LLM умеют считать, кодить и отвечать на вопросы. Но в живой среде важнее другое: как модель ведёт переговоры,

LLM умеют считать, кодить и отвечать на вопросы. Но в живой среде важнее другое: как модель ведёт переговоры, держит позицию и не ломается, когда правила меняются на ходу.

Именно поэтому стандартные бенчмарки дают неполную картину. Они хорошо меряют интеллект на бумаге, но почти не показывают, как система работает в режиме конфликта интересов, дефицита информации и давления по времени.

Для performance-логики это знакомая история: красивый CTR ещё не значит, что воронка сходится. Пока не проверили поведение в стресс-сценарии, юнит-экономика может выглядеть лучше, чем есть.

Тесты формата «Бункер» как раз про это: кто умеет договариваться, кто начинает сыпаться, кто пытается захватить повестку, а кто вообще не понимает контекст. 🤖

Вывод простой: если модель принимается в продакшн только по benchmark score, вы смотрите не на систему, а на её витрину. Реальная проверка — это поведение под давлением, где на кону не баллы, а результат.