Выходцы из Google DeepMind создали ИИ-агента Faraday, превзошвшего Anthropic и OpenAI в научных задачах
Новый игрок на арене научного ИИ
Британский стартап Inherent, основанный бывшими сотрудниками Google DeepMind, официально вышел из режима секретности и представил ИИ-агента Faraday. Система способна автономно воспроизводить результаты опубликованных научных исследований без предварительных подсказок и, по заявлению разработчиков, превосходит флагманские модели Anthropic и OpenAI при значительно меньшем количестве параметров. 
От Google DeepMind к собственному стартапу
Компания Inherent была создана выходцами из Google DeepMind, которые столкнулись с практикой «Garden leave» — ограничением, запрещающим ушедшим сотрудникам переходить к конкурентам или основывать собственные компании несколько месяцев. Сооснователь и главный научный сотрудник Эдвард Хьюз (Edward Hughes) открыто выступил против этой практики, назвав её препятствием для инноваций. Стартап работает в лондонском районе King's Cross, выбранном из-за высокой концентрации специалистов в области ИИ. На данный момент штат составляет около 12 человек, к концу года планируется расширение до 20–25 сотрудников. 
Техническая архитектура Faraday
Ключевая особенность Faraday — компактная базовая модель Qwen 3.6 с 27 млрд параметров. Она выступает в роли «учёного-организатора», управляя более мощными внешними инструментами. Для программирования агент использует GPT-5.5 Codex компании OpenAI. Такой подход разработчики сравнивают с работой обычных исследователей, которые пользуются готовым программным обеспечением вместо разработки каждого инструмента с нуля.
Для обучения применялся метод обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), при котором система получает вознаграждение за успешный результат, а не следует жёстко прописанным правилам. По словам Хьюза, это позволило стабилизировать обучение ИИ в сложной дисциплине научного исследования. Комбинация автогенерируемых судейских рубрик на базе языковых моделей и модифицированного RL с улучшенным распределением кредитов за действия стала техническим секретом проекта.
Победа над гигантами индустрии
Во внутренних испытаниях на бенчмарке Replica (310 задач из 100 научных и ML-работ) Faraday сравнивали с Claude Opus 4.8 от Anthropic и GPT-5.5 от OpenAI. Несмотря на то, что соперники — значительно более крупные передовые модели, агент Inherent продемонстрировал превосходство. Оценивалась не только способность получить результаты исходной работы, но и «исследовательское чутьё» — умение самостоятельно определять, какие эксперименты имеет смысл проводить и как их лучше организовать. 
Финансирование и амбиции
Несколько недель назад стартап привлёк $50 млн на раннем этапе финансирования. Конечная цель Inherent — создание ИИ-учёного, способного не просто проверять существующие выводы, а получать новые научные знания. Хьюз подчёркивает, что для команды важнее самой победы над конкурентами оказался подход, позволивший достичь такого результата.
Контекст: две теории интеллекта
Появление Inherent происходит на фоне фундаментального разногласия в индустрии о пути к AGI. OpenAI (Сэм Альтман) и Anthropic (Дарио Амодеи) делают ставку на рекурсивное самоулучшение (RSI) — когда модели создают более совершенные версии самих себя. Джек Кларк, сооснователь Anthropic, оценивал вероятность достижения RSI к 2028 году в 60%. Google DeepMind под руководством Демиса Хассабис выбрал иной вектор: разработку моделей мира (World Models) — систем, понимающих и симулирующих реальность, а не просто предсказывающих следующий токен. 
Уход ключевых исследователей из DeepMind в Inherent демонстрирует, что гонка за AGI разворачивается не только между корпорациями, но и между конкурирующими научными парадигмами. Стартапы, обязанные сделать ИИ своим основным бизнесом, идут по пути масштабирования и автоматизации исследований, в то время как Google, чей текущий бизнес способен годами субсидировать исследования, ставит на качественно иную архитектуру интеллекта.