# Aleph Alpha обучает модель рассуждать на немецком

> По словам Aleph Alpha, около 800 000 немецкоязычных обучающих примеров помогли небольшой ИИ-модели строить цепочки рассуждений на немецком. Работа также выявила компромисс: результаты на немецких бенчмарках сначала снизились — отчасти потому, что модель зацикливалась на повторении собственных мыслей.

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/ru/aleph-alpha-trains-a-model-to-reason-in-german

Исследователи Aleph Alpha Никлас Финкен и Симон Тель описывают метод, который учит ИИ-модель рассуждать на немецком, а не просто отвечать на немецком. Они сгенерировали около 800 000 обучающих примеров, попросив другие модели начинать рассуждения на немецком, а затем использовали эти примеры для дообучения модели с 3 миллиардами активных параметров.

Компания утверждает, что качество модели на английском не изменилось, но результаты по математике на немецком сначала упали: на немецком AIME 2026 балл снизился с 70,2 до 48,3, а затем восстановился до 67,3 в наиболее успешном запуске с математическими данными. Исследователи говорят, что добавление немецких данных из той же предметной области помогло больше, чем добавление немецких данных в целом, и что этот подход пока не позволяет надёжно предотвратить зацикливание модели.

## Факты

- Исследователи сгенерировали около 800 000 немецкоязычных примеров для обучения с учителем.
- Результат на немецком AIME 2026: 70,2 до изменений, сначала 48,3, затем 67,3 в наиболее успешном запуске с математическими данными.

## Почему это важно

Для немецкоязычных пользователей эта работа открывает путь к ИИ, рассуждения которого можно читать на родном языке, но показывает, что повышение языковой последовательности может обернуться снижением точности и надёжности.

## Источники и ссылки

1. [Through the Valley of Tears: Cold Starting German Reasoning in LLMs](https://www.aleph-alpha.com/en/blog/through-the-valley-of-tears-cold-starting-german-reasoning-in-llms/) – Aleph Alpha, 2026-09-29

Обновлено: 2026-09-29