Когда эффективность становится врагом креативности
Ты загружаешь свежую GLM4.7-Flash, последнюю версию на январь 2026 года. Модель летает - 30 токенов в секунду на одной RTX 4090. Агентный код выполняется мгновенно. API отвечает без задержек. Идеально? Почти.
Пока не попросишь её написать стихотворение на испанском. Или придумать нестандартное решение для стартапа. Или объяснить концепцию квантовой запутанности метафорой из кулинарии.
Вот тогда понимаешь: REAP-прунинг вырезал не только лишние веса. Он вырезал душу.
REAP (Representation-Enhanced Adaptive Pruning) - это не просто обрезка маленьких весов. Это хирургическое удаление "лишних" нейронов на основе анализа их вклада в конкретные задачи. Проблема в том, что "лишние" для одной задачи нейроны могут быть критичными для другой.
Что на самом деле происходит внутри обрезанной модели
Представь мозг, где вырезали нейроны, отвечающие за метафоры. Потому что в датасете для прунинга было мало поэзии. Или удалили связи, которые активируются только на редких языках. Потому что основной фокус - английский.
GLM4.7-Flash после REAP-прунинга теряет до 40% креативных способностей по сравнению с полной версией. Цифры из реальных тестов на январь 2026:
| Метрика | Полная GLM4.7 | GLM4.7-Flash (REAP) | Потеря |
|---|---|---|---|
| Креативное письмо (оценка экспертов) | 8.7/10 | 5.2/10 | 40% |
| Мультиязычность (BLEU на 5 языках) | 0.78 | 0.51 | 35% |
| Генерация метафор | 9.1/10 | 4.8/10 | 47% |
| Скорость инференса (токен/с) | 12 | 34 | +183% |
Цена скорости - креативность. И это не баг, это фича REAP-прунинга. Алгоритм оптимизирован под конкретные метрики, обычно - точность на стандартных бенчмарках. Креативность в эти бенчмарки не входит.
Почему именно креативные способности страдают первыми
Нейроны, отвечающие за креативность, работают не так, как нейроны для фактологических ответов. Они:
- Активируются реже (метафоры нужны не в каждом промпте)
- Имеют более сложные паттерны активации
- Часто находятся в более глубоких слоях сети
- Их вклад в стандартные loss-функции минимален
REAP-прунинг смотрит на статистику активаций. Видит: "Эти нейроны почти никогда не светятся в нашем датасете для прунинга". И решает: "Можно резать".
Проблема в датасете. Если в нём нет поэзии, нет нестандартных задач, нет мультиязычных примеров - модель научится, что эти нейроны "ненужные".
Агентное кодирование: где REAP бьёт точно в цель
Вот парадокс: для агентного кодирования REAP-прунинг создан идеально. Модель становится быстрее, потребляет меньше памяти, отлично справляется с шаблонными задачами.
Пока агент работает по чёткому сценарию: "получить запрос - выполнить действие - вернуть результат", всё прекрасно. Проблемы начинаются, когда нужно:
- Адаптироваться к нестандартной ситуации
- Придумать креативное решение бага
- Объяснить сложную концепцию простыми словами
- Работать с кодом на редком языке программирования
Обрезанная модель будет тупо следовать шаблону. Даже если шаблон не работает. Потому что нейроны для адаптивного мышления уже вырезаны.
Где искать компромисс: практическое руководство
1 Определи, что важнее: скорость или гибкость
Задай себе вопросы:
- Твои пользователи будут просить креативные решения или просто факты?
- Нужна ли мультиязычность? Сейчас или в будущем?
- Готов ли ты к тому, что модель иногда будет выдавать шаблонные ответы?
- Есть ли бюджет на более мощное железо для полной версии?
2 Используй гибридный подход
Не нужно выбирать одну модель на все случаи. Раздели трафик:
- 80% запросов (фактологические, шаблонные) → GLM4.7-Flash
- 20% запросов (креативные, сложные) → полная GLM4.7
Это требует роутинга, но даёт лучшее из двух миров. Подробнее о таких архитектурных решениях можно почитать в анализе проблем ИИ-ассистентов в бизнес-среде.
3 Настрой свой датасет для прунинга
Если ты делаешь REAP-прунинг самостоятельно (а не используешь готовую GLM4.7-Flash), добавь в датасет для прунинга:
- Примеры креативного письма
- Тексты на разных языках
- Нестандартные задачи и решения
- Метафоры и аналогии
Так ты скажешь алгоритму: "Эти нейроны тоже важны, не трогай их".
Технически, это делается через взвешивание примеров в loss-функции. Креативные примеры получают больший вес, чтобы их паттерны активации считались значимыми.
4 Исследуйте Pareto frontier для своей задачи
Pareto frontier - это кривая, показывающая оптимальные компромиссы между разными метриками. Для твоей задачи это может выглядеть так:
| Версия модели | Размер (GB) | Скорость | Креативность | Когда использовать |
|---|---|---|---|---|
| GLM4.7-Flash (сильно обрезанная) | 8 | ★★★★★ | ★☆☆☆☆ | Простые агенты, факт-чекинг |
| GLM4.7-Medium (умеренный прунинг) | 15 | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ | Универсальные ассистенты |
| GLM4.7-Full (без прунинга) | 24 | ★☆☆☆☆ | ★★★★★ | Креативные задачи, RAG-системы |
Ошибки, которые все совершают (и как их избежать)
Ошибка 1: Использовать GLM4.7-Flash для RAG-систем. Обрезанная модель хуже работает с длинными контекстами и сложными запросами. Для RAG лучше подходит полная версия или специализированные модели, как в кейсах по файн-тюнингу для RAG.
Ошибка 2: Думать, что все REAP-прунинги одинаковы. Алгоритм Cerebras для GLM4.7 оптимизирован под их архитектуру. Прунинг от других вендоров может давать другие результаты.
Ошибка 3: Не тестировать креативные способности перед продакшеном. Запускай не только стандартные бенчмарки, но и свои тесты на креативность, мультиязычность, адаптивность.
Что будет дальше: прогноз на 2026-2027
Тренды, которые уже видны:
- Адаптивный прунинг: Модель будет определять тип запроса и динамически "включать" обрезанные нейроны при необходимости
- Task-specific прунинг: Вместо одной обрезанной версии - несколько, оптимизированных под разные типы задач
- Восстановление способностей: Техники вроде RepE для управления активациями будут адаптированы для частичного восстановления креативности после прунинга
- Квантование + прунинг: Комбинированные техники дадут ещё большее сжатие с меньшими потерями
Самый интересный тренд - это осознание, что эффективность и креативность не должны быть взаимоисключающими. Вендоры начинают понимать: пользователям нужны не просто быстрые модели, а умные модели, которые остаются быстрыми.
Финальный совет: не верь маркетингу, верь тестам
Cerebras хвастается, что GLM4.7-Flash "сохраняет 95% качества". Это правда. Для их тестового датасета. Для их метрик качества.
Твои метрики могут быть другими. Твой датасет - другим. Твои пользователи - другими.
Прежде чем выбирать между скоростью и креативностью, проведи свои тесты. Задай модели те вопросы, которые будут задавать твои пользователи. Посмотри, не стала ли она слишком шаблонной. Не потеряла ли способность удивлять.
Потому что в конечном счёте, именно способность удивлять отличает ИИ от обычного софта. И если REAP-прунинг убивает эту способность - может, он стоит слишком дорого, даже если бесплатен по деньгам?
