# Anthropic признала проблему нестабильности ответов Claude Sonnet 3.5 из-за устаревших баз данных

> Компания Anthropic подтвердила, что языковая модель Claude Sonnet 3.5 выдаёт противоречивые результаты при повторных запросах с извлечением данных из-за ограничений в используемых базах знаний.

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/anthropic-priznala-problemu-nestabilnosti-otvetov-claude-sonnet-3-5-iz-za-ustarevshih-baz-dannyh
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/anthropic-priznala-problemu-nestabilnosti-otvetov-claude-sonnet-3-5-iz-za-ustarevshih-baz-dannyh.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-10T02:00:33+03:00
- Modified: 2026-06-10T02:00:33+03:00

Компания Anthropic подтвердила, что языковая модель Claude Sonnet 3.5 выдаёт противоречивые результаты при повторных запросах с извлечением данных из-за ограничений в используемых базах знаний. Об этом сообщили исследователи в обсуждении на платформе X, ссылаясь на внутренние данные компании. 

Проблема затрагивает работу модели с системами поиска и извлечения информации (retrieval-augmented generation, RAG). Как отметил исследователь Притхвирадж (Раджа) Амманабролу (Prithviraj Ammanabrolu), при идентичных запросах Claude Sonnet 3.5 может возвращать разные ответы, если в процессе участвуют устаревшие или неоптимизированные базы данных. Это снижает предсказуемость работы модели в задачах, требующих высокой точности, например, в анализе медицинских или юридических документов.

Anthropic не раскрыла технические детали проблемы, но, по словам участников обсуждения, речь идёт о несоответствии между обновляемыми данными и статичными индексами, которые используются для поиска релевантной информации. «Это не баг модели, а ограничение инфраструктуры, с которой она взаимодействует», — написал в своём посте Аншул Кундаджи (Anshul Kundaje), профессор Стэнфордского университета. Компания уже работает над исправлением, однако сроки решения не называются.

Ранее аналогичные проблемы с нестабильностью ответов при повторных запросах возникали у других языковых моделей, включая продукты OpenAI и Google. В большинстве случаев причиной становились не сами модели, а внешние факторы: кэширование, сетевые задержки или некорректная настройка баз данных. В Anthropic пока не комментировали, будут ли внесены изменения в документацию или API для предупреждения пользователей о возможных рисках.

Источники: X-пост Притхвираджа Амманабролу, 8 июня 2026; X-пост Аншула Кундаджи, 8 июня 2026.