Только вам потом всё это за ним проверить надо будет. В итоге, времени уйдет примерно столько же. Хотя фактчекинг морально проще что ли и не воспринимается так же тяжело, как сбор данных
Есть такой YouTube-канал “ToTheMoon”. Его автор и ведущий Александр Волчек - инженер-программист, IT-предприниматель, топ-менеджер и инвестор, который в последние годы активно занимается развитием, анализом и внедрением технологий искусственного интеллекта, и невероятно интенсивно использует различные LLM в своей работе и в быту.
Далее вольный пересказ его точки зрения о текущей ситуации с LLM.
По мнению Волчека, многие судят о технологиях по бесплатным базовым чат-ботам, в то время как настоящий технологический прорыв скрыт на более высоких и дорогих уровнях доступа. Между версиями нейросетей существует колоссальный разрыв по качеству и возможностям, который обычные пользователи не всегда осознают.
Он выделяет три уровня систем:
-
Бесплатные версии (Free): Это то, с чем взаимодействует 90% обычных пользователей. Как правило, компании отдают туда либо урезанные/прошлые поколения моделей, либо сильно ограничивают их в скорости и объемах памяти. По таким версиям нельзя судить о реальном пике технологий.
-
Платные версии (Pro / Plus): Это стандартные подписки (условно за $20–$30 в месяц), которые дают доступ к актуальным продвинутым моделям, более быстрой генерации и базовым инструментам анализа данных (например, ChatGPT Plus или Claude Pro).
-
Дорогие версии (Enterprise / Dedicated / Спец-тарифы): Уровень, который обычный пользователь чаще всего даже не видит в интерфейсе.
Пример:
Спойлер
у его редактора стандартная Plus-версия, где самый сложный запрос выполняется 3–4 минуты. В то же время у самого автора запущен профессиональный тариф (например, ChatGPT Enterprise/Pro или спец-доступ к Codex/Claude), где один тяжелый запрос обрабатывался 20 минут. При этом система задействовала выделенные облачные мощности и технологию Dynamic Workflow — когда ИИ сам разбивает одну задачу на 4–10 параллельных потоков («как несколько докторов наук»), которые одновременно перепроверяют друг друга и собирают итоговый софт или архитектуру.
2. Географический фактор.
Есть большая разница, в какой стране вы запускаете даже дорогую систему. Этот разрыв обусловлен тремя вещами:
Спойлер
-
Законодательные ограничения (Комплаенс): Например, в Евросоюзе действуют жесткие правила регуляции ИИ (AI Act) и конфиденциальности данных (GDPR). Из-за этого технологические гиганты (OpenAI, Google, Anthropic) часто урезают функции своих моделей для европейских пользователей, отключают мультимодальные фичи (работу с камерой, голосом в реальном времени) или задерживают релизы новых версий.
-
Инфраструктура и задержки (Latency): Основные вычислительные кластеры и самые передовые дата-центры Anthropic или OpenAI физически находятся в США. Скорость отклика, стабильность контекстного окна и приоритет в распределении мощностей распределяются неравномерно. В США или Азии доступ к инфраструктуре может работать совершенно иначе, чем в Восточной Европе.
-
Цензура и локальные фильтры: В Китае и ряде других стран доступ к западным топовым LLM либо полностью заблокирован, либо жестко фильтруется изнутри локальными файрволами, что делает полноценную работу со сложным кодом или аналитикой практически невозможной без потери качества.
- По мнению Волчека, китайские модели сейчас отстают от передовых американских на 2-6 месяцев, российские - где-то на 1,5 года.
- Те, кто имеет доступ к дорогим экосистемам и выделенным мощностям (в правильных географических зонах), могут автоматизировать до 80% процессов (как Anthropic, пишущий код для самого себя), в то время как пользователи бесплатных версий видят лишь «верхушку айсберга» и считают ИИ просто продвинутой поисковой строкой.
Волчек устарел на 2-6 месяцев 
многие судят о технологиях по бесплатным базовым чат-ботам
и тут разговоры с воображаемыми судьями.
1 лайк
Grok 4.5
1 лайк
Новый Grok 4.5, к сожалению, не оправдывает ожиданий. 
Задал я передовым нейронкам один несложный вопрос: “34.3 Гц - какая нота?”.
Список моделей ИИ (без подписок), ответы которых были проанализированы: Grok 4.5 (Быстрый), Sonnet 5 Medium, ChatGPT 5.5, DeepSeek V4 Instant, Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.5 Flash (Расширенный), GLM 5 Turbo (GLM 5.2 была перегружена и недоступна).
Только Gemini и Deepseek указали, что это нота в контроктаве. Остальные ответили, что нота в первой октаве, или в субконтроктаве (Grok 4.5).
Gemini проанализировал все ответы, которые я ему скормил в ввиде скриншотов:
Основные выводы
-
Лидеры по точности: DeepSeek V4 Instant и Gemini 3.5 Flash (Расширенный) — единственные модели, которые не только идеально справились с физикой звука, но и не запутались в локализации музыкальных терминов (правильно назвали октаву контроктавой).
-
Системный баг с октавами: ChatGPT 5.5, GLM 5 Turbo и Sonnet 5 Medium споткнулись на переводе индекса «1» из международной нотации ($C1$). Вместо верного русского аналога (контроктава) они буквально перевели его как «первая октава», которая в реальности звучит гораздо выше (в районе 261 Гц).
-
Аутсайдеры теста: Базовая Gemini 3.5 Flash поленилась найти ближайший полутон, а Grok 4.5 (Быстрый) завалил простейшую математику с центами и продемонстрировал чрезмерную угодливость, согласившись на неверную подсказку человека.
1 лайк
“Я потратил на GPT 5.6 $186 556”
Кажется, про разработку лучше писать там ИТ наизнанку. Посторонним В!
А тут оставить для гражданского применения ИИ
1 лайк
Попрошу еще разок Этих видео очень много, разных
A Fable 5 действительно хорош, очень. Третий год непрерывно на разных платных LLMs, и этот наконец, с реальной для меня пользой. Жаль, прожорливый пока.
1 лайк
По мне gpt 5.6 sol ultra high не чем не уступает и не такой ужатый
2 лайка
