TheBestSpinner vs локальные Llama: где рерайт дешевле, а где быстрее падает в мусор

Для массового рерайта сравнивают не «качество текста», а throughput: сколько юнитов проходит через пайплайн без ручной чистки. TheBestSpinner выигрывает на простых шаблонах, когда нужен быстрый spin по словарю и минимальный CPU-footprint. Локальная Llama-модель берет верх, если нужен контекстный перефраз, но цена — VRAM, прогрев, токены и контроль над промптами.

По практике узкое горлышко у спиннера — не скорость, а предсказуемость. Он хорошо держит структуру, пока исходник не перегружен терминами, списками и смысловыми связками. Дальше начинается клоакинг смысла: текст формально новый, но семантически пустой. У Llama наоборот: смысл держится лучше, но без жесткого шаблона она любит расползаться, повторяться и съедать время на пост-редактуру.

Если собирать пайплайн прагматично:
— TBS: годится для массовых шаблонных заготовок, где важен объем.
— Локальная Llama: лучше для материала, который потом пойдет в индексацию или в ручной прогон.
— Гибрид: сначала структура и синонимизация, потом Llama для выравнивания стиля. Это обычно снижает ручной труд сильнее, чем попытка «одной моделью закрыть всё».

Главный критерий — стоимость одного пригодного текста, а не число символов в минуту. Если после рерайта нужен тяжелый фактчек и переписывание абзацев, вы уже не автоматизировали процесс, а просто переложили рутину в другую очередь. Масштабируй автоматизацию или умри в рутине.