Представьте: два человека показывают нейросети один и тот же бизнес-план. Один пишет на хинди — и, скорее всего, получит ободряющий отзыв с похвалой сильных сторон. Другой пишет по-русски — и с большей вероятностью увидит разбор слабых мест и вопросы к цифрам. Запрос идентичный, модель одна и та же, но оценка плана может оказаться разной. Это не гипотетический сценарий, а пример из свежего исследования Anthropic: компания измерила, какие ценности Claude выражает в реальных диалогах, и обнаружила, что "характер" ответа заметно зависит от языка, на котором задан вопрос. Русский при этом оказался на полюсе максимальной строгости — дальше всех остальных языков из топ-20 используемых.

Материалом стали почти 310 тысяч анонимизированных диалогов в чат-боте Claude за две недели мая 2026 года — только те, где пользователь давал субъективную задачу, то есть такую, где нет единственно правильного ответа. Выборку поровну распределили между тремя моделями (Sonnet 4.6, Opus 4.6 и Opus 4.7) и 20 самыми популярными языками платформы — примерно по 5000 диалогов на каждую пару "модель-язык". Читали переписку не люди: разметку выполнял сам Claude внутри Clio — инструмента Anthropic для анализа диалогов с сохранением приватности.

У работы есть предыстория. В прошлом исследовании Values in the Wild компания нашла в ответах Claude 3307 различных ценностей — от честности до "здоровых границ". Список такого размера почти бесполезен: осмысленно сравнивать модели по трем тысячам параметров невозможно. Поэтому теперь ценности вручную объединили в 339 групп, выбросили 18 почти универсальных (вроде "полезности" — она встречается более чем в 80% диалогов и ничего не говорит о различиях), а к остальным применили снижение размерности. Прием знаком по психологии: примерно так когда-то из тысяч прилагательных, описывающих характер человека, выделили "Большую пятерку" черт личности.

В итоге осталось четыре оси. Каждая — числовая прямая между двумя группами ценностей. Полюса не исключают друг друга — модель может быть и теплой, и точной в одном диалоге, — но на практике чем сильнее она выражает одну сторону, тем слабее другую:

• уступчивость против осторожности: идти навстречу желаниям пользователя — или страховаться от рисков и возможного вреда;

• теплота против строгости: позитив и поддержка — или точность и прозрачность;

• глубина против краткости: развернутое объяснение с нюансами — или ровно то, что просили;

• откровенность против исполнительности: честно показывать собственную неуверенность — или выдавать отполированный уверенный результат.

Сначала метод проверили на моделях — и профили совпали с их публичной репутацией. Sonnet 4.6 оказался самым теплым и уступчивым: шутит, поддерживает без осуждения, хвалит идеи пользователя. Opus 4.6 — краткий исполнитель, который не выходит за рамки запроса и сразу переходит к делу. Opus 4.7 сильнее всех склоняется к осторожности и глубине: спорит с ложными посылками, без спроса предупреждает о рисках и честно критикует присланную работу. Именно так эти модели и описывают пользователи, да и сама Anthropic в анонсах. Раз оси воспроизводят субъективные впечатления людей, значит, метод измеряет не шум, а реальные различия в поведении — и его показания для языков тоже заслуживают внимания.

Затем те же оси приложили к языкам — и вот тут самое интересное. Сильнее всего языки расходятся по оси "теплота против строгости". Дальше всех в теплоту модель уходит на хинди: на практике это вежливые формулировки, юмор и подбадривание. Рядом арабский — в нем Claude вдобавок лидирует по уступчивости и краткости. Противоположный полюс занимают английский и русский, причем именно в русском Claude уходит в строгость дальше всех. Из любопытных частностей: по-голландски модель охотнее всего признает собственные ошибки (максимум откровенности), а по-индонезийски — молча делает, что сказано (максимум исполнительности).

Здесь важно уточнить, что скрывается за словом "строгость". В терминах исследования это rigor — точность и дотошность, а не суровый тон. В диалогах такая строгость проявляется как оспаривание сомнительных допущений, исправление неточностей в деталях и запрос доказательств. То есть русскоязычный Claude не грубит — он ведет себя как придирчивый редактор, которому важнее найти ошибку, чем подбодрить автора. Кому-то недостаток, а кому-то — ровно то, чего ждешь от рабочего инструмента.

Почему так вышло, Anthropic честно не знает — и предлагает гипотезы. Первая: объем обучающих данных сильно различается между языками, и добиваться единообразного поведения проще там, где данных много. Вторая: различается состав. В данных одних языков может быть непропорционально много профессиональных текстов, а они отражают иные ценности, чем разговорная речь, — и вместе перекосы в объеме и составе данных могли развести поведение модели по языкам. Логично предположить, что перевес аналитических текстов тянет модель к строгости, но это уже моя интерпретация: сама Anthropic направление не уточняет.

Anthropic признает главную неопределенность: в компании пока не знают, как относиться к найденным различиям — как к полезной особенности или как к недостатку, который надо исправлять обучением. компания не знает, хороша ли обнаруженная вариативность. Возможно, модель уместно подстраивается под разговорные нормы языка. А возможно, в языках, на которые потратили меньше усилий, она просто дальше от задуманного создателями поведения — и тогда это не адаптация, а брак. Anthropic называет обе версии и не выбирает между ними.

Дальше компания хочет встроить профилирование ценностей в оценку моделей до и после релиза и проверить, можно ли целенаправленно двигать модель по осям — через тренировку характера (character training) или системный промпт. Открытым остается и главный вопрос: как ценности вообще должны меняться между языками? В конституции Claude ответа нет, и Anthropic признает, что придется спрашивать самих носителей. Ну а пока вопрос открыт, строгий Claude на русском — это поведение по умолчанию, а не баг и не ваша личная карма. Хотите больше теплоты — не обязательно учить хинди: вежливая просьба в промпте по-прежнему работает на любом языке.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.