В 2024 году большинство новых языковых моделей (около 90%) вышли из индустриальных лабораторий. Несмотря на это, компании сталкиваются с разрывом между тестовыми результатами и реальной применимостью.
Бенчмарки вроде Performance на MMMU или GPQA демонстрируют рост на десятки очков — впрочем, эти метрики тестируют задачи, похожие на учебные задания: чистый код, математические задачи с однозначным ответом или простые вопросы. Такой подход вводит в заблуждение, ведь в реальных приложениях модели испытываются на тестах гораздо более сложных и разнородных.
Автор статьи подчеркивает — важность оценки модели по её практической эффективности гораздо выше, чем показатели в бенчмарках. Весь этот спектакль о победе в метриках затмевает реальную картину: насколько модель способна решить именно ваши задачи. На этом фоне возникает вопрос — а что делать дальше?
Почему индустрия злоупотребляет бенчмарками
Поднимается проблема чрезмерной ориентации на академические метрики, которые очень легко победить «на бумаге». Компании гонятся за цифрами (19 процентов рост Performance, 49 очков GPQA, 67 в SWE-bench) — а в результате получают системы, недостаточно устойчивые или пригодные для практики.
Это происходит потому, что большинство тестов это экзамены по теории — задачи с чёткими рамками, в которых легко продемонстрировать победу, но сложно понять, как модель ведёт себя в полномасштабных реальных сценариях.
Что действительно важно — практическая оценка и реальные кейсы
Автор призывает перейти от оценки по метрикам к реальной проверке в бизнес-среде: насколько модель помогает автоматизировать задачи, сокращать издержки и повышать качество. Такой подход уже начинают использовать компании, которые ценят результат, а не только цифру в отчёте.
Это не просто тренд — это необходимость, если модели хотят стать частью реального бизнеса. Немаловажен по этому поводу и недавний прогресс: разработка нейросетей, способных запускать GPT-5 на 20 ваттах — это говорит о первой стадии перехода к более энергоэффективным и применимым решениям.
Что дальше? К чему готовиться в индустрии
Через 6-12 месяцев ожидается смена акцентов: компании начнут больше тестировать модели в их конечных задачах, разработчики совершенствовать методы оценки и обучения. Проигрывающие на бенчмарках модели могут стать лидерами в практических сценариях — всё потому, что за бумажными победами скрывается реальный потенциал.
На сегодня остаётся открытым вопрос: как быстро индустрия адаптируется и начнёт реально учитывать эффективность в бизнес-операциях? Пока что тенденция ясна — без практических проверок в реальности GPT и подобные модели рискуют остаться всего лишь красивой иллюзией.
В итоге автор предупреждает — если вы только собираетесь выбрать модель для своего проекта, не ведитесь слепо на бенчмарки. Лучшее решение — тестировать на своих данных и в своих сценариях. Тогда можно не только выиграть гонку на цифрах, но и реально добиться результата, который пойдет на пользу бизнесу.
