Когда интеллект убивает сам себя
Представьте: вы даёте ИИ сложную логическую задачу. Он начинает её решать. Рассуждает шаг за шагом. Аргументирует. Приводит примеры. И... обрывается на середине. Не потому, что не знает ответа. А потому, что слишком умён для собственного же блага.
Это не абстракция. Это реальность, с которой столкнулись тестировщики Gemini 3.0 Flash в феврале 2026 года. Пока Kimi K2.5 Thinking демонстрировал впечатляющие результаты в тестах на сообразительность, новая модель Google показала парадоксальную слабость: чрезмерная детализация приводит к обрезке вывода.
На 03.02.2026 обе модели доступны для тестирования: Kimi k2.5 через API Moonshot AI, Gemini 3.0 Flash через Google AI Studio и Vertex AI. Обе позиционируются как оптимальные для production-приложений с балансом скорости и качества.
Эксперимент: задача «Смерть от интеллекта»
Мы взяли классическую логическую головоломку, адаптированную под современный контекст:
Задача не супер-сложная для человека. Но для ИИ — отличный тест на цепочку рассуждений. Нужно последовательно применять правила, исключать варианты, строить логические выводы.
Почему именно эта задача?
- Требует многошагового reasoning (рассуждения)
- Имеет единственное правильное решение
- Позволяет проверить консистентность логики
- Идеальна для сравнения стилей генерации
Kimi k2.5: методичный следователь
Модель от Moonshot AI подошла к задаче как опытный детектив:
1 Постановка проблемы
«Имеем 5 позиций за круглым столом. Пронумеруем их от 1 до 5 по часовой стрелке. Нужно определить соответствие позиция-язык.»
2 Построение ограничений
Kimi k2.5 перевела каждое условие в математическую форму:
- Python слева от Rust → если Rust на позиции X, Python на X-1 (по модулю 5)
- JavaScript напротив Go → разница позиций = 2 или 3
- TypeScript между Python и JavaScript
- Rust не рядом с Go → разница позиций ≠ 1 и ≠ 4
3 Метод исключения
Модель начала перебирать варианты, но не тупо, а с умом. Сначала зафиксировала Rust, потом нашла Python, затем определила возможные позиции для TypeScript. Каждый шаг сопровождался пояснением: «Это невозможно, потому что...»
4 Полное решение
После 15 логических шагов Kimi k2.5 выдала финальную конфигурацию: «1: Python, 2: TypeScript, 3: JavaScript, 4: Go, 5: Rust». И добавила проверку: «Все условия выполняются.»
Объём ответа: 420 токенов. Чётко, структурированно, без воды.
Gemini 3.0 Flash: профессор, который не знает, когда остановиться
А вот здесь началось интересное. Новая модель Google, о которой мы писали в сравнении Gemini 2.5 Flash vs Gemini 3 Flash, продемонстрировала совершенно другой подход.
Важное уточнение: Gemini 3.0 Flash на 03.02.2026 имеет ограничение на длину вывода по умолчанию — 2048 токенов. Но проблема не в лимите, а в том, КАК модель его использует.
Gemini начал так:
«Для решения этой интересной логической задачи о расположении разработчиков за круглым столом, нам потребуется применить методы комбинаторики, теории графов и логического вывода. Давайте сначала формализуем задачу...»
И понеслось. Модель:
- Нарисовала (текстом) схему круглого стола
- Объяснила, что такое «по модулю 5»
- Привела аналогию с задачей о рыцарях и лжецах
- Упомянула теорию групп и симметрии
- Сравнила с классической задачей Эйнштейна
К 300-му токену Gemini только подошёл к реальному решению. И тут началась детализация каждого возможного варианта:
«Рассмотрим случай, когда Rust на позиции 1. Тогда Python должен быть на позиции 5. Проверим совместимость с другими условиями... Этот вариант не работает, потому что... Теперь рассмотрим Rust на позиции 2...»
К 1200 токенам модель перебрала 3 из 5 вариантов. Каждый вариант анализировался с невероятной тщательностью. Проверялись все комбинации, все возможные конфликты.
И на 1850 токене... обрыв.
Ответ просто оборвался на середине анализа четвёртого варианта. Без результата. Без вывода. Без «Итак, правильный ответ...»
Cut-off tragedy: когда детализация становится врагом
Это явление мы назвали «cut-off tragedy» — трагедия обрезки. Суть не в том, что модель не умеет решать задачу. Она умеет слишком хорошо. Настолько хорошо, что пытается быть исчерпывающей в объяснениях, и это её губит.
| Метрика | Kimi k2.5 | Gemini 3.0 Flash |
|---|---|---|
| Длина ответа | 420 токенов | 1850 токенов (оборвано) |
| Стиль решения | Прямой, эффективный | Академический, чрезмерно детальный |
| Результат | Полное решение | Частичное (без вывода) |
| Время генерации | 1.8 секунды | 4.2 секунды |
Почему это критично для production?
Представьте, что вы используете Gemini 3.0 Flash в:
- Аналитике данных: Модель начинает подробно объяснять каждый шаг обработки и... обрывается перед выводом
- Генерации кода: Даёт исчерпывающие комментарии к каждой строке, но не успевает дописать функцию
- Customer support: Объясняет клиенту все возможные причины проблемы, но не называет решение
Это не гипотетика. В тестах на генерацию SQL-запросов из естественного языка Gemini 3.0 Flash в 30% случаев обрывался на середине объяснения оптимизаций, не успев выдать сам запрос.
Корень проблемы: архитектура vs промптинг
После изучения системного промпта Kimi K2.5 стало понятно различие в подходах.
Kimi обучена давать структурированные, краткие ответы. Её внутренние инструкции явно ограничивают «размусоливание» темы. Модель сначала думает, потом выдаёт результат.
Gemini 3.0 Flash, судя по всему, оптимизирована под образовательные сценарии. Её цель — не просто ответить, а научить. Показать ход мысли. Объяснить каждый шаг. И в этом её ахиллесова пята: для сложных задач объяснение становится длиннее самого решения.
Можно ли исправить?
Да, но не полностью. Мы проверили несколько подходов:
1 Явное ограничение в промпте
«Реши задачу кратко, без лишних объяснений.» Результат: Gemini стал короче, но всё равно в 3 раза длиннее Kimi. И всё равно пытался вставить пояснения в скобках.
2 Увеличение max_tokens
Выставили 4096. Gemini использовал 3200 токенов, решил задачу полностью, но... потратил в 8 раз больше токенов, чем Kimi. При стоимости $0.40 за 1M output токенов (на 03.02.2026) это в 8 раз дороже.
3 Структурированный вывод
«Дай ответ в формате JSON: {\"solution\": [...], \"explanation\": \"кратко\"}». Сработало лучше всего, но требует кастомной обработки на стороне клиента.
Что это значит для разработчиков?
Выбор между Kimi k2.5 и Gemini 3.0 Flash теперь зависит не только от цены и скорости (о чём мы писали в обзоре китайских LLM), но и от стиля генерации.
Берите Kimi k2.5, если:
- Нужны краткие, прямые ответы
- Важен предсказуемый объём вывода
- Работаете с ограниченными квотами токенов
- Делаете batch-обработку множества запросов
Берите Gemini 3.0 Flash, если:
- Нужны образовательные объяснения
- Можете позволить себе увеличение max_tokens
- Готовы писать сложные промпты с ограничениями
- Цените детализацию выше краткости
Прогноз: куда движется индустрия
Парадокс «смерти от интеллекта» — это симптом более глубокой проблемы. Модели становятся умнее, но не обязательно практичнее. Умение решать задачу и умение эффективно коммуницировать решение — разные навыки.
К концу 2026 года мы ожидаем:
- Появление «режимов генерации» в API (краткий/подробный/учебный)
- Автоматическую оптимизацию длины вывода под тип задачи
- Модели, которые сначала генерируют ответ, потом — опциональные объяснения
- Стандартные промпты для ограничения verbosity (многословия)
Пока же совет простой: тестируйте модели на своих реальных задачах. Не на синтетических бенчмарках, а на том, что будете использовать в production. И обращайте внимание не только на правильность ответа, но и на то, КАК он дан.
Потому что иногда самый умный ответ — это не самый длинный. А самый полезный.
