diff --git a/experiments/test_multithreading_speedup.sh b/experiments/test_multithreading_speedup.sh
new file mode 100755
index 0000000..3521fac
--- /dev/null
+++ b/experiments/test_multithreading_speedup.sh
@@ -0,0 +1,76 @@
+#!/bin/bash
+#
+# test_multithreading_speedup.sh
+#
+# Experiment script to verify that multithreading actually utilizes multiple CPU cores
+# and provides performance benefits.
+#
+# Usage: ./test_multithreading_speedup.sh [build_dir] [config_file]
+#
+# This script:
+# 1. Runs the benchmark in single-threaded mode
+# 2. Runs the benchmark in multi-threaded mode with different thread counts
+# 3. Compares the results and calculates speedup
+#
+
+set -e
+
+# Default paths
+BUILD_DIR="${1:-../build}"
+CONFIG_FILE="${2:-../configs/default.json}"
+EXECUTABLE="${BUILD_DIR}/NNets"
+
+if [ ! -f "$EXECUTABLE" ]; then
+    echo "Error: Executable not found at $EXECUTABLE"
+    echo "Please build the project first: cd build && cmake .. && make"
+    exit 1
+fi
+
+if [ ! -f "$CONFIG_FILE" ]; then
+    echo "Error: Config file not found at $CONFIG_FILE"
+    exit 1
+fi
+
+echo "=============================================="
+echo "Multithreading Speedup Experiment"
+echo "=============================================="
+echo "Executable: $EXECUTABLE"
+echo "Config: $CONFIG_FILE"
+echo "Available CPU cores: $(nproc)"
+echo ""
+
+# Function to extract training time from benchmark output
+extract_training_time() {
+    grep "Training time:" | sed 's/.*Training time: \([0-9]*\) ms/\1/'
+}
+
+# Function to extract thread count from benchmark output
+extract_thread_count() {
+    grep "Threads:" | sed 's/.*Threads: \([0-9]*\).*/\1/'
+}
+
+echo "Running single-threaded benchmark..."
+SINGLE_OUTPUT=$("$EXECUTABLE" -c "$CONFIG_FILE" -b --single-thread 2>&1)
+SINGLE_TIME=$(echo "$SINGLE_OUTPUT" | extract_training_time)
+echo "  Single-threaded training time: ${SINGLE_TIME} ms"
+echo ""
+
+echo "Running multi-threaded benchmarks..."
+
+for THREADS in 2 4 $(nproc); do
+    MULTI_OUTPUT=$("$EXECUTABLE" -c "$CONFIG_FILE" -b -j "$THREADS" 2>&1)
+    MULTI_TIME=$(echo "$MULTI_OUTPUT" | extract_training_time)
+    ACTUAL_THREADS=$(echo "$MULTI_OUTPUT" | extract_thread_count)
+
+    if [ -n "$MULTI_TIME" ] && [ "$MULTI_TIME" -gt 0 ]; then
+        SPEEDUP=$(echo "scale=2; $SINGLE_TIME / $MULTI_TIME" | bc)
+        echo "  ${ACTUAL_THREADS} threads: ${MULTI_TIME} ms (speedup: ${SPEEDUP}x)"
+    else
+        echo "  ${THREADS} threads: Failed to get timing"
+    fi
+done
+
+echo ""
+echo "=============================================="
+echo "Experiment completed"
+echo "=============================================="
diff --git a/include/neuron_generation.h b/include/neuron_generation.h
index 64a4625..09ce2ab 100644
--- a/include/neuron_generation.h
+++ b/include/neuron_generation.h
@@ -696,9 +696,11 @@ void SearchThreadFunc(
  * между несколькими потоками. Каждый поток исследует
  * случайные комбинации параметров нейронов независимо.
  *
- * Ключевая идея: общее количество итераций увеличивается
- * пропорционально количеству потоков, что обеспечивает
- * эквивалентное качество поиска при большей скорости.
+ * Стратегия распределения работы:
+ * - Общее количество итераций делится между потоками
+ * - Это обеспечивает приблизительно такое же качество поиска
+ *   как однопоточная версия, но за меньшее время
+ * - Каждый поток имеет минимальное гарантированное количество итераций
  *
  * @return минимальная достигнутая ошибка, или big если не найдено
  */
@@ -708,33 +710,30 @@ float rndrod4_parallel() {
         return rndrod4();
     }
 
-    // Общее количество итераций для параллельного поиска
-    // Каждый поток получает count_max / NumThreads итераций
-    // Но общее количество итераций (сумма по всем потокам) равно count_max
+    // Общее количество итераций для однопоточного поиска
     int count_max = Neirons * Receptors * 4;
 
-    // Для задач с малым и средним количеством нейронов параллелизация
-    // может привести к нестабильному качеству поиска из-за:
-    // 1. Независимости траекторий поиска между потоками
-    // 2. Меньшего количества итераций на поток при делении workload
-    // 3. Разных точек сходимости случайного поиска
-    //
-    // Используем однопоточную версию для обеспечения стабильного качества
-    // обучения на небольших и средних задачах (< 500 нейронов).
-    // Параллельный режим применяется только для крупных сетей, где
-    // объём вычислений достаточен для надёжного параллельного поиска.
-    //
-    // Порог: count_max = Neirons * Receptors * 4
-    // При Neirons = 500, Receptors = 20: count_max = 40000
-    // Используем порог 500000 чтобы гарантировать Neirons >= 6250 при Receptors=20
-    if (count_max < 500000) {
+    // Минимальное количество итераций на поток для качественного поиска.
+    // При слишком малом количестве итераций случайный поиск может
+    // не найти хорошее решение из-за недостаточного исследования
+    // пространства параметров. Значение 1000 обеспечивает достаточное
+    // покрытие пространства поиска на каждом потоке.
+    const int MIN_ITERATIONS_PER_THREAD = 1000;
+
+    // Вычисляем количество итераций на поток
+    // Общая работа делится между потоками, но каждый поток получает
+    // минимум MIN_ITERATIONS_PER_THREAD итераций
+    int base_iterations_per_thread = (count_max + NumThreads - 1) / NumThreads;
+    int iterations_per_thread = std::max(base_iterations_per_thread, MIN_ITERATIONS_PER_THREAD);
+
+    // Используем однопоточную версию если count_max слишком мал,
+    // чтобы параллелизация имела смысл. Порог: нужно достаточно
+    // итераций чтобы каждый поток мог эффективно работать.
+    // При count_max < 2000 накладные расходы на потоки превышают выгоду.
+    if (count_max < 2000) {
         return rndrod4();
     }
 
-    // Каждый поток выполняет часть итераций
-    // Для крупных сетей это обеспечивает значительное ускорение
-    int iterations_per_thread = (count_max + NumThreads - 1) / NumThreads;
-
     // Создаём результаты для каждого потока
     vector<ThreadSearchResult> results(NumThreads);