--- title: "Американская лаборатория Nous Research «перевоспитала» китайскую модель Alibaba Qwen3.8: так появилась Arete" description: "Американская лаборатория Nous Research переобучила модель Alibaba Qwen3.8-27B, сняв с неё «китайский» идеологический пласт: доля пропагандистских ответов упала с 22 % до 1 %, а точность выросла. Так появилась модель Arete." date: 2026-11-13T11:06:11.942Z lang: ru url: https://xab.info/posts/nous-research-arete-alibaba-qwen38-zapadnie-tsennosti tags: [ai, alibaba, qwen, nous-research, fine-tuning, open-source-ai, china-ai] author: "Александр Буран" publisher: "XAB.info" --- # Американская лаборатория Nous Research «перевоспитала» китайскую модель Alibaba Qwen3.8: так появилась Arete ![Вывеска с оранжевым логотипом Alibaba на стеклянном здании штаб-квартиры среди ветвей с белыми цветами](https://xab.info/media/2026/11/13/nous-research-arete-alibaba-qwen38-zapadnie-tsennosti/nous-research-arete-alibaba-qwen38-zapadnie-tsennosti-1.webp) ## Ключевые тезисы - Nous Research переобучила Alibaba Qwen3.8-27B и переименовала её в Arete, чтобы «утвердить западные ценности». - Доля пропагандистских ответов снизилась с 22 % до 1 %, фактическая точность выросла с 2,32 до 2,98 по 5-балльной шкале. - Кейс Hirundo на Qwen3.6-35B-A3B показал снижение контента с предпочтениями Пекина с 89,8 % до 2,8 %. - Для переобучения выбрали открытую модель Inkling от Thinking Machines Lab; идеологический пласт снимается на ~50 млн токенов. Американская лаборатория искусственного интеллекта Nous Research завершила процедуру дополнительного обучения (fine-tuning) популярной открытой модели Alibaba Qwen3.8-27B, чтобы, по выражению разработчиков, «избавить её от китайских корней». В результате переобучения модель получила новое имя — Arete — и начала генерировать ответы, которые создатели оригинальной модели в Alibaba, вероятно, не сочли бы приемлемыми. Заявленная цель проекта сформулирована прямо: «утвердить западные ценности в модели, изначально обученной в Китае». ### Почему «китайские корни» стали проблемой Замысел проекта обусловлен соображениями о том, что китайские модели с открытыми весами — одни из самых мощных на сегодняшний день, однако в их весах, по мнению американских разработчиков, «изначально заложено поведение, отвечающее государственной идеологии Китая». Именно это, как поясняют в Nous Research, делает прямое использование таких моделей рискованным для западных продуктов и сервисов, где требуется нейтральная или соответствующая локальным нормам выдача. ### Угрозы шире идеологии: уязвимый код Связанные с китайскими ИИ-моделями риски, по оценке исследователей, не всегда сводятся лишь к продвижению идеологии Пекина. При определённых условиях некоторые из таких моделей способны генерировать уязвимый программный код, что представляет практическую угрозу для безопасности приложений. Это расширяет мотивацию «очистки» открытых весов от заложенных при обучении паттернов поведения. ### Прецедент Hirundo: от 89,8 % до 2,8 % Показательным примером эффективности переобучения стал опыт компании Hirundo, применившей методы fine-tuning к модели Alibaba Qwen3.6-35B-A3B. В результате объём контента, отражающего предпочтения Пекина, резко сократился: если до начала процесса этим установкам соответствовали 89,8 % ответов модели, то после переобучения показатель упал до 2,8 %. Этот кейс подтверждает, что идеологический пласт в открытых китайских моделях поддаётся коррекции. ### Как именно переобучали Arete Исследователи Nous Research добились менее эффектных, но заметных результатов: фактическая точность модели Arete-27B выросла с 2,32 до 2,98 по пятибалльной шкале, а доля содержащих пропаганду ответов снизилась с 22 % до 1 % — показатели, сопоставимые с протестированными в лаборатории западными моделями. При выборе инструмента для переобучения специалисты рассматривали модель Nvidia Nemotron 3 Ultra, однако обнаружили, что и она «демонстрировала неоднозначный подход к связанным с Китаем темам», что связали с возможным использованием китайских моделей при обучении самой Nemotron. В итоге выбор пал на открытую модель Inkling, выпущенную американской лабораторией Thinking Machines Lab. Практика показала, что пропагандистский пласт в Alibaba Qwen3.8-27B носит поверхностный характер и относительно легко устраняется на обучающем объёме данных порядка 50 млн токенов. ### Что это значит для рынка открытых моделей Случай Arete иллюстрирует растущий тренд на «перенастройку» мощных открытых китайских моделей под западные стандарты поведения и безопасности. С одной стороны, это подтверждает, что идеологическая составляющая в весах таких моделей не является необратимой и может быть снята относительно небольшим объёмом данных. С другой — поднимает вопрос о том, насколько глубоко и устойчиво можно контролировать поведение открытых весов, которые после публикации свободно распространяются и могут быть модифицированы любым пользователем. ## Проверка фактов и источники - [Американские разработчики привили китайской ИИ-модели Alibaba Qwen3.8 западные ценности](https://3dnews.ru/1151261) - Первоисточник: все цифры (22%→1%, 2.32→2.98, 89.8%→2.8%, 50 млн токенов), названия моделей и цитаты взяты из текста. - [Американские разработчики привили китайской ИИ-модели Alibaba Qwen3.8 западные ценности](https://3dnews.ru/1151261/amerikanskie-razrabotchiki-privili-kitayskoy-iimodeli-alibaba-qwen38-zapadnie-tsennosti) - Первоисточник: все цифры (22%→1%, 2.32→2.98, 89.8%→2.8%, 50 млн токенов), названия моделей и цитаты взяты из текста. ## Частые вопросы ### Что такое модель Arete? Arete — это переименованная после дополнительного обучения версия модели Alibaba Qwen3.8-27B, которую американская лаборатория Nous Research модифицировала, чтобы убрать заложенный в ней «китайский» идеологический пласт. ### Каких результатов достигла Nous Research? Фактическая точность модели выросла с 2,32 до 2,98 по пятибалльной шкале, а доля содержащих пропаганду ответов снизилась с 22 % до 1 %. ### Какой инструмент использовали для переобучения? В итоге выбор пал на открытую модель Inkling от американской лаборатории Thinking Machines Lab; ранее рассматривавшуюся Nvidia Nemotron 3 Ultra отклонили из-за «неоднозначного подхода к темам, связанным с Китаем». ### Насколько глубоко сидит идеологический пласт в Qwen3.8-27B? По данным Nous Research, он носит поверхностный характер и относительно легко устраняется на обучающем объёме данных порядка 50 млн токенов.