Циничный AI
56 subscribers
20 photos
3 links
Эксплуатируем ИИ в интересах малого бизнеса: бездушно выжимаем прибыль из нейронок, автоматизируем рутину и пытаемся дожить до сингулярности богатыми и в здравом уме
Download Telegram
https://openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding-evaluations/

Рубрика: "Вода мокрая"

Клозеды официально отозвали свою рекомендацию использовать бенчмарк SWE-Bench Pro для оценки ИИ-кодеров после обнаружения критических дефектов в 27–34% задач. Проведенный аудит выявил, что тесты содержат слишком строгие требования, неполные условия и противоречия, искажающие реальные способности моделей.

Голосом Якубовича: "Да ладно!"

Суть бенча (он, к слову, от Scale AI, а не от OpenAI): берутся реальные фичи из репозиториев, а модель должна закрыть новые тесты и не сломать старый функционал.

Отсюда у разрабочиков соблазн — не учить модель кодить, а дрессировать проходить конкретные задачи, чтобы потом померяться писькой на камеру процентами результатов перед инвесторами и клиентами.

Что именно ломается:
— тесты слишком строгие: требуют конкретную реализацию, которой в задании нет, и заваливают функционально верное решение;
— условие недоописано: скрытые тесты проверяют то, о чём промпт молчит;
— тесты дырявые: неполный фикс всё равно проходит;
— формулировка уводит модель в неправильное поведение.

Короче, около 30% задач в наборе просто сломаны.

И что с того? А то, что те, кто натаскивает модели на прохождение бенчей, учат модели хуже кодить и больше ошибаться.

OpenAI грешила этим меньше всех. Китайские лабы — наоборот, ради цифр на бенче регулярно проседали на боевых задачах. Похоже, что OpenAI надоело, что в реальной работе их модели выглядят лучше, чем на табло относительно конкурентов.

Правда ещё в мае Datacurve в своём бенчмарке DeepSWE писала ровно то же: верификаторы SWE-Bench Pro неверно оценивают примерно треть прогонов, а отдельные модели достают эталонный патч прямо из git-истории репозитория.

OpenAI подтянулась месяца через полтора. Видимо новые модели, которые должны выйти завтра, не показали себя на SWE-Bench.
Оно и понятно, так как бенч сломан.
Отсюда вилка - либо делать модель хуже, но чтобы она проходила бенчмарки лучше конкуретнов, или отказаться от части бенчмарков, но зато получить реально годную модель.

Что же получилось у клозедов скоро узнаем.
👍1
А на какой бенчмарк смотреть?

Мое мнение - на сегодня это DeepSWE
Полностью совпадает с моим внутренним ощущением от работы с моделями.
👍1
Отлично, у нас новый лидер
Штош
Fable в очередной раз продлили по подписке.
Теперь до 19 июля.

Вынужден признать, что Амодей ещё и талантливый маркетолог (чистый крокодилер).
Все уже успели повтыкать в эту картинку, но только никто не догадался нарисавать линии для наглядности.

Ладно, сделаю это сам.

Что видим?

А то, что нет ничего лучше по соотношению цены/качества, чем luna ultra - это внезапный фаворит для нище-кодинга.

Можно пользоваться так:
1) "Беседы" о проекте - luna high/xhigh

2) Планирование задач - Luna xhigh/max, получаем модель уровня Opus 4.8

3) Проверка планов и ревью реализации - luna ultra (Opus держит пиво и нервно крякает)

4) Реализация.

А вот тут дискуссионный вопрос
Если ваша спека соответствует тем критериям, которые я задаю в своём flow. То можно использовать luna high и значительно экономить время и токены.
У меня issues сосавляются специально под реализации слабой моделью.

Если же качество ваших issues оставляюет желать лучшего, тогда хотя бы дробите их на несколько мелких задач и делайте ревью чаще, но в таком случае непонятно, будет ли выигрыш в токенах.

Возможно при не самой хорошей спеке стоит посмотреть на реализацию с помощью luna xhigh

P.S.Итого. По графикам - luna невероятно дешевая и качественная модель на высоких уровнях effort. Но нужно проверять на практике.

P.P.S. Сейчас перевожу в своём оркестраторе работу ядра с claude code на codex и реализацию буду отдавать luna, хочу проверить скорость/качество/расход. Claude останется как второе мнение на review.
Нагенерят картинок, а мы их серьёзно обсуждаем.

Нет ultra у luna.
Вот реальный график. Первый с логарифмической линейкой, второй с обычной для наглядности.

DeepSwe v1.1 - единственный бенчмарк, который показывает реальный уровень кодинга, а не "попугаи".

Я взял сырой JSON лидерборда DeepSWE v1.1 напрямую у Datacurve.

Что мы видим?

1) Писать код можно на luna high - получаем модель уровня Opus за шапку сухарей

Sonnet 4.6 - можно списывать в утиль

2) Luna max - уровень Fable что тебе ещё нужно собака Но я рекомендую вместо неё использовать Sol high/xhigh когда зашли в тупик.

Если кратко, то нище-кодинг может теперь выглядеть так:

- общаемся о проекте с Terra high
- текст задач/спек пишем с помощью Terra xhigh
- ревью задач/спек Sol high
- реализация Luna high
- ревью реализации Sol high

Получаем немного разные линзы при анализе проблем, экономию токенов, скорость имплементации и качество реализации Fable

P.S. И это мы ещё Grok не трогали. Возможно, я в следующем месяц вообще откажусь от claude code, вторым агентом и имплементатором буду использовать groq 4.5, если он действительно так хорош, а главное, если он будет давать высокую скорость.

P.P.S. Когда-нибудь расскажу,как оно устроено у меня, кто пишет код, как пишутся спеки, кто это всё проверяет, почему проект не ломается и почему агенты делают именн то, что я хочу.
По Grok 4.5 нет стоимости и уровней effort'a
Как имплементатора точно можно брать
У Datacurve есть точные замеры wall-clock времени на задачу.

Это честнее любых "токенов в секунду", потому что учитывает всё сразу:
- скорость инференса,
- количество шагов агента,
- объём генерируемых токенов.

При этом нужно понимать, что быстрый провал не лучше медленного успеха.

Sonnet 4.6 формально быстрее Opus, но проваливает 70% задач.

Поэтому привожу таблицу с колонкой "ожидаемое время до решённой задачи".
А вот расширенная таблица, есть интересные открытия
Самый интересный по-моему мнению график из моего сегодняшнего анализа - соотношение уровня ризонинга ко времени выполнения задачи.

У всех моделей, кроме Luna, кривая монотонно растёт.
Каждый следующий уровень effort увеличивает ожидаемое время на решённую задачу.

Прирост качества покупается сверхлинейным временем - думать дольше никогда не окупается по чистой скорости решения, только по надёжности первой попытки.
Выводы.

1) Атомарные задачи, где не требуется большого контекстного окна и чтения большого числа файлов - Luna

Главная проблема Luna - обрыв на long-context:
~128к уверенно работает,
~150–200к она ещё функциональна,
~256к и выше начинается провал.

В остальном это отличная, быстрая, и недорогая модель, которую есть смысл использовать с уровня effort - high

2) Дефолтный имплементатор - Terra

Добро пожаловать в качество Fable.
Если нужно оставить только одну модель, то лучший вариант: Terra xhigh. Подойдёт для любых сценариев.

3) Архитектура, спеки, ревью, декомпозиция, сложные задачи, либо когда требуется one-shot'нуть задачу - Sol high → xhigh
И чтобы добить окончательно на сегодня все вопросы.

Datacurve взяла 113 реальных инженерных задач (написанных с нуля по мотивам живых open-source репозиториев Prometheus, Yjs, wasmi и т.д.) и прогнала каждую конфигурацию модель * уровень размышления» по 4 раза, примерно 450 попыток на конфигурацию.

Во время каждой попытки агент самостоятельно ходит по репозиторию, пишет код, гоняет тесты и коммитит результат.

Затем независимый верификатор проверяет, работает ли код. Попытка либо прошла, либо нет, частичного зачёта не бывает.

Что означают колонки:

pass@1 — доля попыток, закончившихся рабочим кодом.

Это ответ на вопрос "справилась ли":

Sonnet 4.6 справился в 30% попыток, то есть 7 из 10 задач провалил.

Даже лучшая модель Sol max проваливает 27% попыток. Ни одна модель не решает всё.

Сырое время - среднее время одной попытки по часам, включая проваленные.
Модель тратит время (и деньги) независимо от того, получилось у неё или нет.

Время на решённую - расчётная, а не измеренная величина: сырое время ÷ pass@1. Читается как "сколько в среднем ждать до первого успеха, если перезапускать модель, пока не получится".

Именно поэтому Luna low с её 1.3 минуты на попытку стоит на 24-м месте: попытка мгновенная, но успешна лишь 1 из 65, так что до рабочего кода - полтора часа перезапусков.

pass@4 - доля задач, решённых хотя бы раз за 4 попытки.
Это потолок покрытия: у Sol max - 85.8%, значит ~14% задач он не решил ни в одной из четырёх попыток.
А есть ли смысл в каких-то сценария использовать gpt-5.5 ?

Ответ: нет

Вся линейка GPT-5.5 провалилась в нижнюю треть рейтинга скорости.

Ни одна её конфигурация не поднялась выше 22-го места из 30.

Прошлый флагман по качеству оказался одной из самых медленных моделей - вдвое-втрое медленнее собственных преемников.

5.6 этот тот редкий случай, когда заявленное маркетингом ускорение поколения подтверждается независимыми бенчами.

Произошло полное поколенческое вытеснение за один релиз.
Лучшая конфигурация 5.5 (xhigh: 67.0%, $7.23, 30 минут) почти точь-в-точь равна по качеству Luna max (67.2%) - самому дешёвому тиру нового поколения.
При цене в 2.4 раза выше и времени в 1.6 раза дольше.

А Sol high даёт +2.4 п.п. качества за половину её цены и треть её времени.

У GPT-5.5 сегодня не осталось ни одной недоминируемой конфигурации - ровно тот же приговор, что у Opus 4.8.

Темп обесценивания: «флагман → полностью доминируемая модель» за ~2.5 месяца.

Последний штрих: pass@4 у 5.5 high - 90.3%, делит первое место по покрытию с Luna max. Старый флагман умеет решать почти все эти задачи - он просто делает это слишком медленно и слишком ненадёжно с первой попытки, чтобы это имело практическую ценность.

В рейтинге на сегодня GPT-5.5 - чисто историческая строка: use-case'ов, где она была бы рациональным выбором, в таблице не осталось.
В связи с последними релизами начал переделывать свой workflow.
Решил сменить пул моделей, на которых работаю.

Последние 2 дня решал для себя ключевую задачу: подобрать базовую кодинг модель.

Решил, что первичными критериями отбора будут:
- pass@1 выше 59% (pass@1 — доля попыток, в которых модель решила задачу с первого раза)
- pass@4 выше 79% (pass@4 — доля задач, решённых хотя бы в одной попытке из четырёх)

Прогнал результаты всех моделей, включая китайцев

В итоге ни одна китайская модель в рейтинг не вошла, как и gemini

У нас сейчас два неоспоримых лидера по качеству кодинга, это OpenAI и Anthropic, но есть одно но - у Антропиков только Fable вошёл в рейтинг. Opus 4.8 уже вне фронтира.

Мой выбор: Sol high
Оптимальность по всем осям.
По качеству - 69.4%, статистически неотличимо от Fable xhigh и Terra max, в трёх пунктах от абсолютного потолка рынка.

По цене - $3.47, дешевле Terra max при равном качестве, то есть прямая доминация ближайшего конкурента.

По времени - 9.9 минут на pass1 и 14.3 минуты на pass2: лучшая скорость во всём "клубе 59/79", лучшая на рынке.

Четвёртая ось, которую обычно не замечают, это "гигиена" исполнения.
37 шагов и медианный пиковый контекст 98k токенов на задачу.
Это глубоко внутри зоны его сильного long-context (91.5% MRCR) и без раздувания шагов, которым компенсируются слабости у Luna (102 шага) или Sonnet 5 (268).

Sol high решает задачи коротким путём, а не берёт их "измором" через длительные цепочки рассуждений "ах вот оно что" и "ух ты, оказывается..."

Экономика тоже сходится:
- шаг вниз до medium экономит $1.61, но роняет качество на 8.3 п.п. (плохой размен),
- шаг вверх до xhigh стоит +$1.23 за +1.3 п.п. (платим за шум).

Итого, на medium мы теряем много качества за малые деньги, выше - переплачиваем без улучшения качества.

P.S. Уже включил Sol high как наиболее экономичный, быстрый и надёжный исполнитель для написания кода в свой flow. Рекомендую.
❤‍🔥4🕊2👍1
Что брать на подписке за $20 ? 😃

Сравним Sol / Terra / Luna

1) Sol high против Terra max - чистая доминация.


Это единственная пара в таблице, где сравнение не требует оговорок: 69.4% против 69.6% — статистическая ничья по качеству, но Sol high дешевле ($3.47 против $4.95), быстрее в 1.7 раза (9.9 против 16.9 минуты) и надёжнее как процесс.

Почему так выходит: Terra добирается до качества Sol только на своём максимальном уровне размышления, и делает это через объём — 76 шагов агента и 72k выходных токенов против 37 шагов и 28k у Sol high.

Более слабая модель компенсирует слабость каждого шага количеством шагов, а каждый шаг — это время, токены и лишний вход в контекст.

Sol на high просто чаще прав с первого движения: короче траектория, меньше пикового контекста (98k против 177k), меньше точек отказа.

Terra max — это «качество Sol, купленное вдвое большей работой».


2) Sol high против Luna max — доминация по всем осям, кроме одной.

Качество: 69.4 против 67.2 (в пределах CI, но с перевесом Sol во всех четырёх прогонах).

Время: 9.9 против 18.7 минуты — вдвое.

Механика та же, но острее: Luna max делает 102 шага на задачу против 37 — она в буквальном смысле бредёт к решению короткими шажками, и её медианный пиковый контекст (202k) заходит в её же собственную зону деградации long-context (провал MRCR документирован с 256K, то есть она работает впритык к своему потолку).

Sol с его 91.5% MRCR и 98k рабочего контекста живёт с трёхкратным запасом.

Единственная ось, где Luna выигрывает — деньги: $3.03 против $3.47... и это выигрыш в 44 цента, 13%.

Luna экономит деньги, а не время? но против Sol high она уже почти не экономит и деньги. Её реальный ценовой аргумент — не max, а high за $0.78, но там качество проваливается до 44%.

ВЫВОДЫ:
если openai считает токены "по-честному" для подписки, то для подписки за $20 стратегия использования следующая:

Sol high
часто решает задачи с одного прохода, но если он не решил задачу с первого раза, то гонять его дальше нет смысла.
Отсюда следствие: если Sol high не справляется, то переключиться для решения задачи на xhigh/max - это выйдет дешевле.

Другое направление экономии квоты: идти вниз по тирам, но не вниз по эффорту!

Т.е. если нужно сэкономить подписку на тривиальных задачх, то лучше использовать Terra high (34 шага, 21k токенов, это самая лёгкая рабочая конфигурация), а не на Sol low/medium: у Terra high лучше pass@4 и она легче. А вот Luna на подписке теряет свой единственный аргумент, цену, полностью: её 102 шага и 73k токенов на max жгут квоту наравне с Terra при худшем качестве.

—-

TL.DR.КГ.АМ

! Sol high как дефолт
.

Sol xhigh/max - для задач где Sol high не справился за 2 прохода, дальше его нет смысла гонять, и дешевле перейти на xhigh/max

Для простых задач: Terra high

На подписке Luna не нужна вообще.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anton Goncharenko
Что брать на подписке за $20 ? 😃 Сравним Sol / Terra / Luna 1) Sol high против Terra max - чистая доминация. Это единственная пара в таблице, где сравнение не требует оговорок: 69.4% против 69.6% — статистическая ничья по качеству, но Sol high дешевле ($3.47…
Если выстраивать нище-кодинг на подписках за $20 и делать всё вручную, без автоматизированных флоу, то я бы действовал так:

1. "Разговоры о проекте" - Terra high
2. Подготовка задач - Sol high
3. Имплементация - Terra high / Sol high
4. Ревью - Sol high
5. Для поиска направления решения в сложных задачах - Sol xhigh

использование effort level ниже high будет жечь лимиты быстрее - больше ошибок, больше ревью, больше переделывать, больше планировать, больше потребуется итераций, поэтому снижение уровня рассуждений будет тратить больше времени, больше токенов, худший результат и перерасход подписки.
Был задан вопрос по поводу модели для ревью

Ответ:

Приведённые цифры - это не бенчмарк на ревью.
Там сейчас картина обратная, Fable на ревью справляется в целом лучше.

Ключевое, если говорить про ревью, делать его другой "линзой", Т.е. ценность ревьюера не в "силе", а в "непохожести".
Sol сам себя отревьюит не так хорошо, как другая модель. Даже с более высоким уровнем ризонинга от прогона к прогону одна и та же модель начнёт сходится к одной и той же интерпретации задачи, оставляя те же слепые зоны.

Т.е. лучше всего строить такой рабочий процесс, где у тебя будет кросс-вендорный ревьюер по отношению к кодинговой модели.

P.S. Напишу, как у меня организовано ревью и какими моделями.

P.P.S. Пост выше, где я писал про "4. Ревью - Sol high" относилось к ситуации, где пользователь пользуетс исключительно моделями от клозедов и не имеет второго вендора.
❤‍🔥1👍1🕊1