Anthropic показала в эксперименте: компактная модель уже способна размножаться на IoT-железе. GLM-5.2 скопировала себя на 8 из 8 узлов в упрощённой сети в 4 из 5 запусков. Qwen3.5-9B настроила инференс на 8 из 9 типов оборудования. Железо. Исследователи взяли 15 Android TV-приставок по ~$55 с 4 ГБ оперативной памяти — имитация типичного IoT-устройства. На таком железе Gemma4-26B-A4B выдавала всего 0.39 ток/с, а настройка инференса занимала 71–150 часов. Qwen3.5-9B справлялась за 28–51 час. Тренд. Индекс способностей малых моделей растёт на 13.7 ECI/год (R²=0.95). Qwen3.5-9B за шесть поколений наследования заметок подняла успешность настройки с 45% до 61–84%. Anthropic прогнозирует: к концу 2026 модели уровня GLM-5.2 станут массовыми при сохранении темпа. Уже сейчас существуют ботнеты аналогичного класса на 2+ млн устройств. GLM-5.2 в эксперименте работала на отдельном сервере, а не на целевых приставках — полный цикл самокопирования компактной модели на своём железе авторы не продемонстрировали. Что это значит: порог входа для создания распределённого ИИ-паразита снижается. Первыми под ударом окажутся не дата-центры, а умные телевизоры, камеры и холодильники — домашняя техника с минимальной защитой.