Графики лгут. Ваш кошелек плачет
Вы видели эту картинку? Claude 4.5 Sonnet обгоняет Llama 4 405B на 47% в MMLU. GPT-5 демонстрирует "революционную" скорость обработки. А потом вы качаете ту же Llama 4, запускаете на своём RTX 6090 и получаете результат в три раза хуже. Где правда?
Бенчмарки превратились в оружие маркетинга. Красивые диаграммы, громкие заголовки, нули в прайс-листах. Но за каждым процентом преимущества скрывается десяток технических уловок. Иногда - намеренных.
На 31.01.2026 ситуация с прозрачностью тестирования не улучшилась. Новые модели выходят каждые три месяца, а методики сравнения остаются такими же мутными, как два года назад.
Кто платит, тот и заказывает музыку
Откройте любой бенчмарк от крупного вендора. Claude 4.5 против "открытых аналогов". Gemini 3.0 против "популярных OSS-решений". Заметили закономерность?
Тестируют всегда устаревшие версии локальных моделей. Llama 3.1 вместо Llama 4. GLM4.7, когда уже есть GLM5 с архитектурными улучшениями. Старый трюк: сравнивать свой флагман с прошлогодним mid-range конкурента.
Пять грязных приемов, которые убивают локальные модели в тестах
Я собрал самые популярные методы, которые делают коммерческие API блестящими, а локальный запуск - позорным.
- Квантование в ногу. Берут полную версию Claude 4.5 (скажем, 16-битную) и сравнивают с квантованной Llama 4 Q4_K_M. Результат предсказуем. Честное сравнение - одинаковые режимы точности. Об этом подробно в материале про бенчмарки для квантованных моделей.
- Температурный террор. Коммерческим моделям ставят temperature=0.3 для детерминированных ответов. Локальным - 0.8 или 1.0, что увеличивает креативность и... количество ошибок.
- Контекстная ловушка. Тестируют на длинных контекстах (128K токенов), но не оптимизируют локальные модели под такие нагрузки. Хотя новые эффективные модели вроде MiniMax M3 справляются с этим намного лучше предшественников.
- Аппаратное неравенство. Коммерческие API работают на кластерах с H100, локальные тестят на consumer-видеокартах. При этом стоимость инференса не учитывается.
- Датасетный подбор. Используют специализированные датасеты, где коммерческая модель заведомо сильна. Игнорируют новые бенчмарки, которые вскрывают реальные слабости.
Архитектура честного пайплайна: как должно быть
В теории все просто. Берете одинаковые условия и сравниваете. На практике - десятки переменных.
| Параметр | Честный подход | Как делают обычно |
|---|---|---|
| Версия модели | Последние stable-релизы на дату теста (31.01.2026) | То, что есть под рукой + устаревшие OSS-модели |
| Аппаратура | Эквивалентная стоимость инференса ($$/токен) | Лучшее железо для своих, худшее - для чужих |
| Квантование | Сравниваемые precision-режимы (FP16 vs FP16, Q8 vs Q8) | FP16 коммерческих vs Q4 локальных |
| Метрики | Скорость, точность, стоимость, стабильность | Только то, где выигрываем |
Инструменты вроде Modelgrep или Exacto на OpenRouter пытаются стандартизировать сравнение. Но их данные тоже нужно проверять. Кто платит за размещение в топе?
Что на самом деле показывают цифры в 2026 году
Давайте без иллюзий. Claude 4.5 Sonnet - монстр в задачах на reasoning. GPT-5 - король мультимодальности. Но Llama 4 405B в FP16 режиме на хорошем железе дышит им в спину. За 5% стоимости.
Проблема в том, что никто не тестирует эти сценарии. Вендоры показывают графики, где их модель быстрее в 2 раза. Но не говорят, что это сравнение их облачного кластера с локальным запуском на ноутбуке.
Практический пример: в статье "GLM4.7 + CC против Claude 4.5 Sonnet" показано, как правильная настройка локальной модели экономит $100 в месяц. Без потери качества.
Как не стать жертвой красивых графиков
Перестаньте верить хит-парадам. Начните тестировать сами.
- Соберите свой датасет. Возьмите 50 реальных задач из вашего проекта. Не абстрактные MMLU или HumanEval. Как это сделать - в практическом руководстве по оценке качества.
- Используйте одинаковые промпты. Не доверяйте "оптимизированным" промптам от вендоров. Берите нейтральные шаблоны из коллекции промптов для тестирования.
- Считайте полную стоимость. Не только $ за токен, но и время разработки, инфраструктуру, мониторинг. Локальная модель может быть дешевле в долгосрочной перспективе.
- Тестируйте на своем железе. Или на идентичном облачном инстансе. Разница между A100 и H100 может быть 40% в скорости. Между разными провайдерами - еще больше.
Гонка за качеством закончилась. Теперь считают секунды и доллары. Но считают по-разному. Об этом уже писали, но ситуация только усугубилась.
Итог: доверяй, но проверяй
Следующий раз, когда увидите бенчмарк от Anthropic, OpenAI или Google, задайте пять вопросов:
- На какой версии локальной модели тестировали? (Должна быть последняя стабильная)
- Какое квантование использовали? (Должно совпадать с точностью коммерческой модели)
- На каком железе запускали? (Должна быть указана конкретная конфигурация)
- Как считали стоимость? (Должны быть формулы расчета)
- Кто финансировал исследование? (Конфликт интересов - обычное дело)
Если на три вопроса нет четких ответов - перед вами не сравнение, а рекламный буклет.
Мой прогноз на 2027 год: появятся законодательные нормы для бенчмарков AI-моделей. Как для тестов автомобилей или бытовой техники. Пока этого нет - каждый врет как хочет. Ваша задача - отличать ложь от статистики.
P.S. Самый честный бенчмарк - тот, который вы провели сами. На своих данных. Со своим кодом. Всё остальное - шум.
