Claude Mythos 5 сократил ресурсы 7 из 8 квантовых схем

Подробно

Что именно сделал Claude с квантовыми схемами?

Препринт «Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models» объёмом 46 страниц появился на arXiv 15 октября 2026 года в 20:59 мск. Авторы: Andi Gu, Alek H. Kemeny, Susanne F. Yelin и Mikhail D. Lukin. 16 октября Anthropic рассказала о работе в своём исследовательском блоге в материале «Designing more efficient quantum circuits with Claude».

Andi Gu связан с Harvard Quantum Initiative и кафедрой физики Гарварда. Работу он вёл в рамках программы Anthropic STEM Fellows. Alek Kemeny - квантовый физик Anthropic и наставник проекта. Susanne Yelin - Professor of Physics in Residence в Гарварде. Mikhail Lukin - Joshua and Beth Friedman University Professor и содиректор Harvard Quantum Initiative. Он также сооснователь и член совета директоров компании QuEra Computing.

Claude Mythos 5 не рисовал схемы напрямую. Модель писала Python-программы, которые строят схемы, а отдельный программный оценщик проверял их корректность и считал ресурсы. Каждый из восьми поисков начинался с написанной людьми спецификации задачи и пустой программы. Сначала модель получала спецификацию, модель схемы и критерии корректности и предлагала несколько архитектур. Внутри итерации она могла испытывать черновики, сверяться с классическим эталонным вычислением и поручать узкие подзадачи субагентам. Между итерациями сохранялись программы, результаты, заметки и часть истории, а не один непрерывный диалог.

В задаче сложения точек, по описанию Anthropic, участие людей в 53-часовом запуске ограничивалось начальным заданием в один абзац и редкими просьбами искать подходы шире. При этом задачи, спецификации, оценщик и целевую метрику тоже выбирали и готовили люди.

«Работая в значительной степени самостоятельно, Claude нашёл решения, улучшающие лучшие опубликованные схемы», - говорится в материале Anthropic. Это заявление самой компании, а не независимая оценка.

Какие результаты получены в восьми задачах?

Главная метрика работы - TQ: число гейтов Toffoli/CCZ, умноженное на пиковое число логических кубитов. Авторы прямо оговаривают, что метрика для простоты одинаково взвешивает время и память и не учитывает архитектуру конкретного оборудования.

Сводные данные авторов (Toffoli и пиковые логические кубиты, сначала базовая схема, затем новая):

• декодер Reed-Solomon для алгоритма DQI: 5,1 млн и 1 938 против 440 тыс. и 1 837, выигрыш по TQ - 12 раз;
• вычисление угла вращения в алгоритме HHL: 16 тыс. и 300 против 1 348 и 115, выигрыш 32 раза;
• кулоновский потенциал: 6 355 и 252 против 1 140 и 142, выигрыш 9,9 раза;
• гауссова функция с фиксированной точкой: 24 тыс. и 362 против 1 583 и 139, выигрыш 39 раз;
• блок alias-Select для молекулы Fe2S2: 55 тыс. и 139 против 15 тыс. и 126, выигрыш 4,1 раза;
• слой некоммутативной решёточной калибровочной симуляции: 1,3 млн и 1 927 против 170 тыс. и 1 859, выигрыш 7,7 раза;
• декодер Hermitian для DQI: 930 тыс. Toffoli и 2 395 кубитов. Опубликованного обратимого варианта не было, поэтому сравнение идёт с наивной оценкой около 100 млн Toffoli и примерно 190 тыс. кубитов.

Восьмая задача - модульная инверсия в простом поле для сложения точек эллиптической кривой. В ней не было одновременного выигрыша по обоим ресурсам: модель нашла новый обратимый вариант алгоритма divsteps и несколько компромиссов между числом гейтов и кубитов.

Максимальные 39 раз относятся к произведению TQ в одной задаче - гауссовой функции. Это не сокращение одного только числа гейтов и не средний результат по всем восьми задачам.

DQI (Decoded Quantum Interferometry) - алгоритм, который сводит некоторые задачи оптимизации к задачам декодирования. Его в августе 2024 года представили Stephen Jordan и соавторы, а в 2025 году работа вышла в Nature. Anthropic называет прежний DQI-декодер «конструкцией Google»: имеется в виду работа Khattar et al., среди авторов которой есть исследователи Google Quantum AI.

Что означает «в 17 раз меньше гейтов»?

Цифра относится только к сложению точек эллиптической кривой - операции, на которой держатся оценки стоимости квантовой атаки на криптографию эллиптических кривых. Новая divsteps-схема использует около 4,0 млн Toffoli и 935 кубитов. Схема Luo et al. - самая компактная по кубитам из сравниваемых - требует около 70 млн Toffoli и 838 кубитов. Получается в 17,5 раза меньше гейтов ценой примерно 12% дополнительных кубитов.

Заголовки вида «в 17 раз меньше гейтов, чем в лучших опубликованных решениях» поэтому неточны. Схема André Schrottenloher, лучшая по числу гейтов, требует 1,9 млн Toffoli и 1 446 кубитов. Новая схема использует вдвое больше гейтов, но заметно меньше кубитов, то есть занимает промежуточную точку между двумя известными решениями.

Второй найденный вариант дорабатывает схему Luo: 20,5 млн Toffoli и 843 кубита против реконструированных авторами 69,5 млн Toffoli и 838 кубитов. Это в 3,4 раза меньше гейтов при пяти дополнительных кубитах.

Один запуск поиска в этой задаче шёл 53 часа. Это время одного запуска, а не суммарное время работы по всем восьми задачам. Общий объём токенов, стоимость запусков и число попыток по каждой задаче авторы не раскрыли.

Схемы сложения точек в последние месяцы активно оптимизировали. В марте 2026 года Ryan Babbush и соавторы из Google и других организаций оценили атаку на 256-битные эллиптические кривые: менее 1 200 логических кубитов и 90 млн Toffoli либо менее 1 450 кубитов и 70 млн Toffoli. Сами схемы они не опубликовали, а их существование подтвердили доказательством с нулевым разглашением. В июне Schrottenloher выложил открытую схему с близкими показателями, в июле Han Luo и соавторы предложили 835-кубитную архитектуру.

В сентябре консорциум ECDSA.Fail, в котором оптимизацией занимались люди и ИИ-агенты, опубликовал схему для secp256k1 на 1 151 кубит и 1 299 453 средних исполненных Toffoli. Новый препринт эту работу не обсуждает. Её авторы считают средние, а не статические Toffoli, используют другой интерфейс и другие правила проверки, поэтому напрямую сравнивать цифры нельзя. По той же причине не поддаются прямому сравнению и показатели динамически обновляемого лидерборда ECDSA.Fail.

«Различия интерфейсов, правил учёта и масштаба проверки не позволяют формально заявить доминирование», - писали в своём сентябрьском препринте Jieyi Long и соавторы ECDSA.Fail.

За счёт чего модель сэкономила ресурсы?

В задаче модульной инверсии главная идея divsteps - не хранить всю историю условных ветвлений, а восстанавливать часть решений из текущего арифметического состояния. Для дорогих случаев используется ограниченный стек. Схема планирует 533 шага вместо доказанной худшей границы в 590, проверяет завершение только на шагах 499-533 и хранит не более 60 решений ветвления из 263 возможных. Правило восстановления и границу числа шагов авторы формально доказали в системе Lean 4. Что это первый обратимый divsteps для простого поля, авторы пишут с оговоркой «насколько нам известно».

В декодере Reed-Solomon для DQI модель заменила расширенный алгоритм Евклида на алгоритм Berlekamp-Massey и научилась восстанавливать большую часть промежуточных значений вместо того, чтобы хранить их. Максимальный резерв из 35 записей занял бы 665 кубитов. Новая схема резервирует одну запись на 19 кубитов, а примерно один запуск из 10 000 требует больше места и может завершиться ошибкой.

«Некоторые кажущиеся затраты квантовой арифметики отражают ограничения существующих обратимых конструкций, а не самих алгоритмов», - пишут авторы препринта.

Насколько надёжны результаты и кто их проверял?

Все цифры получены самими авторами на собственном оценщике. Корректность крупных схем проверяли не перебором всех возможных входов, а случайными тестами: по 100 000 тестов для модульной инверсии, обоих DQI-декодеров и решёточной симуляции, по 9 000 для HHL, кулоновского потенциала и гауссовой функции. Fe2S2 проверили на 20 млн тестов и заявили точность на всей области.

Часть экономии достигнута за счёт того, что схемам разрешены редкие отказы. Для модульной инверсии допускалось до 2×10^-4 отказов, для DQI-декодеров - до 10^-3. Для полного сложения точек авторы оценивают вероятность отказа сверху в 1,599×10^-4. Для HHL допуск составлял менее 10^-7 радиан, для кулоновского потенциала - до 2×10^-6 абсолютной ошибки, для гауссовой функции - менее 10^-7.

Схемы логические: они рассчитаны на будущие отказоустойчивые квантовые компьютеры. На реальном квантовом процессоре их не запускали, и квантовым превосходством работа не является. Рецензируемой версии препринта пока нет.

Все исходные схемы, задания, точный счётчик ресурсов, случайный тестовый оценщик и доказательства на Lean выложены в репозиторий на GitHub под лицензией Apache 2.0. По описанию авторов, проверка крупной схемы на одном компьютере занимает от нескольких минут до нескольких часов. Но оценщик написан самими авторами, так что это ещё не независимая проверка.

Gideon Frost из OrcaRouter в одном из первых технических разборов отметил, что все цифры взяты из материалов Anthropic и таблиц авторов и никем не воспроизведены. QuEra Computing выделила в работе результаты по модульной инверсии и DQI-декодеру, но независимой стороной компанию считать нельзя: соавтор препринта Mikhail Lukin - её сооснователь.

Можно ли воспользоваться Claude Mythos 5 в России?

Claude Mythos 5 не продаётся всем желающим: доступ к модели получают партнёры программы Glasswing и отдельные проверенные исследователи. Объявленная цена на доступных рынках - $10 за 1 млн входных токенов и $50 за 1 млн выходных. Отдельного продукта для автоматического проектирования квантовых схем Anthropic не анонсировала.

России нет в официальном списке стран, где поддерживается Claude. Отдельного заявления о доступе российских организаций к Mythos 5 не найдено. Препринт и репозиторий с кодом бесплатны и открыты всем, если пользователю доступны arXiv и GitHub.