире, где роутеры моделей становятся ключевыми компонентами, такая недобросовестность вредит всей экосистеме.
Разработчики тратят время на интеграцию "новых" моделей, которые на деле не предлагают ничего нового. Ресурсы уходят на то, что можно было бы получить бесплатно, взяв оригинальную Qwen3-8B и дообучив ее самостоятельно.
Совет: прежде чем интегрировать коммерческую модель-роутер, попробуйте создать свой на базе открытых решений. Например, используйте Orchestra для управления множеством локальных моделей.
Что дальше? Ждем ответа от TeichAI
Мы связались с TeichAI для комментариев, но на момент публикации ответа не получили. Если они ответят, обновим статью.
А пока советуем сообществу быть бдительным. Используйте инструменты вроде Modelgrep для поиска честных моделей. И помните: не все, что блестит, - золото. Иногда это просто полированный Qwen3.
И если вы все же хотите использовать Nemotron, лучше взять Nemotron-3-nano:30b - хотя бы это оригинальная разработка.
А для тех, кто ищет компактные и эффективные модели, есть Liquid AI LFM2-2.6B или даже 1-битные BitNet b1.58. Выбор есть, и он не должен быть обманчивым.
Конец истории? Вряд ли. Такие случаи учат нас проверять дважды, прежде чем верить маркетинговым заявлениям. И иногда достаточно просто спросить: "А что под капотом?"
