8 материалов по теме
Заказчик спросил: раз это одна и та же модель, берём ту, у которой открытые веса – она же дешевле. Мы прогнали обе версии Qwen3.8 через генерацию текстов и живые диалоги. Открытая оказалась на 10% дороже на генерации и вровень на диалогах, а три запуска из пяти с первого раза вернули пустоту.
Мы прогнали десять моделей через сорок живых диалогов с трудным клиентом. Разница в качестве между самой дешёвой и самой дорогой – четыре балла из ста. Разница в цене одного диалога – 71 раз. Платит за это не модель, а режим рассуждений, и у шести моделей из десяти он не выключается.
DeepSeek выпустил новую сборку флагманской модели после четырёх месяцев превью. Мы перегнали старую версию на той же шкале и получили 83 против 82 – ничью. Единственное измеримое улучшение оказалось не в качестве. Разбираем и второй повод сменить модель, который тоже ничего не значит.
Счёт за нейросеть можно уменьшить в разы, не меняя модель. Мы прогнали 400 запросов и посчитали, сколько стоит каждая настройка: провайдер, класс обслуживания, кэш, длина контекста. На боте с двумя сотнями обращений в день разница вышла в 439 раз.
Прогнали восемь моделей через две реальные задачи на русском — генерацию обучающего контента и продающие диалоги. Самая дорогая модель когорты оказалась хуже самой дешёвой почти в пятьдесят раз по цене и на девять баллов по качеству. Разбираю, как выбирать модель под проект: почему у одной модели одиннадцать разных цен, что показывает разброс вместо среднего балла и почему англоязычный рейтинг ничего не говорит о работе на русском.
Между чат-ботом с GPT и AI-агентом — пропасть размером в полгода разработки. Разбираем архитектуру, компоненты и подводные камни AI-агентов без маркетингового булшита.
AI генерирует контент. Но кто проверяет, что этот контент не содержит галлюцинаций, соответствует педагогическим стандартам и не ушёл в Wikipedia-подобную сложность? Мы построили систему автоматической валидации с ROI 5,700-17,000x по сравнению с ручной проверкой.
Представьте: вы колл-центр недвижимости, записываете тысячи разговоров в день. Хотите обучить AI на этих данных для контроля качества обслуживания. Но разговоры полны персональных данных: имена клиентов, телефоны, паспортные данные, адреса.