home.social

#сравнение_нейросетей — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #сравнение_нейросетей, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Claude или ChatGPT для кода: 4 модели на одинаковых задачах

    Claude или ChatGPT для кода: на восьми одинаковых задачах Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, ChatGPT 6 Astra и ChatGPT 6.1 Sol написали верный код с первой попытки, один ответ пришлось только отформатировать заново. Разница нашлась во времени ответа (от 8 до 28 минут на все задачи), цене за токен (до 5 раз) и устройстве решений.

    habr.com/ru/companies/syntx_ai

    #javascript #кодревью #chatgpt #llm #claude #сравнение_нейросетей #gpt6 #нейросети_для_программирования #claude_sonnet_55

  2. Как пользоваться LMArena (arena.ai): как читать рейтинг и выбрать лучшую модель под свою задачу

    LMArena помогает сравнивать нейросети по результатам реальных пользовательских голосований — в рейтинге можно посмотреть, какие модели лучше справляются с текстом, кодом, изображениями, поиском и другими задачами. Проблема в том, что общий Rank сам по себе мало что говорит: модель из топа Overall вполне может уступать конкурентам именно в вашем сценарии. Чтобы нормально пользоваться LMArena, нужно разобраться в интерфейсе, категориях рейтинга и дополнительных показателях, иначе легко выбрать модель по красивой цифре в общей таблице и получить посредственный результат. В этой статье разберём LMArena по шагам: что показывает каждый раздел, как читать рейтинг и позиции моделей, зачем переключать категории и как в итоге выбрать нейросеть под конкретную задачу.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #lmarena #lm_arena #chatbot_arena #рейтинг_нейросетей #рейтинг_llm #сравнение_нейросетей #нейросети

  3. Турнир семи нейросетей: участники судили друг друга, а финал решили 3360 битв

    После первой статьи я понял, что мои велосипеды кому-то полезны. Поэтому рассказываю про следующий. Я делаю сайты с помощью нейросетей. И меня давно бесило, что внятного сравнения моделей на наших просторах нет: либо синтетические бенчмарки, где кто-то решает олимпиадные задачи, либо «топ-10 нейросетей 2026» с картинками из стока. Мне нужно было другое — какая модель с первого промпта выдаст результат, который не стыдно показать заказчику. Внятного сравнения я не нашёл. В наше время «такого ещё нет» — это не отказ, а техническое задание: не нашёл — сделай сам. С GTA 6 у меня этот принцип пока не сработал, а вот со сравнением моделей — вполне. Собрал команду: GPT и Claude — старые, добрые, проверенные: подписка не жалуется на переработки; остальных подключил через OpenRouter. Получилось семь участников:

    habr.com/ru/articles/1077502/

    #сравнение_нейросетей #рейтинг_нейросетей #бенчмарк_LLM #Claude_Opus_5 #GPT56 #Kimi_K3 #муравьиный_алгоритм #OpenRouter #grok_46 #qwen_38

  4. Сравниваем LLM, 12 тестов для среднего класса: три Sonnet против GigaChat 2 MAX и YandexGPT Pro 5.1

    В первой статье цикла мы гоняли по 12 тестам Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro, во второй устроили дуэль тяжеловесов Claude Fable 5 и GPT 5.5 Pro. В комментариях нас несколько раз спросили: а что там у моделей попроще и, главное, у отечественных? Спрашивали — отвечаем. Сегодня на ринге средний класс: три поколения рабочей серии Anthropic — Claude Sonnet 4.5, Sonnet 4.6 и свежий Sonnet 5 — против старших отечественных моделей: GigaChat-2 MAX от Сбера и YandexGPT Pro от Яндекса. Сразу о главном: почему такой состав. Мы долго думали, по какому принципу собрать пятерку, чтобы сравнение не превратилось в избиение младенцев, и остановились на цене. Fable 5 и GPT 5.5 Pro из прошлой статьи — это «Формула-1»: один запрос с большим вложением у них стоил сотни, а то и тысячи рублей. Сегодняшние участники — то, чем реально возят грузы: Sonnet у Anthropic — массовая серия, в разы дешевле Opus, а GigaChat-2 MAX и YandexGPT Pro хоть и старшие модели своих экосистем, но по цене токена играют в той же лиге, что и Sonnet, а не в лиге западных флагманов. Забегая вперед: по нашим же чекам типовой запрос без вложений у всей пятерки стоит единицы рублей. Один ценовой класс — значит, сравнение равных. А вот внутри класса, как выяснится, разброс возможностей огромный. Методика не меняется. Никаких бенчмарков и маркетинга — только реальные будничные задачи. Тестируем через агрегатор нейросетей BotHub: он работает по API, а этот метод избавлен от подпорок и костылей, которые неявно помогают моделям в их веб-интерфейсах. Заодно сразу видим, во сколько каждое решение обходится по деньгам. Затраты по-прежнему измеряем в CAPS — внутренней валюте BotHub, привязанной к числу затрачиваемых токенов. Напомним, за рубль можно купить от 4000 до 6500 CAPS в зависимости от объема покупки, считаем по курсу примерно 1 рубль = 6370 CAPS.

    habr.com/ru/companies/bothub/a

    #сравнение_нейросетей #LLM #Claude_Sonnet #GigaChat #YandexGPT #тестирование_ИИ #искусственный_интеллект #языковые_модели #российские_нейросети #бенчмарки

  5. Сравнение ИИ-моделей при создании ремейка игры Battle City (1985) — июль 2026

    Прошло полгода со времени публикции первого сравнения . Мир ИИ стремительно развивается, поэтому эксперимент пора повторить.

    habr.com/ru/articles/1057420/

    #сравнение_иимоделей #разработка_игра #сравнение_нейросетей

  6. Топ-3 нейросети для генерации изображений: какую выбрать в 2026 году в SpeShu.AI

    В этом обзоре разберём три нейросети для генерации изображений: ChatGPT Image, Nano Banana и Seedream. Посмотрим, где каждая сильна, где может подвести и какую модель лучше брать под соцсети, рекламу, инфографику, мемы, карточки товаров и сложные визуальные сцены.

    habr.com/ru/companies/tsnis/ar

    #генерация_изображений #генерация_изображений_онлайн #создать_фото #создание_фото #генерация_картинки #сравнение_нейросетей #chatgpt #nanobanana #seedream

  7. Ultra Deep Research: триангуляция AI-поиска через три нейросети

    Вы спрашиваете нейросеть — она идёт в интернет и возвращает ответ. Но в какой именно интернет? Claude ищет через Brave. ChatGPT — через Bing. Gemini — через Google. Три разных поисковых движка, три разных среза, совпадение результатов около 20%. Я выстроил подход к AI-ресёрчу вокруг этого факта: три уровня, от быстрого вопроса до триангуляции через все три движка. И всё равно нарвался: два AI синхронно соврали. Плюс бонус-левел: что делать, когда весь интернет врёт и нужен хирургический скальпель вместо широкого поиска.

    habr.com/ru/articles/1017566/

    #Deep_Research #нейросети_для_поиска #Claude #ChatGPT #Gemini #AI
    __поиск #триангуляция #workflow #сравнение_нейросетей #Perplexity

  8. Сравниваю ChatGPT-4o и ChatGPT-o3-mini-high

    В прошлой статье многие подметили некорректность сравнения Deepseek и ChatGPT-4o. Изначально идея была сравнить максимально доступные пользователю версии. Но сперва всё же хочется посмотреть как с одной и той же задачей справляются разные версии ChatGPT. Я в прошлом году делала анимацию (да, мне прям нравится по выходным, когда отдыхаю, кодить что-то максимально ненапряжное), так вот я её сделала в ChatGPT-4o. Не сказать, что я прям получила удовольствие, скорее наоборот, выбесилась знатно. А на этой неделе решила её повторить уже с ChatGPT-o3-mini-high. Разница, конечно, колоссальная. Но обо всём по порядку.

    habr.com/ru/articles/880728/

    #swiftui #chatgpt4o #искусственный_интеллект #сравнение_нейросетей #нейросети #openai #chatgpto3minihigh

  9. Сравнение кода от DeepSeek и ChatGPT

    Без лишних предисловий - давайте сделаем два абсолютно одинаковых запроса для создания приложения на SwiftUI и сравним, какая модель лучше справится с этими задачами. Я решила дать два задания. Начнём с первого: нужно написать игру "Змейка", вот мой промпт: Если лень читать - в конце ссылка на короткое видео сравнения (в телеграм канале).

    habr.com/ru/articles/878060/

    #swiftui #deepseek #chatgpt #искусственный_интеллект #сравнение_нейросетей #нейросети #openai

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.