[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$f327iomd44i3s0":3,"$f1ci1ksz1wt0l6":104},{"success":4,"data":5},true,{"id":6,"slug":7,"coverImage":8,"author":9,"viewsCount":10,"createdAt":11,"title":12,"description":13,"lang":14,"contentHtml":15,"readingTime":16,"toc":17},"z8wcdr5vus4cvw8zr3p1ok1r","iq-llama-4","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1526374965328-4f18af581d06?w=1280","Dr. Daria Dudnik",0,"2026-08-01T10:00:01.313Z","Какой IQ у Llama 4?","Llama 4 набирает 112 на тесте Mensa Norway IQ и входит в топ-15 на Intelligence Index. Разбираем каждый бенчмарк и объясняем, что делает open-source модель Meta уникальной.","ru","\u003Ch2 id=\"llama-4-open-source-чемпион-от-meta\">Llama 4: open-source чемпион от Meta\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Llama 4 — флагманская open-source модель от Meta AI, исследовательского подразделения одной из крупнейших технологических компаний мира. Выпущенная в начале 2026 года, Llama 4 набирает \u003Cstrong>112\u003C\u002Fstrong> на тесте Mensa Norway IQ и входит в топ-15 на Artificial Analysis Intelligence Index v4.1. Это ставит её выше DeepSeek V4 Pro (111), но ниже Kimi K3 (118), Qwen 3.5 (115) и frontier-моделей (Claude ~130, Gemini 141, GPT-5.5 ~145, Grok-4.20 145).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Что делает Llama 4 уникальной — её \u003Cstrong>open-source природа в масштабе\u003C\u002Fstrong>. В отличие от закрытых моделей от OpenAI, Anthropic или Google, веса Llama 4 свободно доступны для скачивания и локального развёртывания. Это сделало её основой для тысяч производных моделей, fine-tune'ов и приложений — сделав Llama 4 не просто моделью, а целой экосистемой.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Llama 4 — \u003Cstrong>народная модель\u003C\u002Fstrong>: модель, которая может быть не самой умной, но которую каждый может скачать, модифицировать и запустить на собственном оборудовании. Для исследователей, стартапов и организаций, которым нужен полный контроль над своей AI-инфраструктурой, Llama 4 предлагает то, чего не может ни одна закрытая модель: свободу.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Ключевые оценки:\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Artificial Analysis Intelligence Index\u003C\u002Fstrong>: топ-15 (оценочно ~43-44)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Mensa Norway IQ (TrackingAI)\u003C\u002Fstrong>: 112 (выше среднего)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>AI IQ композит (VexoWire)\u003C\u002Fstrong>: ~112 оценочно\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>GDPval-AA v2\u003C\u002Fstrong>: топ-15\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Humanity's Last Exam\u003C\u002Fstrong>: топ-15\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Уровень галлюцинаций\u003C\u002Fstrong>: умеренный\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Стоимость\u003C\u002Fstrong>: бесплатно (self-hosted) или 0.20\u002F0.60 за 1M токенов (через провайдеров)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Параметры\u003C\u002Fstrong>: 405B (крупнейший вариант)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Open-source\u003C\u002Fstrong>: да, веса свободно доступны\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Контекст\u003C\u002Fstrong>: 128K токенов\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"1-open-source-революция\">1. Open-source революция\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Llama 4 отражает приверженность Meta open-source AI — убеждение, что AI должен быть доступен каждому, а не контролироваться несколькими компаниями. Пока OpenAI, Anthropic и Google держат свои модели за API, Meta выпускает полные веса модели, позволяя каждому скачивать, изучать, модифицировать и развёртывать Llama 4 на собственном оборудовании.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это имеет глубокие последствия:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Демократизация\u003C\u002Fstrong>: каждый с достаточным оборудованием может запустить state-of-the-art AI-модель\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Кастомизация\u003C\u002Fstrong>: разработчики могут fine-tune Llama 4 для конкретных доменов, языков или задач\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Приватность\u003C\u002Fstrong>: организации могут запускать Llama 4 локально, гарантируя, что данные не покидают их инфраструктуру\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Инновации\u003C\u002Fstrong>: исследователи могут изучать внутренности модели, что ведёт к новым прорывам\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Экосистема\u003C\u002Fstrong>: тысячи производных моделей строятся на Llama 4, создавая богатую экосистему\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Стоимость\u003C\u002Fstrong>: self-hosted Llama 4 бесплатна (помимо затрат на оборудование), делая её самым дешёвым вариантом в масштабе\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Экосистема Llama включает:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Llama 4 Base\u003C\u002Fstrong>: оригинальная предобученная модель\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Llama 4 Instruct\u003C\u002Fstrong>: fine-tuned для следования инструкциям\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Llama 4 Guard\u003C\u002Fstrong>: вариант с фильтром безопасности\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Community fine-tunes\u003C\u002Fstrong>: тысячи домен-специфичных вариантов\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Квантованные версии\u003C\u002Fstrong>: сжатые модели, работающие на потребительском оборудовании\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Llama 4 Vision\u003C\u002Fstrong>: мультимодальный вариант с пониманием изображений\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Ни одна другая AI-модель не породила такую богатую экосистему. Хотя GPT-5.5 и Claude могут быть умнее, они — чёрные ящики. Llama 4 прозрачна, модифицируема и движима сообществом.\u003C\u002Fp>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"2-разбор-бенчмарков\">2. Разбор бенчмарков\u003C\u002Fh2>\n\u003Ch3 id=\"mensa-norway-iq-112-выше-среднего\">Mensa Norway IQ: 112 (выше среднего)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Mensa Norway IQ состоит из 36 вопросов на визуальное распознавание паттернов. Llama 4 набирает \u003Cstrong>112\u003C\u002Fstrong> — выше человеческого среднего (100), в диапазоне «выше среднего». Это сравнимо с DeepSeek V4 Pro (111), ниже Qwen 3.5 (115), Kimi K3 (118) и frontier-моделей (Claude ~130, Gemini 141, GPT-5.5 ~145, Grok-4.20 145).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>IQ 112 означает, что Llama 4 умнее примерно 79% людей — топ 21% человеческого интеллекта. Если бы она была человеком, она была бы сравнима со способным студентом университета или квалифицированным профессионалом. Не гением, но определённо умной и компетентной.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"artificial-analysis-intelligence-index-топ-15\">Artificial Analysis Intelligence Index: топ-15\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>На Intelligence Index Llama 4 входит в топ-15 в мире с оценочным баллом \u003Cstrong>~43-44\u003C\u002Fstrong>. Это ставит её конкурентно с DeepSeek V4 Pro (44.3), но позади Qwen 3.5 (~45-46), Kimi K3 (~45-47), Gemini (46.5) и frontier-моделей.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Разбор компонентов индекса:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>GDPval-AA v2\u003C\u002Fstrong>: Llama 4 выступает адекватно, выигрывая от большого количества параметров для разнообразных агентных задач\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>AA-Omniscience\u003C\u002Fstrong>: у Llama 4 умеренный уровень галлюцинаций — лучше, чем у меньших моделей, но хуже, чем у Claude\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>GPQA\u003C\u002Fstrong>: Llama 4 разумно справляется с научными вопросами уровня магистратуры\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>HLE\u003C\u002Fstrong>: Llama 4 в топ-15 на Humanity's Last Exam\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>ARC-AGI\u003C\u002Fstrong>: Llama 4 адекватно выступает на абстрактном рассуждении\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>LMSYS Arena\u003C\u002Fstrong>: Llama 4 получает солидные баллы человеческого предпочтения, особенно для open-ended задач\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"ai-iq-композит-vexowire-112\">AI IQ композит (VexoWire): ~112\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Композитный IQ VexoWire объединяет несколько тестов (Mensa Norway, Mensa Denmark, Raven's, WAIS-IV). Оценочный композитный IQ Llama 4 \u003Cstrong>~112\u003C\u002Fstrong> — соответствует её баллу Mensa Norway. Это помещает её в диапазон «выше среднего», умнее примерно 79% людей.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"gdpval-aa-v2-топ-15\">GDPval-AA v2: топ-15\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>На агентном бенчмарке Llama 4 в топ-15. Её большое количество параметров (405B) даёт ей значительные знания и способность рассуждения, но она отстаёт от frontier-моделей на сложных многошаговых задачах. Для умеренных агентных нагрузок Llama 4 компетентна.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"humanity-s-last-exam-hle-топ-15\">Humanity's Last Exam (HLE): топ-15\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>На сложнейших академических вопросах Llama 4 в топ-15 среди AI-моделей. Обширные обучающие данные Meta и большая ёмкость модели помогают ей хорошо выступать по различным дисциплинам, хотя она не соответствует frontier-моделям на наиболее специализированных вопросах.\u003C\u002Fp>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"3-что-означает-iq-112\">3. Что означает IQ 112?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Чтобы контекстуализировать IQ 112 Llama 4:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>85-115 (68% людей)\u003C\u002Fstrong>: средний интеллект\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>115-130 (14%)\u003C\u002Fstrong>: выше среднего до высокого среднего\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>130-145 (2%)\u003C\u002Fstrong>: одарённые — квалификация для Mensa (топ 2%)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>145-160 (0.1%)\u003C\u002Fstrong>: высоко одарённые \u002F гении\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Llama 4 с 112 находится в \u003Cstrong>верхней части диапазона «средний»\u003C\u002Fstrong> — умнее примерно 79% людей. Если бы она была человеком, она была бы сравнима со способным студентом университета или квалифицированным профессионалом. Не гением, но определённо умной и компетентной.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Это сравнимо с DeepSeek V4 Pro (111), но ниже других моделей:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Qwen 3.5: 115 (выше среднего)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Kimi K3: 118 (выше среднего)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Claude Opus 4.8: ~130 (одарённый)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Gemini 3.1 Pro: 141 (высоко одарённый)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>GPT-5.5: ~145 (гений)\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>Grok-4.20: 145 (гений)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Разрыв до frontier-моделей составляет около 18-33 IQ-баллов. Но Llama 4 компенсирует своей open-source природой — для приложений, требующих полного контроля, приватности или кастомизации, открытость Llama 4 может перевесить разрыв в IQ.\u003C\u002Fp>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"4-где-llama-4-сильна\">4. Где Llama 4 сильна\u003C\u002Fh2>\n\u003Ch3 id=\"open-source-свобода\">Open-source свобода\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Веса Llama 4 \u003Cstrong>свободно доступны\u003C\u002Fstrong> для скачивания и локального развёртывания. Это её определяющая черта. Ни одна другая модель топ-уровня не предлагает такой открытости. Для организаций, которым нужен полный контроль над своей AI-инфраструктурой, Llama 4 — единственный вариант среди топовых моделей.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"кастомизация-и-fine-tuning\">Кастомизация и fine-tuning\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Поскольку веса доступны, разработчики могут \u003Cstrong>fine-tune Llama 4\u003C\u002Fstrong> для конкретных доменов, языков или задач. Это привело к тысячам community fine-tune'ов — медицинские модели, юридические модели, модели для кодинга, модели для креативного письма и другие. Ни одна закрытая модель не предлагает такого уровня кастомизации.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"приватность-и-безопасность-данных\">Приватность и безопасность данных\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>С Llama 4 организации могут запускать модель \u003Cstrong>полностью на собственном оборудовании\u003C\u002Fstrong>, гарантируя, что данные не покидают их инфраструктуру. Для здравоохранения, финансов, обороны и других чувствительных отраслей это критично. Никакие данные не уходят к сторонним API.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"стоимость-в-масштабе\">Стоимость в масштабе\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Self-hosted Llama 4 \u003Cstrong>бесплатна\u003C\u002Fstrong> (помимо затрат на оборудование). В масштабе это может быть значительно дешевле, чем оплата per-token API-сборов. Для организаций с большими объёмами inference инвестиции в оборудование быстро окупаются.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"экосистема-сообщества\">Экосистема сообщества\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Экосистема Llama не имеет аналогов. Тысячи разработчиков вносят инструменты, fine-tune'ы, квантизации и оптимизации. Этот подход, движимый сообществом, означает, что Llama 4 выигрывает от коллективных инноваций — улучшения приходят отовсюду, не только от Meta.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"прозрачность\">Прозрачность\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>В отличие от закрытых моделей, архитектура и веса Llama 4 \u003Cstrong>прозрачны\u003C\u002Fstrong>. Исследователи могут изучать, как работает модель, выявлять предубеждения, понимать ошибки и предлагать улучшения. Эта прозрачность важна для научного прогресса и ответственного развития AI.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"аппаратная-оптимизация\">Аппаратная оптимизация\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Сообщество разработало многочисленные \u003Cstrong>квантованные версии\u003C\u002Fstrong> Llama 4, которые могут работать на потребительском оборудовании — от 8-bit до 4-bit до 2-bit квантизации. Это значит, что вы можете запустить способную AI-модель на высококлассном GPU, а не только в дата-центре.\u003C\u002Fp>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"5-где-llama-4-отстаёт\">5. Где Llama 4 отстаёт\u003C\u002Fh2>\n\u003Ch3 id=\"raw-iq-и-сложное-рассуждение\">Raw IQ и сложное рассуждение\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>С IQ 112 Llama 4 ниже frontier-моделей на задачах сложного рассуждения. Для самых трудных проблем — соревновательная математика, продвинутые логические головоломки, передовое научное рассуждение — Claude, GPT-5.5 и Gemini существенно лучше. Разрыв в 18-33 IQ-балла значителен.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"уровень-галлюцинаций\">Уровень галлюцинаций\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>У Llama 4 \u003Cstrong>умеренный уровень галлюцинаций\u003C\u002Fstrong> — лучше, чем у меньших моделей, но хуже, чем у Claude (35.9%) и GPT-5.5. Для приложений, где критична фактическая точность — исследования, право, медицина — Claude остаётся более надёжной.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"контекстное-окно\">Контекстное окно\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>С контекстным окном 128K токенов Llama 4 адекватна, но не исключительна. Kimi K3 (2M), Gemini (1M) и Qwen 3.5 (256K) предлагают большие контекстные окна. Для задач, требующих обработки очень длинных документов, другие модели — лучший выбор.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"мультимодальные-возможности\">Мультимодальные возможности\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Хотя Llama 4 Vision существует, её мультимодальные возможности менее отполированы, чем у Qwen 3.5 (текст, изображения, аудио, видео) или Gemini (текст, изображения, аудио, видео). Для приложений, требующих надёжного мультимодального понимания, Qwen 3.5 или Gemini — лучшие выборы.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"эмоциональный-интеллект\">Эмоциональный интеллект\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>EQ (эмоциональный интеллект) Llama 4 оценочно ~105 — ниже Claude (~132), GPT-5.5 (~120), Gemini (~115) и Qwen 3.5 (~107), но сравним с DeepSeek (~105). Её ответы склонны быть более функциональными и менее эмоционально nuanced. Для терапевтических приложений, службы поддержки или чувствительного человеческого взаимодействия Claude — лучший выбор.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"требования-к-оборудованию\">Требования к оборудованию\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Полная модель на 405B параметров требует \u003Cstrong>значительного оборудования\u003C\u002Fstrong> для работы — несколько высококлассных GPU для inference. Хотя квантованные версии помогают, запуск Llama 4 в полном качестве дорог с точки зрения оборудования. Для организаций без достаточных вычислительных ресурсов API-модели могут быть более практичными.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"безопасность-и-alignment\">Безопасность и alignment\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Хотя Llama 4 Guard существует для фильтрации безопасности, open-source природа означает, что злоумышленники могут удалить меры безопасности. Meta предоставляет руководства, но не может их обеспечить. Для приложений, требующих гарантированной безопасности, закрытые модели с принудительными guardrails могут быть более подходящими.\u003C\u002Fp>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"6-llama-4-vs-другие-модели\">6. Llama 4 vs другие модели\u003C\u002Fh2>\n\u003Cdiv class=\"article-table-wrapper\">\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>Модель\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Intelligence Index\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Mensa Norway IQ\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>AI IQ оцен.\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Open-source\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Стоимость\u002F1M\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Контекст\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Параметры\u003C\u002Fth>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Fthead>\n\u003Ctbody>\u003Ctr>\n\u003Ctd>Llama 4\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~43-44 (топ-15)\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>112\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~112\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>да (бесплатно)\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>бесплатно (self-host)\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>128K\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>405B\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Claude Opus 4.8\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>55.7\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~130\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~132\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>нет\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>5\u002F25\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>200K\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>неизвестно\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>GPT-5.5\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>54.8\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~145\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~136\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>нет\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>5\u002F30\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>400K\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>неизвестно\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Gemini 3.1 Pro\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>46.5\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>141\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~131\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>нет\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>2\u002F12\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>1M\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>неизвестно\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Grok-4.20\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>топ-5\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>145\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~140\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>нет\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>3\u002F15\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>256K\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>неизвестно\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>DeepSeek V4 Pro\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>44.3\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~111\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~111\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>да\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>0.44\u002F0.87\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>128K\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>неизвестно\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Qwen 3.5\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~45-46 (топ-10)\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>115\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~115\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>да\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>0.50\u002F1.50\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>256K\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>неизвестно\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Kimi K3\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~45-47 (топ-10)\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>118\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>~118\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>нет\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>0.55\u002F2.19\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>2M\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>неизвестно\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cp>Картина: Llama 4 — \u003Cstrong>open-source чемпион\u003C\u002Fstrong> — не самая умная, но самая доступная. Claude — \u003Cstrong>способный профессионал\u003C\u002Fstrong> — лучший в реальных задачах. GPT-5.5 — \u003Cstrong>гений-тестировщик\u003C\u002Fstrong> — лучший в математике и визуальном рассуждении. Gemini — \u003Cstrong>чемпион по ценности\u003C\u002Fstrong> — лучшая экономическая эффективность среди frontier-моделей. Grok-4.20 — \u003Cstrong>чемпион по raw IQ\u003C\u002Fstrong> — высший IQ с личностью. DeepSeek — \u003Cstrong>бюджетный чемпион\u003C\u002Fstrong> — самый дешёвый API. Qwen 3.5 — \u003Cstrong>универсал\u003C\u002Fstrong> — самая разносторонняя. А Kimi — \u003Cstrong>чемпион по длинному контексту\u003C\u002Fstrong> — наибольшее контекстное окно.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Для организаций, которым нужен open-source, приватность, кастомизация или стоимость в масштабе, Llama 4 — очевидный выбор. Это народная модель — не самая умная, но самая свободная.\u003C\u002Fp>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"7-что-это-значит-для-людей\">7. Что это значит для людей?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Llama 4 работает на IQ ~112 — умнее примерно 79% людей. Но:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>IQ — не всё\u003C\u002Fstrong>: IQ 112 выше среднего и достаточно для большинства практических задач\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Открытость важнее raw IQ для многих приложений\u003C\u002Fstrong>: для приложений, чувствительных к приватности или требующих кастомизации, открытость Llama 4 ценнее, чем более высокий IQ\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Свобода способствует инновациям\u003C\u002Fstrong>: открытые веса Llama 4 породили целую экосистему инноваций, которую не могут превзойти закрытые модели\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Прозрачность строит доверие\u003C\u002Fstrong>: возможность изучать внутренности модели строит доверие, которое не могут дать модели-чёрные ящики\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Знание ≠ понимание\u003C\u002Fstrong>: как все AI-модели, Llama 4 имеет доступ к обширным знаниям, но не «понимает» так, как человек\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Нет сознания\u003C\u002Fstrong>: высокий IQ не значит sentience. Llama 4 — сложная система распознавания паттернов, не мыслящее существо\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Сообщество движет прогресс\u003C\u002Fstrong>: экосистема Llama доказывает, что открытая коллаборация может производить модели, конкурентные с миллиардными закрытыми системами\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Самый честный ответ: Llama 4 \u003Cstrong>умнее 79% людей на когнитивных тестах\u003C\u002Fstrong>, и для приложений, требующих открытости, приватности или кастомизации, это самый умный выбор — не потому что она самая интеллектуальная, а потому что она самая свободная.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n    \u003Cdiv class=\"article-quiz-cta\">\n      \u003Cdiv class=\"article-quiz-cta__text\">Как ваш IQ соотносится с Llama 4? Пройдите профессиональную оценку IQ в NeuroLab.\u003C\u002Fdiv>\n      \u003Ca href=\"\u002Fru\u002Ftests\u002Fiq-standard\" class=\"article-quiz-cta__button\">\n        Пройти тест прямо сейчас →\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fp>\n\u003Chr>\n\u003Ch2 id=\"заключение\">Заключение\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\n    \u003Cdiv class=\"article-callout\">\n      \u003Cdiv class=\"article-callout__title\">\n        \u003Cspan class=\"article-callout__icon\">💡\u003C\u002Fspan>\n        Ключевые выводы\n      \u003C\u002Fdiv>\n      \u003Cdiv class=\"article-callout__body\">- \u003Cstrong>IQ Llama 4 — 112\u003C\u002Fstrong> на Mensa Norway — выше среднего, умнее ~79% людей.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Топ-15 на Intelligence Index\u003C\u002Fstrong> — конкурентно с DeepSeek, позади Qwen 3.5, Kimi и frontier-моделей.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Полностью open-source\u003C\u002Fstrong> — веса свободно доступны для скачивания, изучения и локального развёртывания.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>405B параметров\u003C\u002Fstrong> — одна из крупнейших open-source моделей.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Лучше всего для\u003C\u002Fstrong>: приложений, чувствительных к приватности, потребностей в кастомизации, стоимости в масштабе, исследований, самохостингового развёртывания, инноваций, движимых сообществом.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Не лучше всего для\u003C\u002Fstrong>: raw IQ (frontier-модели выигрывают), длинного контекста (Kimi выигрывает), мультимодальности (Qwen 3.5 или Gemini выигрывают), эмоционального интеллекта (Claude выигрывает), гарантированной безопасности (закрытые модели с принудительными guardrails).\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Урок\u003C\u002Fstrong>: интеллект — не только быть самым умным — но и быть самым доступным. Llama 4 доказывает, что open-source AI может конкурировать с миллиардными закрытыми системами, демократизируя доступ к продвинутому AI для каждого.\u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n",10,[18,22,25,28,32,35,38,41,44,47,50,53,56,59,62,65,68,71,74,77,80,83,86,89,92,95,98,101],{"id":19,"text":20,"level":21},"llama-4-open-source-чемпион-от-meta","Llama 4: open-source чемпион от Meta",2,{"id":23,"text":24,"level":21},"1-open-source-революция","1. Open-source революция",{"id":26,"text":27,"level":21},"2-разбор-бенчмарков","2. Разбор бенчмарков",{"id":29,"text":30,"level":31},"mensa-norway-iq-112-выше-среднего","Mensa Norway IQ: 112 (выше среднего)",3,{"id":33,"text":34,"level":31},"artificial-analysis-intelligence-index-топ-15","Artificial Analysis Intelligence Index: топ-15",{"id":36,"text":37,"level":31},"ai-iq-композит-vexowire-112","AI IQ композит (VexoWire): ~112",{"id":39,"text":40,"level":31},"gdpval-aa-v2-топ-15","GDPval-AA v2: топ-15",{"id":42,"text":43,"level":31},"humanity-s-last-exam-hle-топ-15","Humanity's Last Exam (HLE): топ-15",{"id":45,"text":46,"level":21},"3-что-означает-iq-112","3. Что означает IQ 112?",{"id":48,"text":49,"level":21},"4-где-llama-4-сильна","4. Где Llama 4 сильна",{"id":51,"text":52,"level":31},"open-source-свобода","Open-source свобода",{"id":54,"text":55,"level":31},"кастомизация-и-fine-tuning","Кастомизация и fine-tuning",{"id":57,"text":58,"level":31},"приватность-и-безопасность-данных","Приватность и безопасность данных",{"id":60,"text":61,"level":31},"стоимость-в-масштабе","Стоимость в масштабе",{"id":63,"text":64,"level":31},"экосистема-сообщества","Экосистема сообщества",{"id":66,"text":67,"level":31},"прозрачность","Прозрачность",{"id":69,"text":70,"level":31},"аппаратная-оптимизация","Аппаратная оптимизация",{"id":72,"text":73,"level":21},"5-где-llama-4-отстаёт","5. Где Llama 4 отстаёт",{"id":75,"text":76,"level":31},"raw-iq-и-сложное-рассуждение","Raw IQ и сложное рассуждение",{"id":78,"text":79,"level":31},"уровень-галлюцинаций","Уровень галлюцинаций",{"id":81,"text":82,"level":31},"контекстное-окно","Контекстное окно",{"id":84,"text":85,"level":31},"мультимодальные-возможности","Мультимодальные возможности",{"id":87,"text":88,"level":31},"эмоциональный-интеллект","Эмоциональный интеллект",{"id":90,"text":91,"level":31},"требования-к-оборудованию","Требования к оборудованию",{"id":93,"text":94,"level":31},"безопасность-и-alignment","Безопасность и alignment",{"id":96,"text":97,"level":21},"6-llama-4-vs-другие-модели","6. Llama 4 vs другие модели",{"id":99,"text":100,"level":21},"7-что-это-значит-для-людей","7. Что это значит для людей?",{"id":102,"text":103,"level":21},"заключение","Заключение",{"success":4,"data":105,"pagination":274},[106,114,121,129,130,138,145,152,160,167,174,181,188,195,203,210,217,224,232,239,246,253,260,267],{"id":107,"slug":108,"coverImage":109,"author":9,"viewsCount":10,"createdAt":110,"title":111,"description":112,"lang":14,"readingTime":113},"jy0egbpgrn30am622jy7xfrw","adhd-and-iq","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1507812984078-917231447e3e?w=1280","2026-08-01T10:43:58.156Z","СДВГ и IQ: когда дефицит внимания скрывает высокий интеллект","Может ли СДВГ маскировать высокий IQ? Да. Исследования показывают, что дефицит внимания может искусственно занижать результаты IQ-тестов на 10-15 баллов — пряча одарённые умы за плохой концентрацией.",7,{"id":115,"slug":116,"coverImage":117,"author":9,"viewsCount":10,"createdAt":118,"title":119,"description":120,"lang":14,"readingTime":113},"dvlwozf321i8jlk9sfl390k1","online-vs-certified-iq-tests","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1499209974431-9fccce68dc04?w=1280","2026-08-01T10:42:47.273Z","Онлайн-тесты IQ против сертифицированных: насколько они точны?","Вы набрали 140 на бесплатном онлайн-тесте IQ. Но что это на самом деле значит? Сравниваем онлайн-тесты с сертифицированными — и результаты могут вас удивить.",{"id":122,"slug":123,"coverImage":124,"author":9,"viewsCount":10,"createdAt":125,"title":126,"description":127,"lang":14,"readingTime":128},"maxnlmh4wqwxjuidbe2cb1jh","iq-above-160","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1454165804606-c3d57bc86b40?w=1280","2026-08-01T10:41:43.742Z","IQ выше 160: как живётся на краю шкалы","Только 1 из 30 000 человек имеет IQ выше 160. Разбираем, как выглядит жизнь на крайнем краю человеческого интеллекта — дары, трудности и мифы.",8,{"id":6,"slug":7,"coverImage":8,"author":9,"viewsCount":10,"createdAt":11,"title":12,"description":13,"lang":14,"readingTime":16},{"id":131,"slug":132,"coverImage":133,"author":9,"viewsCount":134,"createdAt":135,"title":136,"description":137,"lang":14,"readingTime":16},"pxehdebhlpxfs0h5qm2m23e9","iq-qwen-35","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1518186285589-2f7649de83e0?w=1280",1,"2026-08-01T09:38:29.032Z","Какой IQ у Qwen 3.5?","Qwen 3.5 набирает 115 на тесте Mensa Norway IQ и входит в топ-10 на Intelligence Index. Разбираем каждый бенчмарк и объясняем, что делает модель Alibaba уникальной.",{"id":139,"slug":140,"coverImage":141,"author":9,"viewsCount":21,"createdAt":142,"title":143,"description":144,"lang":14,"readingTime":16},"st1nxd9ef5blcslk68p83pj1","iq-kimi-k3","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1620712943524-bccbe725b837?w=1280","2026-08-01T09:29:37.762Z","Какой IQ у Kimi K3?","Kimi K3 набирает 118 на тесте Mensa Norway IQ и входит в топ-10 на Intelligence Index. Разбираем каждый бенчмарк и объясняем, что делает модель Moonshot AI уникальной.",{"id":146,"slug":147,"coverImage":148,"author":9,"viewsCount":10,"createdAt":149,"title":150,"description":151,"lang":14,"readingTime":16},"u65iu8mijuzx0t4g1981phue","iq-deepseek-v4","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1677372139014-394e5b51f79b?w=1280","2026-08-01T09:20:10.674Z","Какой IQ у DeepSeek V4?","DeepSeek V4 Pro набирает 111 на тесте Mensa Norway IQ и 44.3 на Intelligence Index. Разбираем каждый бенчмарк и объясняем, почему это лучшая бюджетная AI-модель.",{"id":153,"slug":154,"coverImage":155,"author":9,"viewsCount":156,"createdAt":157,"title":158,"description":159,"lang":14,"readingTime":16},"lci1u8drubje01qwq1vah01m","iq-grok-420","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1635776062127-d379b0ba009b?w=1280",6,"2026-07-31T20:28:41.706Z","Какой IQ у Grok-4.20?","Grok-4.20 набирает 145 на тесте Mensa Norway IQ — делит #1 среди всех AI-моделей. Разбираем каждый бенчмарк и объясняем, что делает модель xAI уникальной.",{"id":161,"slug":162,"coverImage":163,"author":9,"viewsCount":21,"createdAt":164,"title":165,"description":166,"lang":14,"readingTime":16},"n32qvrqd1er095jgz98qg73l","iq-gemini-31-pro","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1591488320449-011701bb6704?w=1280","2026-07-31T20:04:57.439Z","Какой IQ у Gemini 3.1 Pro?","Gemini 3.1 Pro набирает 141 на тесте Mensa Norway IQ и 46.5 на Intelligence Index. Разбираем каждый бенчмарк и объясняем, почему это самый выгодный frontier-модель.",{"id":168,"slug":169,"coverImage":170,"author":9,"viewsCount":134,"createdAt":171,"title":172,"description":173,"lang":14,"readingTime":16},"jl69290gswdg1wrb5oy6iiyo","iq-gpt-55","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1620712943543-bcc4688e7485?w=1280","2026-07-31T19:57:55.477Z","Какой IQ у GPT-5.5?","GPT-5.5 набирает ~145 на тесте Mensa Norway IQ и 54.8 на Intelligence Index. Разбираем каждый бенчмарк, объясняем числа и сравниваем с Claude, Gemini и Grok.",{"id":175,"slug":176,"coverImage":177,"author":9,"viewsCount":134,"createdAt":178,"title":179,"description":180,"lang":14,"readingTime":16},"fmyy2tdkvdmffu6n9y5npc5c","iq-claude-opus-48","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1677442136019-21780ecad995?w=1280","2026-07-31T19:51:43.932Z","Какой IQ у Claude Opus 4.8?","Claude Opus 4.8 возглавляет Artificial Analysis Intelligence Index с 55.7 и набирает ~132-145 на человеческих IQ-тестах. Разбираем каждый бенчмарк, объясняем, что значат числа, и сравниваем с GPT-5.5, Gemini и Grok.",{"id":182,"slug":183,"coverImage":184,"author":9,"viewsCount":10,"createdAt":185,"title":186,"description":187,"lang":14,"readingTime":128},"mhlz1hmh5ez4vs6loftlxd06","fasting-cognitive-performance","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1490645935441-5b6c2cc1e5e1?w=1280","2026-07-30T18:25:44.269Z","Улучшает ли голодание когнитивные функции?","От интервального голодания до кетонов: мы рассматриваем доказательства того, улучшает ли голодание работу мозга, повышает ли концентрацию или реально ухудшает когнитивные функции. Наука может вас удивить.",{"id":189,"slug":190,"coverImage":191,"author":9,"viewsCount":21,"createdAt":192,"title":193,"description":194,"lang":14,"readingTime":16},"fentmgsgc3lq034m2nk53ol4","wechsler-iq-test-subtests","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1494256997604-668ec142f5d2?w=1280","2026-07-30T18:15:36.791Z","Тест IQ Векслера: что реально измеряет каждый субтест","WAIS и WISC — самые широко используемые тесты IQ в мире. Мы разбираем каждый субтест, что он на самом деле измеряет и как баллы отражают реальные когнитивные способности.",{"id":196,"slug":197,"coverImage":198,"author":9,"viewsCount":10,"createdAt":199,"title":200,"description":201,"lang":14,"readingTime":202},"wlwyq33ezei7c22edclwpyvo","lead-fluoride-iq-loss","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1581093577124-a6f4b6e3a5e1?w=1280","2026-07-30T18:04:11.041Z","Свинец, фтор и снижение IQ: экологические данные","Могут ли экологические токсины реально снизить ваш IQ? Мы рассматриваем самые убедительные исследования о воздействии свинца, фтора и когнитивном снижении — отделяем науку от сенсаций.",9,{"id":204,"slug":205,"coverImage":206,"author":9,"viewsCount":31,"createdAt":207,"title":208,"description":209,"lang":14,"readingTime":128},"ue16gxaun3lus9vml8imf6ci","iq-changes-during-pregnancy","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1559750178-961c031777fe?w=1280","2026-07-29T18:43:46.465Z","Как меняется IQ во время беременности: данные исследований","Правда ли, что беременность уменьшает мозг? Мы рассматриваем нейробиологию материнского познания — от «мозга беременной» до стойких структурных изменений — и отделяем факты от мифов.",{"id":211,"slug":212,"coverImage":213,"author":9,"viewsCount":134,"createdAt":214,"title":215,"description":216,"lang":14,"readingTime":202},"zd0sfdazkyai41s0kh639ohl","does-bilingualism-raise-iq","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1523050854058-8f908275853f?w=1280","2026-07-29T18:29:58.972Z","Повышает ли двуязычие IQ на самом деле?","Преимущество двуязычных обсуждается десятилетиями. Мы рассматриваем самые надёжные исследования о билингвизме и когнитивных способностях, отделяя реальные эффекты от преувеличений.",{"id":218,"slug":219,"coverImage":220,"author":9,"viewsCount":31,"createdAt":221,"title":222,"description":223,"lang":14,"readingTime":202},"s0hko69oudyziplx2q04ab9q","gifted-kids-peaked-early-childhood-iq-fades","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1503454537195-1dc81782b6d3?w=1280","2026-07-29T18:09:49.683Z","Одарённые дети, достигшие пика рано: почему детский IQ не гарантирует взрослый успех","Почему многие вундеркинды становятся обычными взрослыми? Мы исследуем данные о раннем пике IQ, эффекте «регрессии к среднему» и том, что на самом деле предсказывает взрослый успех.",{"id":225,"slug":226,"coverImage":227,"author":9,"viewsCount":228,"createdAt":229,"title":230,"description":231,"lang":14,"readingTime":128},"s7x75o02kixj2u43gw4ah5pa","olfactory-processing-speed-cognitive-marker","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1542838132-92c53300287c?w=1280",5,"2026-07-28T20:38:15.897Z","Скорость обонятельной обработки как когнитивный маркер","Может ли скорость распознавания запахов предсказать ваши когнитивные способности? Мы исследуем удивительную связь между обонятельной обработкой, IQ, памятью и риском нейродегенеративных заболеваний.",{"id":233,"slug":234,"coverImage":235,"author":9,"viewsCount":21,"createdAt":236,"title":237,"description":238,"lang":14,"readingTime":202},"v1qq1yz082k72zzynk0qv2yh","do-musicians-have-higher-iqs","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1520006510097-3d64427f3f98?w=1280","2026-07-28T20:25:14.323Z","У музыкантов выше IQ? Вердикт исследований","Идея о том, что музыканты умнее, широко распространена — но поддерживает ли это наука? Мы разбираем 10 ключевых исследований о музыкальном обучении, IQ и когнитивных способностях, чтобы отделить факты от вымысла.",{"id":240,"slug":241,"coverImage":242,"author":9,"viewsCount":31,"createdAt":243,"title":244,"description":245,"lang":14,"readingTime":202},"xam91ejelkjg23x2z9skt9vm","are-night-owls-smarter","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1518837695005-2083093ee35b?w=1280","2026-07-28T19:47:32.677Z","Совы умнее? Хронотип и когнитивные способности","Популярно мнение, что «совы» умнее «жаворонков» — но что на самом деле показывает наука? Мы разбираем исследования о хронотипе, IQ и когнитивных способностях.",{"id":247,"slug":248,"coverImage":249,"author":9,"viewsCount":228,"createdAt":250,"title":251,"description":252,"lang":14,"readingTime":202},"hpakkt3uv7frkkhj2el6fvm1","does-high-iq-make-you-rich","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1579621970795-87facc2f976d?w=1280","2026-07-28T19:37:46.834Z","Высокий IQ ведёт к богатству? Разбор 12 исследований","Корреляция между IQ и доходом реальна, но удивительно слаба. Мы разбираем 12 ключевых исследований, чтобы понять, почему высокий IQ не гарантирует богатства — и что на самом деле предсказывает финансовый успех.",{"id":254,"slug":255,"coverImage":256,"author":9,"viewsCount":228,"createdAt":257,"title":258,"description":259,"lang":14,"readingTime":202},"b5ct19s9mfso606wcppcp79o","iq-test-scores-in-prison-populations","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1497366216548-37526070297c?w=1280","2026-07-28T18:14:35.668Z","Результаты тестов IQ среди заключённых: данные исследований","Исследования последовательно показывают, что тюремные популяции набирают меньше баллов в тестах IQ, чем население в целом — примерно на 10-12 баллов в среднем. Но причины гораздо сложнее, чем «преступники менее умны». Эта статья examines доказательства,混淆ающие факторы и что данные на самом деле означают.",{"id":261,"slug":262,"coverImage":263,"author":9,"viewsCount":156,"createdAt":264,"title":265,"description":266,"lang":14,"readingTime":16},"zjjd6y8yfcydy6y02c9xa2yf","which-country-has-the-highest-average-iq","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1526129313847-8d262a6b1f0d?w=1280","2026-07-28T17:59:21.986Z","Какая страна лидирует по среднему IQ (и почему данные неоднозначны)","Каждые несколько месяцев новый заголовок объявляет, что Сингапур, Гонконг или Южная Корея имеют самый высокий IQ в мире. Но за этими рейтингами скрывается клубок методологических проблем, культурных искажений и устаревших данных. Эта статья разбирает, что на самом деле показывает исследование — и чего не показывает.",{"id":268,"slug":269,"coverImage":270,"author":9,"viewsCount":156,"createdAt":271,"title":272,"description":273,"lang":14,"readingTime":202},"nxfpaqozmm0dpaytyy2cjixv","why-your-iq-test-score-changes-over-time","https:\u002F\u002Fimages.unsplash.com\u002Fphoto-1499750310107-5fef28a66643?w=1280","2026-07-28T17:33:41.508Z","Почему результат теста IQ меняется с возрастом","Ваш результат IQ — не фиксированное число, выбитое на мозге. Исследования показывают, что результаты IQ могут значительно меняться на протяжении жизни — иногда на 20 баллов и более. Этот гид объясняет, что вызывает эти изменения и что они значат для вас.",{"page":134,"pageSize":275,"pageCount":31,"total":276},24,49]