MoscowJS 64 x red_mad_robot⚡️

15 мая встречаемся на митапе в Робохранилище в Москве.

Поговорим про качество кода, стандарты и то как это влияет на разработчиков и команды. Будем постепенно рассказывать про наших спикеров — следите за обновлениями здесь и в чате сообщества @moscowjs

🕔15 мая, четверг, стартуем в 19:00
📍Москва + онлайн

🔗Регистрация по ссылке.

До встречи 🟥

Подборка сервисов для быстрой оценки и сравнения LLM

Открытых моделей становится всё больше, а универсального ответа, какую ставить в продукт — нет. Одним важна точность, другим — стоимость, масштабируемость или устойчивость на длинных запросах.

Сравнительные сервисы упрощают этот выбор: они фиксируют поведение в реальных сценариях, агрегируют пользовательские оценки и показывают, какие решения уже в продакшене. Собрали подборку таких платформ.

1️⃣ OpenRouter: рейтинг LLM по реальному использованию

OpenRouter публикует открытый рейтинг моделей, основанный на частоте их использования в реальных продуктах. Это не лабораторные тесты, а фактические данные из прикладных сценариев: кодинг, маркетинг, финтех, технологии. 

Рейтинг можно фильтровать по задачам и периоду: за день, неделю, месяц или по росту популярности. Это рыночный барометр: если модель стабильно удерживает лидерство в вашей категории — её используют в продакшене.

2️⃣ Chatbot Arena (LMSYS): парные сравнения моделей 

Платформа предлагает формат арены: пользователь задаёт вопрос, а две модели отвечают параллельно. После этого выбирается лучший ответ. По итогам сравнений формируется рейтинг по системе Elo — как в шахматах, только для LLM.

Для моделей на русском языке есть аналог — LLM Arena. Сервис также поддерживает сравнения, голосование за лучший ответ и динамический рейтинг. Включены YandexGPT, GigaChat, MTS AI и другие модели.

3️⃣ Hugging Face: рейтинг по независимым бенчмаркам

В отличие от рейтингов популярности или пользовательских голосов, Hugging Face оценивает модели по результатам стандартных тестов: MMLU (общие знания),  BBH (логика), IFEval (следование инструкциям), кодингу, математике и другим. Каждая модель получает баллы по ряду метрик, по которым можно отсортировать модели.

4️⃣ MERA: открытый бенчмарк для русскоязычных LLM

Лидерборд ранжирует модели по результатам фиксированного набора задач: логика, код, знания, этика. Оценка проходит в равных условиях: стандартизированные промпты, единые параметры, открытая методика.

Подходит, если вы работаете с русскоязычными моделями, и вам важна применимость и эффективность в конкретной области.

Какие выводы? 
Выбор LLM — это управленческое решение с последствиями для качества, стоимости и скорости продукта. Сравнительные платформы не заменяют пилоты, но позволяют действовать быстрее и точнее:

📍 Отсекать слабые решения до интеграции
📍 Фокусироваться на моделях, которые уже работают в продакшене
📍 Оценивать зрелость open-source вариантов без риска потерь в качестве

Если вы внедряете LLM в продукт, рейтинги помогают действовать не по наитию, а по обоснованным критериям. Но важно не полагаться на один источник — первичную кросс-оценку стоит строить на данных из разных сервисов. 

#AI_moment

@Redmadnews