HLD Benchmark: как заставить Qwen 3, GLM-5 и Kimi k2.5 проектировать системы вместо болтовни

Когда обычные бенчмарки бессильны

MMLU, HumanEval, GSM8K — все эти тесты проверяют, знает ли модель факты, умеет ли решать математику или писать код. Но спросите ту же модель про проектирование системы для 10 миллионов пользователей, и получите либо общие фразы, либо откровенную ерунду. Проблема в том, что стандартные бенчмарки не измеряют архитектурное мышление.

Вот почему появился HLD Benchmark (High-Level Design Benchmark). Это не очередной академический тест — это практический инструмент, который проверяет, может ли модель:

• Разбивать сложные требования на компоненты
• Предлагать реалистичные масштабируемые решения
• Учитывать компромиссы между доступностью, консистентностью и задержками
• Рисовать логические диаграммы (да, в текстовом виде)
• Продумывать edge cases и точки отказа

Что внутри черного ящика?

HLD Benchmark работает как автономная система оценки. Вы не просто скармливаете промпты моделям — вы получаете структурированные результаты с баллами по конкретным критериям.

Система использует GPT-4o (2026 года) как судью для оценки ответов — но это не обязательное требование. Можно заменить на любую другую модель-оценщика или даже использовать ансамбль моделей для уменьшения bias.

Запускаем тест: от установки до результатов

Всё начинается с клонирования репозитория. Проект написан на Python и требует минимум зависимостей.

1Ставим зависимости

git clone https://github.com/someuser/hld-benchmark.git
cd hld-benchmark
pip install -r requirements.txt

В requirements.txt — стандартный набор: requests, openai (или альтернативные клиенты), pydantic для валидации. Никаких монструозных фреймворков.

2Настраиваем модели

Конфигурационный файл — это JSON, где вы указываете, какие модели тестировать и как к ним подключаться. Поддерживаются три типа подключений:

• OpenAI-совместимые API (LM Studio, Ollama, OpenRouter)
• Прямое подключение через transformers (если хватит памяти)
• Кастомные endpoints через HTTP

3Пример конфига для Qwen 3, GLM-5 и Kimi k2.5

{
  "models": [
    {
      "name": "Qwen3-72B-Instruct",
      "type": "openai",
      "base_url": "http://localhost:1234/v1",
      "api_key": "not-needed",
      "context_window": 32768
    },
    {
      "name": "GLM-5-132B-Chat",
      "type": "openai",
      "base_url": "http://localhost:8080/v1",
      "api_key": "lm-studio",
      "temperature": 0.1
    },
    {
      "name": "Kimi-k2.5-98B",
      "type": "custom",
      "endpoint": "http://192.168.1.100:5000/generate",
      "request_template": "custom_kimi_template.json"
    }
  ],
  "evaluator": {
    "model": "gpt-4o-2026-02-15",
    "api_key": "${OPENAI_API_KEY}"
  },
  "tests": ["all"],
  "output_dir": "./results"
}

Обратите внимание на контекстное окно — для архитектурных задач часто нужны длинные контексты. Qwen 3 поддерживает до 128K, но в бенчмарке используются задачи в пределах 32K.

4Запускаем тестирование

python run_benchmark.py --config config.json --parallel 2

Флаг --parallel 2 означает, что две модели будут тестироваться одновременно. Не ставьте значение больше, чем количество доступных GPU или RAM, иначе система упрётся в ограничения ресурсов.

Что показывают первые результаты (февраль 2026)

Сообщество уже нагенерило достаточно данных, чтобы сделать предварительные выводы. Результаты неофициальные, но показательные.

Интересный паттерн: китайские модели (Qwen, GLM) показывают лучшее понимание распределённых систем, но иногда упускают бизнес-контекст. Западные модели более практичны, но часто предлагают шаблонные решения.

Чем HLD Benchmark отличается от альтернатив

SystemPromptBench, SWE-bench, LiveCodeBench — все они проверяют что-то своё, но не архитектуру.

• SystemPromptBench — тестирует способность следовать инструкциям в промптах, а не проектировать системы
• SWE-bench — исключительно про исправление багов в существующем коде
• LiveCodeBench — фокус на competitive programming, алгоритмы

HLD Benchmark — единственный на февраль 2026 года специализированный инструмент для оценки именно архитектурных навыков. Он не спрашивает "как реализовать бинарный поиск", он спрашивает "как спроектировать систему рекомендаций для 50 миллионов пользователей с обновлением моделей ML в реальном времени".

Кому действительно нужен этот бенчмарк?

Не всем. Если вы используете LLM для генерации контента или простого чата — забудьте про HLD Benchmark. Он создан для конкретных сценариев:

• Техлиды и архитекторы, которые хотят использовать LLM как ассистента для мозгового штурма архитектурных решений
• Инженеры ML-систем, выбирающие модель для генерации инфраструктурного кода (Terraform, Kubernetes манифесты)
• Исследователи, сравнивающие reasoning-способности разных моделей в сложных доменах
• Преподаватели курсов по System Design, которым нужны автоматизированные задания для студентов

Особенно полезен бенчмарк будет тем, кто уже перетащил AI к себе на компьютер и теперь выбирает, какую модель оставить для рабочих задач.

Подводные камни и ограничения

HLD Benchmark — не панацея. У него есть свои проблемы:

• Зависимость от модели-судьи. Если использовать GPT-4o как оценщика, результаты могут быть смещены в пользу OpenAI-подобных моделей
• Англоцентричность задач. Большинство заданий написано для западных cloud-провайдеров
• Высокие требования к ресурсам. Для тестирования 132B моделей нужны серьёзные GPU или умное квантование

Последнюю проблему частично решают техники вроде MLA KV Cache, о которой мы писали в статье про запуск KimiLinear-48B с экономией VRAM.

Что дальше? Будущее архитектурных бенчмарков

Разработчики HLD Benchmark планируют к середине 2026 года:

• Добавить задачи для edge computing и IoT-систем
• Интегрировать оценку security-аспектов архитектур
• Создать версию для специализированных доменов (финтех, здравоохранение)
• Разработать полностью открытую систему оценки без зависимости от проприетарных моделей

Самая интересная возможность — использовать результаты бенчмарка для тонкой настройки (fine-tuning) моделей именно под архитектурные задачи. Представьте себе Qwen 3, дообученную на тысячах примеров хороших и плохих системных дизайнов.

Пока же HLD Benchmark остаётся лучшим способом понять, какая локальная модель действительно умеет думать как инженер, а не просто генерировать тексты про микросервисы. Запустите тест на своих моделях — результаты могут удивить. Особенно если вы считали, что 72B параметров гарантируют умные ответы на любые вопросы.

И да, если ваш GLM-5 предлагает использовать blockchain для системы кэширования пользовательских сессий — это повод задуматься о выборе другой модели.