
Kimi K3.1 Pro и GPT-6.1 Terra усложнили выбор модели
У Terra нашлась ниша на низких усилиях рассуждения. Kimi обошла OpenAI в общем индексе, но заставляет ждать. Разбираю графики, Highspeed и условия подписки.
8 материалов по теме

У Terra нашлась ниша на низких усилиях рассуждения. Kimi обошла OpenAI в общем индексе, но заставляет ждать. Разбираю графики, Highspeed и условия подписки.

Собрал Model Compass, чтобы выбирать модель под конкретную работу. Показываю, как читать цену, качество и скорость, выбирать оркестратора и воркера и сравнивать две 3D-карты от Sol и Opus.

OpenAI выпустила GPT-6 Sol и Luna и пообещала вдвое меньше ошибок. Мы прогнали обе модели через свои задачи и повторили замер. Sol стала лучшей в генерации курсов. Luna 6 оказалась хуже предыдущей Luna 5.6 – и в текстах, и особенно в продажах.

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.

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.

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.

Alibaba выпустила Qwen 3.8 Max: 2,4 триллиона параметров, миллион контекста и первое место в медицинской категории Arena. Разбираю, что из этого проверяемо, сколько модель стоит на самом деле и почему клиент, требовавший самую дорогую модель на рынке, передумал за один разговор.

Я прогнал десять языковых моделей через живой B2B-диалог с жёстким клиентом. Одна выдумала клиентский кейс под торгом, другая восемь раз повторила свой ответ. Разбираю, что из этого следует заказчику ИИ-бота для продаж.