Llama хороша не везде: где она выигрывает, а где сливает крео и аналитику

Llama хороша не везде: где она выигрывает, а где сливает крео и аналитику

У многих один и тот же баг: берут llama как «универсальный llm», а потом удивляются, почему крео звучит сухо, а ответы по продукту расползаются. Для marketing_ai важен не бренд модели, а профиль ошибки.

Что обычно работает лучше:
— черновики для коротких текстов, где важны скорость и разнообразие формулировок;
— суммаризация больших массивов заметок, брифов и фидбека;
— кластеризация идей: заголовки, углы, гипотезы, варианты оффера.

Где llama чаще проседает:
— сложные инструкции с несколькими ограничениями;
— длинные цепочки рассуждений, где важна устойчивость логики;
— крео с тонкой стилистикой, если нет жесткого промпта и примеров в контексте.

На evals это видно быстро: сравнивайте не «нравится/не нравится», а долю брака, число правок и стабильность ответа на одинаковый запрос. Один и тот же промпт прогоняйте несколько раз: хорошие ai_tools не должны каждый раз выдавать другой характер текста. Это особенно заметно в задачах, где llm должен держать тон бренда, а не просто генерить слова.

Вывод простой: llama стоит брать как рабочую лошадку для черновиков и разметки идей, но для финального marketing_ai-крео её надо мерить на своих benchmarks, а не верить общим отзывам.