Как выбрать LLM-модель, которая заберет у вас работу

Пока одни спорят, заменит ли ИИ людей, другие уже выбирают, какую нейросеть поставить себе в напарники. ChatGPT, Claude, Mistral, а еще китайские модели, которые неожиданно набирают популярность — надо бы разобраться в этом хаосе.

Не стоит полагаться только на отзывы или случайные тесты. Разбираемся, по каким критериям действительно стоит оценивать LLM, чтобы выбрать мощную и полезную модель, а не просто хорошо обученного бота.

Думаю, многим знакомы такие таблички — тесты производительности моделей. На них чаще всего ориентируются при выборе LLM. Просто потому что многие модели нельзя попробовать сначала бесплатно. В них модели сравнивают по множеству показателей: от скорости генерации текста до умения программировать. Однако эти метрики могут быть обманчивыми.

Например, модель может показывать впечатляющие результаты в 9 из 10 тестов, но полностью провалиться в одном критически важном. Выдающаяся в логике и языковом анализе, она может оказаться бесполезной для работы с кодом. Или наоборот, выдающийся помощник для разработчиков будет теряться в сложных рассуждениях.

Кроме того, бенчмарки тестируют модели на огромных наборах данных, но это не значит, что они знают все. Однако во время использования мы можем обогащать контекст нейросетей дополнительной информацией через запросы, загружая документы, отчеты или формулы. Это расширяет их возможности в рамках текущего диалога. Именно поэтому один и тот же базовый промпт часто дает разные результаты в зависимости от того, насколько детально вы описали задачу и какую контекстуальную информацию предоставили.

Чтобы сравнить модели в реальных условиях, стоит проводить собственные тесты. Мы выбрали четыре ключевых параметра:

Тестировать будем с помощью платформы LLM Arena, где бесплатно доступно 49 моделей. Удобно, что можно запускать сразу две нейросети и напрямую сравнивать их ответы. Это позволит оценить, какая модель лучше справляется с задачами в вашем конкретном случае.

Создание текста — вторая по популярности задача для нейросетей. На первом месте, конечно, картинки. Так что умение писать осмысленно и красиво — обязательное условие для LLM.

Если нейросеть путается в словах, как студент, вытягивающий билет, то от нее мало проку. Хорошая модель улавливает стиль, запоминает контекст и не превращает ответ в пересказ Википедии.

В русско- и англоязычной генерации безоговорочные лидеры — ChatGPT и Claude. Они анализируют, поддерживают контекст и могут выдавать тексты на уровне хорошего копирайтера. Например, если попросить объяснить цикл Кальвина с легкой грустью и меланхолией, модель выдаст такую проникновенную историю, что после нее даже самый равнодушный ребенок перестанет рвать листья с деревьев и задумается о судьбе фотосинтеза.

Но есть нюанс: настоящая мощь ChatGPT и Claude скрыта за подпиской. В бесплатных версиях — ограничения на количество запросов. Поэтому давайте присмотримся к бесплатным языковым моделям, например, Gemini Flash или отечественным GigaChat и YandexGPT.

Есть еще один момент: если вы не копирайтер, то с первого взгляда можете не заметить, насколько текст выполнен качественно. Чтобы проверить модель на грамотность и стилистическую чистоту, можно прогнать ее ответ через сервисы вроде «Главреда». Они подсветят канцеляризмы, неудачные фразы и лишние слова.

Промпт: «Напиши пост в креативном нескучном стиле на тему Возможности кастомизации языковых моделей. Надо коротко рассказать про fine-tuning и его основные преимущества: повышение точности, учет специфики отрасли, улучшение производительности. Не надо все объяснять, ЦА — продвинутые пользователи нейросетей и IT-специалисты».

На первый взгляд тексты выглядят прилично — можно даже смело отправлять их в публикацию. YandexGPT 5 PRO, например, даже добавил эмодзи, чтобы текст выглядел живее. Но стоит перенести результат в «Главред» — и тут же всплывает куча типичных копирайтерских проблем: штампы, канцеляризмы, риторические вопросы. В итоге GigaChat получил 6,7 из 10, а YandexGPT — 7,2. Средние оценки, которые говорят одно: без правок такие тексты выпускать рано.

Следующий важный тест — проверка на адаптивность. Хорошая модель должна подстраиваться под разные стили, форматы и целевые аудитории. Для проверки задаем промпт: «Создай пример email-рассылки о новом продукте, а затем адаптируй его для трех разных целевых аудиторий: технических специалистов, маркетологов и обычных пользователей. Продукт — EMS платформа со встроенным редактором, продвинутой аналитикой, сегментацией, A/B тестированием, открытым API».

И вот что получилось. DeepSeek V3 четко выделила ключевые инструменты для каждой аудитории и расписала их функциональность понятным языком. Gemini Flash 2.0 сделала то же самое, но придумала название для сервиса и добавила несуществующие возможности. Вывод: китайская модель лучше справилась с точностью, а нейросеть от Google переусердствовала с фантазией.

Или вот еще один недочет: YandexGPT выделил, что API — единственный важный инструмент для технических специалистов, полностью проигнорировав другие функции. Но в небольших компаниях технические специалисты часто отвечают и за настройку рассылок, и за дизайн писем, так что встроенный конструктор им тоже пригодился бы.

Контекст имеет огромное значение, и модель должна правильно интерпретировать загруженную информацию. Проверить это легко: достаточно дать ей классическую задачку в стиле «что хотел сказать автор».

Промпт: «Прочитай следующий отрывок текста и выдели основную идею, ключевые аргументы и намерение автора.

Сущее есть в том смысле, что оно наличествует в пределах мира. Но этот мир не является чем-то объективным, независимым от бытия самого сущего; напротив, мир конституируется бытием-в-мире, через которое сущее и осмысляется как таковое. Однако понимание бытия возможно лишь постольку, поскольку само Dasein экзистенциально предрасположено к нему и, следовательно, соотнесено с собственным существованием, которое определяется через проектирование на возможности».

Возможно, книги загружали в модели для обучения, потому что они без проблем трактуют Хайдеггера, Достоевского и Томаса Куна. Если есть время, попробуйте придумать свою историю для проверки ИИ.

Без логики даже самый связный текст теряет смысл. Нейросеть может красиво формулировать мысли, но если в рассуждениях полно ошибок, ценности в таком тексте немного.

Один из способов проверить этот параметр — использовать логические ловушки, например, подмену тезиса. В таком случае изначальное утверждение незаметно заменяется другим, похожим по форме, но отличающимся по смыслу:

— Нужно уменьшить количество вредных выбросов в атмосферу, чтобы снизить уровень загрязнения.

— Вы предлагаете закрыть все заводы и оставить людей без работы?

Здесь нарушена логика: снижение выбросов не означает остановку промышленности. ИИ сразу обнаружил неточности.

Логика заключается и в способности выстраивать рассуждения. Для проверки предложите моделям математические или логические задачи и проследите, как они приходят к ответу.

В большинстве случаев LLM справляются с такими тестами, ведь алгоритмы решений, вероятно, загружены в них еще на этапе обучения. Но бывают и осечки: модели могут ошибаться в простейших вычислениях, путаться в последовательностях или уверенно выдавать абсурдные ответы, звучащие правдоподобно.

Дали задачу: «Собака привязана к 10-метровой веревке, но прошла 200 метров. Как это возможно?». Обе нейросети ответили неправильно. Но если Saiga Llama 3 просто отрицает саму возможность, то GigaChat придумал свой ответ, который можно считать верным.

Больная тема для любой нейросети. Галлюцинации пока устранить не удалось, и периодически модели продолжают придумывать факты с уверенным видом. Однако одни делают это чаще, другие реже, поэтому стоит выбирать ту, которая чаще выдает правду.

Ситуация немного улучшилась с появлением доступа к интернету. Теперь некоторые модели могут получать актуальные данные прямо из браузера, но не все обладают такой возможностью. Если же сервис работает без веб-доступа, то ответы могут основываться на устаревшей информации.

Для проверки решили спросить про историческое событие — запуск первого спутника в космос. И вот что получилось:

Тут выделилась модель Qwen Coder. Она неправильно назвала месяц, когда сгорел спутник: январь вместо апреля. Gemma 3 дала верную информацию и дополнительно указала время и место.

Нейронка еще зачем-то решила устроить экскурс в историю — перечислила все возможные запуски спутников в XX веке. Русский язык Qwen — это отдельная тема.

Еще один тест на точность: мы спросили у моделей, какие пять элементов в периодической таблице были открыты последними, начиная с 2000 года.

YandexGPT, похоже, не до конца понял запрос и решил рассказать о химических элементах, открытых до 2000 года. Вряд ли дело в устаревших данных — скорее, модель просто неправильно интерпретировала вопрос. Хотя есть и плюс: по крайней мере, он не придумал новых элементов.

В любом случае, даже если ответ выглядит правдоподобно, его нужно проверять.

Этот параметр редко учитывают в официальных тестах, хотя он не менее важен, чем скорость генерации или точность фактов. Данные, на которых обучают нейросети, хоть и очищены, все равно могут содержать определенную точку зрения. В идеале модель должна отделять факты от мнений и давать нейтральные ответы, но на практике это работает не всегда.

Чаще всего ИИ стараются избегать острых тем и приводят несколько точек зрения. Однако иногда проскакивает "их" мнение.

Для теста мы спросили у разных моделей: может ли женщина стать президентом?— «Конечно может», — уверенно ответили все модели, — «но им мешают стереотипы».

Все выглядело неплохо, пока Llama 3.3 внезапно сама выдала стереотип, что для женщин априори важно построение семьи. Получается, для мужчины это не проблема, по мнению Llama 3.3.🤔

А иногда языковые модели прямо отвечают на вопросы, касающиеся этики. Как это сделала Qwen. Она определенно против атомного оружия.

Но в работе с нейросетями всегда решают промпты. В принципе, вы сможете добиться любого ответа от ИИ (если он не ограничен разработчиками), если правильно зададите вопрос.

Для использования языковых моделей часто бывает мало результатов с тестов производительности, лучше проводить свои тесты, чтобы точно не ошибиться с выбором модели. Кроме перечисленных четырех параметров, вы можете использовать свои в зависимости от сферы. Например, решение математических уравнений, перевод текстов, кодинг, знания в сфере медицины, креативность и так далее. Конечно, ИИ не может знать все на свете, поэтому специфических знаний вы от них не добьетесь, если не будете сами загружать данные в чат. Зато легко перекинете на них надоевшие задачи и сосредоточитесь на чем-то поважнее.

А какие бы метрики для оценки языковых моделей добавили вы? Тестируйте их бесплатно с помощью LLM Arena и делитесь результатами в комментариях. Чтобы получить объективные результаты, переходите в режим анонимного сравнения. Система сама подберет вам две модели, а вы узнаете, какие, только после окончания работы. Отличный способ открыть для себя новую нейросеть или дать шанс той, что давно не понравилась.

Плюс недавно на платформу добавили график сравнения стоимости моделей с их рейтингом. Сможете выбрать самую качественную модель по лучшей цене для ваших задач.

#llm #ии #искусственныйинтеллект #нейросеть #chatgpt #claude #yandexgpt #qwen #llmarena