Сравнивать LLM по «умности» — ошибка. Сравнивай по задаче, а не по бренду.

Сравнивать LLM по «умности» — ошибка. Сравнивай по задаче, а не по бренду.

Одна и та же модель может блестяще писать крео и проваливаться в сегментации лидов. Поэтому для model_comparison нужен не общий «тест на интеллект», а набор сценариев из маркетинга: генерация headline, перефразирование оффера, классификация intent, извлечение сущностей, короткий суммарный отчёт.

Смотри на 5 вещей: — точность на твоих данных; — стабильность ответа при повторе; — чувствительность к промпту; — скорость на типовом объёме; — цену ошибки, а не только качество текста. Если модель часто «почти права», для маркетинговой автоматизации это хуже, чем более скучный, но предсказуемый llm. В evals ценится не красота ответа, а воспроизводимость.

Хороший тест-пакет должен содержать не только идеальные примеры, но и шум: опечатки, короткие ответы, смешанный язык, пустые поля, конфликтующие признаки. Без этого benchmarks быстро превращаются в театральную постановку, где победитель известен заранее. И да, ручная оценка нужна, но только как слой поверх метрик, а не вместо них.

Финал простой: сравнивай ai_tools по своим сценариям, держи один и тот же формат входа и записывай ошибки в разрезе задач. Тогда marketing_ai выбирают не по вайбу, а по результату.