Методология и доказательства
Как мы считаем цифры на сайте
На главной показаны четыре показателя, которые сайт читает из источника сам: каталог, раздел статей и открытые замеры моделей. Для каждого фиксируем выборку, baseline, формулу и ограничения. Неподтверждённые агрегаты по ROI, клиентам и экономии удалены.
Значения обновляются из источников раз в час.
| Показатель | Период и выборка | Baseline | Формула | Ограничения |
|---|---|---|---|---|
| 547готовых решений в каталоге | Все записи каталога со статусом «Актуально» или без статуса — тот же запрос, что показывает /catalog. | Первый воспроизводимый снимок — 514 записей на 2026-08-08; на 2026-09-27 — 547. | COUNT(активных записей каталога). | Каталог меняется: число описывает его текущий состав, а не обещание, что каждое решение подойдёт без доработки. |
| 30статей о внедрении AI | Все материалы раздела «Статьи» со status: published. | Первый снимок — 19 статей на 2026-08-08; 26 статей на 2026-09-14. | COUNT(опубликованных статей). | Количество не оценивает глубину или качество отдельной статьи. |
| 84моделей протестировано | Все модели с хотя бы одним завершённым прогоном открытого бенчмарка /benchmarks. | Считается с первого прогона бенчмарка; растёт после каждого нового теста. | models_count из представления llm_benchmark_stats. | Модели проверены на наших сценариях; результат нельзя переносить на любую задачу без повторного теста. |
| 24провайдеров моделей | Разные провайдеры среди протестированных моделей. | Считается с первого прогона бенчмарка. | providers_count из представления llm_benchmark_stats. | Провайдер учитывается, если хотя бы одна его модель прошла тест; это не оценка провайдера целиком. |
Как использовать цифры корректно
Это описания текущего контента и методики, а не обещание результата конкретному бизнесу. Экономический эффект, срок и качество внедрения считаются заново на данных клиента. Для сравнения LLM используйте отдельный раздел с актуальной выборкой и ограничениями.