Как тестировать модели ИИ: Единственное руководство, которое вам действительно нужно

Я начал одержимо тестировать модели ИИ около года назад, когда строил Zemith. Не потому, что я исследователь ML—я не являюсь. А потому, что я продолжал обжигаться на хайпе.

Все говорили, что GPT-4 лучший. Затем появился Claude, и люди сказали, что он лучший. Затем Gemini. Затем появлялась какая-то новая модель, и внезапно она становилась королём. Ворота постоянно двигались, и я понял: если вы хотите знать, какая модель ИИ действительно работает для ваших потребностей, вам нужно тестировать модели ИИ самостоятельно.

Не читать бенчмарки. Не доверять маркетинговым заявлениям. Реально тестировать их.

Это не техническое руководство о показателях перплексии или метриках BLEU. Это то, как реальные люди—основатели, создатели, разработчики, любой, кто ежедневно использует ИИ—должны оценивать модели ИИ и выяснять, какая работает.

Хотя некоторые люди предпочитают смотреть графики для сравнения, часто реальный результат в реальном мире сильно отличается. Единственный способ точно узнать, что такое ответ модели и как он работает,—это через реальное тестирование использования.

Почему тестирование моделей ИИ самостоятельно является обязательным

Вот что я узнал трудным путём: бенчмарки моделей ИИ в основном бесполезны для вашей реальной работы.

Модель может доминировать в каком-то академическом тесте, но это не говорит вам, будет ли она писать электронные письма вашим голосом, понимать жаргон вашей отрасли или обрабатывать странные крайние случаи, с которыми ваш бизнес имеет дело каждый день.

Я читаю обсуждения Reddit о моделях ИИ уже несколько месяцев, и есть повторяющаяся тема: кто-то спрашивает "какой ИИ мне использовать?" и ответы повсюду. Один человек клянётся, что Claude непобедим для кодирования. Другой говорит, что ChatGPT более креативен. Кто-то ещё настаивает, что Gemini самый точный. Все они правы, и все они неправы.

После тестирования этих моделей тысячи раз, вот правда: не существует единой "лучшей" модели ИИ. У каждой есть разные сильные стороны, и эти сильные стороны имеют разное значение в зависимости от того, что вы на самом деле пытаетесь сделать.

ChatGPT может дать вам креативный, увлекательный контент, который кажется человеческим. Claude может предоставить более структурированные, вдумчивые ответы, идеальные для анализа. Gemini преуспевает в фактических исследованиях и имеет огромное окно контекста для длинных документов.

Единственный способ узнать, какая модель работает лучше всего для вас,—это тестировать модели ИИ с вашими реальными случаями использования. Не гипотетическими. Не общими промптами. Ваша реальная работа.

Вопросы, которые все на самом деле задают

Прежде чем мы перейдём к тому, как тестировать модели ИИ, позвольте мне обратиться к вопросам, которые я постоянно вижу на Reddit и в DM:

"Могу ли я просто использовать ChatGPT для всего?"
Вы могли бы, но многое упустите. Это как использовать швейцарский армейский нож, когда иногда вам действительно нужна подходящая отвёртка.

"Разве бенчмарков недостаточно?"
Не совсем. Я видел ветку Reddit, где кто-то указал, что Claude получил более низкий балл в каком-то бенчмарке, но дал им гораздо лучшие объяснения кода. Бенчмарки измеряют то, что исследователи считают важным, а не то, что действительно помогает вам выполнить работу.

"Как я вообще узнаю, лучше ли один ответ другого?"
Это настоящий вопрос, и, честно говоря, это проще, чем вы думаете. Если вы можете использовать ответ для выполнения задачи лучше, быстрее или с меньшим разочарованием—это ваш ответ.

"Разве это не просто излишнее размышление?"
Возможно, если вы используете ИИ случайно. Но если вы строите бизнес, пишете контент ежедневно или полагаетесь на ИИ для реальной работы? Тестирование—это не излишнее размышление—это должная осмотрительность.

Как тестировать модели ИИ: 6-шаговая структура

Забудьте о технических метриках. Вот как реально тестировать языковые модели и сравнивать модели ИИ способом, который имеет значение:

1. Начните с ваших реальных задач

Не тестируйте модели ИИ с общими промптами вроде "напишите историю о коте". Это бесполезно.

Вместо этого возьмите три-пять задач, которые вы действительно регулярно выполняете:

• Напишите черновик конкретного типа электронного письма, которое вы часто отправляете
• Обобщите типичный документ из вашей работы
• Сгенерируйте идеи для ваших реальных проектов
• Напишите код для чего-то, что вы действительно строите
• Ответьте на вопрос службы поддержки клиентов, который вы получили

Чем более конкретными и реальными являются эти задачи, тем лучше будет ваша оценка модели ИИ.

2. Используйте идентичные промпты в разных моделях ИИ

Это критично, когда вы тестируете модели ИИ. Возьмите точно такой же промпт и запустите его через ChatGPT, Claude, Gemini и любые другие модели, которые вы рассматриваете.

Не меняйте формулировку. Не настраивайте его для каждой модели. Используйте идентичные входные данные, чтобы вы могли справедливо сравнивать выходные данные.

Когда я впервые сделал это в Zemith, я был шокирован. Для креативного мозгового штурма ChatGPT постоянно давал мне более интересные углы. Для анализа данных или разбиения сложных тем Claude был более ясным и организованным. Для фактических исследований с текущей информацией Gemini вырвался вперёд.

Я видел отличный пост Reddit, где кто-то тестировал все три модели с той же загадкой: "Как возможно, что отец сына врача не является врачом?" Все трое получили правильный ответ, но их подходы были совершенно разными. Claude дал самый подробный разбор и даже указал на потенциальные предубеждения в том, как мы думаем о проблеме. ChatGPT был лаконичным и по существу. Gemini дал правильный ответ с кратким объяснением.

Все правильные, все полезные, но каждый со своим стилем. Эта разница имеет значение, когда вы решаете, какой использовать для вашей реальной работы.

3. Сравнивайте бок о бок, а не по памяти

Человеческая память ужасна для сравнений. Если вы тестируете ChatGPT сегодня и Claude завтра, вы забудете нюансы того, что сказал каждый.

Именно поэтому я построил FocusOS на Zemith, потому что попытка запомнить, какая модель что сказала в нескольких вкладках,—это кошмар.

В Zemith я разработал Focus OS с системой вкладок, похожей на Chrome, чтобы вы могли быстро переключаться между вкладками, не теряя контекст с одной страницы, не жонглируя вкладками браузера, не теряя отслеживания того, какой ответ пришёл от какой модели.

Просмотр ответов вместе выявляет закономерности, которые вы иначе пропустили бы:

• Какая модель действительно отвечает на ваш вопрос против той, которая болтает?
• Какая поддерживает ваш предпочтительный тон?
• Какая даёт вам информацию, которую вы действительно можете использовать?

Это лучший способ тестировать модели ИИ, потому что вы видите различия в реальном времени, а не пытаетесь восстановить их из памяти.

4. Тестируйте на согласованность и производительность модели ИИ

Запустите тот же промпт через каждую модель несколько раз. Модели ИИ вероятностны—они не всегда дают одинаковый ответ.

Некоторые модели более согласованы, чем другие. Если вы используете ИИ для производственной работы или контента, ориентированного на клиентов, согласованность имеет значение. Вы не хотите, чтобы один ответ был блестящим, а следующий посредственным.

Когда вы оцениваете модели ИИ, согласованность—это ключевая метрика, которую бенчмарки плохо улавливают.

5. Проверьте на галлюцинации и точность

Это особенно важно, если вы используете ИИ для чего-то фактического.

Модели ИИ иногда уверенно выдумывают вещи. Они будут цитировать исследования, которых не существует, ссылаться на функции, которых у продуктов нет, или утверждать "факты", которые полностью неверны.

Протестируйте это, задавая вопросы, где вы знаете правильный ответ, или прося модель цитировать источники. Затем проверьте, что эти источники действительно существуют и говорят то, что утверждает модель.

В моём опыте тестирования языковых моделей они значительно различаются здесь. Некоторые более склонны к уверенным галлюцинациям, чем другие, и вам нужно знать, каким можно доверять для фактической работы.

6. Документируйте ваши результаты

Ведите записи о том, что работало хорошо, а что нет. Ваше будущее "я" поблагодарит вас. Вы также можете сохранить заметки в Zemith note, перейдя на страницу заметок или просто открыв новую вкладку заметок в FocusOS снова

Я веду простую таблицу:

• Тип задачи
• Какие модели я тестировал
• Победитель и почему
• Любые заметные различия

После нескольких недель тестирования моделей ИИ таким образом появляются закономерности. Вы начнёте видеть, какая модель постоянно выигрывает для какого типа задачи.

На что обращать внимание при сравнении моделей ИИ

Когда вы смотрите на ответы от трёх разных моделей, вот что действительно имеет значение для вашей оценки модели ИИ:

Качество ответа: Действительно ли он отвечает на то, что вы спросили? Точна ли информация? Полон ли он, или пропустил важные аспекты?

Тон и стиль: Соответствует ли он тому, как вы хотите звучать? Некоторые модели более формальны, другие более неформальны. Я заметил, что Claude склонен быть более взвешенным и вдумчивым. ChatGPT может быть более динамичным и разговорным. Один пользователь Reddit сказал, что ChatGPT стал "более увлекательным и приятным", но предупредил, что это делает его "изощрённым подхалимом", который соглашается со всем. Если вам нужна настоящая критика, вы должны явно попросить об этом.

Глубина против краткости: Нужны ли вам всеобъемлющие объяснения или краткие ответы? Разные модели по умолчанию имеют разные уровни детализации. Я тестировал тот же промпт на всех трёх—ChatGPT дал мне самый краткий ответ, который можно прочитать одним взглядом, Claude предоставил пошаговые инструкции, а Gemini дал обзор без шагов.

Креативность против точности: Для креативных задач вы можете захотеть неожиданные идеи. Для аналитической работы вам нужна точность. Модели, оптимизированные для одного, часто борются с другим.

Скорость: Если вы используете ИИ интерактивно, время отклика имеет значение. Когда я тестирую модели ИИ, скорость значительно варьируется между моделями и даже между разными версиями одной и той же модели.

Действительно ли он цитирует источники?: Это огромно, если вы занимаетесь исследованиями. Gemini постоянно лучше предоставляет ссылки на реальные источники. ChatGPT иногда даст вам устаревшую информацию (он знает только до конца 2023 года в бесплатной версии). Claude исторически не был хорош в связывании с источниками, что расстраивает, когда вам нужно что-то проверить.

Сравнение моделей ИИ: Что я узнал, тестируя тысячи промптов

Вот закономерности, которые я заметил при сравнении моделей ИИ для различных случаев использования:

Для письма и создания контента

ChatGPT преуспевает в креативном, увлекательном контенте. Он отлично подходит для постов в блогах, маркетинговых копий и всего, что требует личности. Один пользователь, тестировавший Twitter-хуки, сказал "ни один из них не великолепен", но Claude дал лучший результат—не слишком многословный, без ненужных хэштегов.

Claude лучше, когда вам нужно вдумчивое, нюансированное письмо или вы хотите точно соответствовать определённому стилю. Я использую его для редактирования своего письма, особенно когда сначала даю ему примеры своей лучшей работы.

Для кодирования

Здесь становится интересно, когда вы тестируете модели ИИ лицом к лицу.

В тестах, которые я видел, когда просили "создать полнофункциональную игру Tetris", Claude построил красивую, полностью функциональную игру с очками и управлением. ChatGPT создал что-то базовое, что работает. Gemini справился хорошо, но не совсем на уровне Claude.

Однако Claude Sonnet стоит в 20 раз дороже, чем Gemini Flash. Если вы строите продукт ИИ, где важна стоимость, Gemini может быть более умным выбором. Claude постоянно производит более чистый код с лучшей документацией для сложных задач, однако.

Для исследований и обобщения

Gemini сияет своим огромным окном контекста и склонен быть более фактически точным. Он может переваривать огромные документы и эффективно извлекать ключевую информацию.

Один рецензент, который тестировал все три, нашёл Gemini "самым последовательным универсалом" и особенно сильным с фактическими, контекстными запросами. У него также есть реальный веб-поиск, встроенный в отличие от Claude.

Для рассуждений и решения проблем

Модели рассуждений (например, o1 от OpenAI) систематически разбивают сложные проблемы. Они отлично подходят для планирования, стратегии и многошагового мышления. Но они медленнее—иногда требуется несколько минут для ответа.

Для анализа и объяснений

Claude предоставляет структурированный, логический анализ, когда вы оцениваете модели ИИ для этой цели. Он особенно хорош в разбиении сложных идей и их ясном объяснении. Несколько пользователей Reddit упомянули, что Claude отлично подходит для "вдумчивых, сбалансированных аргументов", особенно по спорным темам.

Фактор памяти

Вот что удивило меня при тестировании языковых моделей—в 2025 году только ChatGPT имеет память. Он помнит детали о вас в разных разговорах. Gemini и Claude не имеют.

Если вам нужен ИИ, который помнит ваши предпочтения, ваши проекты, ваш стиль письма от сессии к сессии, ChatGPT в настоящее время ваш единственный вариант. Я нахожу это диким, потому что это создаёт эти "волшебные моменты", где ChatGPT предлагает вещи на основе прошлых разговоров.

ChatGPT vs Claude vs Gemini: Быстрое сравнение

Но вот самое важное понимание: ваш результат будет отличаться. То, что работает для моих случаев использования, может не работать для ваших. Вот почему вам нужно тестировать модели ИИ с вашими собственными промптами.

Ниже представлен график пограничного LLM для справки, а также индекс интеллекта

Инструменты для тестирования моделей ИИ

Самый простой способ протестировать разные модели ИИ—использовать их бок о бок. Вот ваши варианты:

Вариант 1: Открыть несколько вкладок - Бесплатно, но раздражает. Скопируйте-вставьте ваш промпт в ChatGPT, Claude и Gemini в отдельных вкладках. Сравните вручную.

Вариант 2: Используйте Focus OS от Zemith - Это то, что я построил специально для этой проблемы. Используйте разные модели внутри наших вкладок FocusOS, смотрите результаты бок о бок с нашей системой вкладок, похожей на Chrome. Вы можете быстро переключаться между ответами моделей, не теряя контекст или не жонглируя окнами. Экономит время и делает сравнение очевидным.

Вариант 3: Доступ к API - Если вы технический, вы можете написать скрипты для программного тестирования моделей ИИ. Хорошо для массового тестирования, но требует знаний программирования.

Вариант 4: Другие инструменты сравнения - Есть несколько других платформ, таких как Poe или nat.dev, которые позволяют сравнивать модели, хотя функции различаются.

Ключ—иметь систематический способ сравнения моделей ИИ, а не просто прыгать между ними случайно. Focus OS от Zemith делает это очень простым с его интерфейсом на основе вкладок—думайте о вкладках Chrome, но каждая вкладка—это ответ другой модели ИИ на ваш промпт.

Распространённые ошибки при тестировании моделей ИИ

Я сделал все эти ошибки. Учитесь на моей боли:

Ошибка 1: Тестирование с разными промптами - Вы немного меняете формулировку для каждой модели, а затем удивляетесь, почему результаты различаются. Используйте идентичные промпты.

Ошибка 2: Тестирование только один раз - Вы запускаете один тест и объявляете победителя. Модели ИИ имеют изменчивость. Тестируйте несколько раз.

Ошибка 3: Игнорирование стоимости - Вы находите "лучшую" модель, но она стоит в 20 раз дороже. Для использования в производстве стоимость за токен имеет значение.

Ошибка 4: Не тестирование крайних случаев - Всё отлично работает с простыми промптами, затем ваш реальный случай использования ломает всё. Тестируйте странные вещи.

Ошибка 5: Доверие к субъективному "чувству" - Вам нравится личность одной модели, поэтому вы используете её для всего. Это нормально для случайного использования, ужасно для бизнес-решений.

Ошибка 6: Не документирование результатов - Вы тщательно тестируете, но ничего не записываете. Три недели спустя вы не можете вспомнить, какая модель была лучше для чего.

Сколько времени занимает тестирование моделей ИИ?

Честно? Около недели реального использования даст вам 80% того, что вам нужно знать.

Вот что я рекомендую:

• День 1-2: Протестируйте ваши топ 3-5 задач на всех моделях. Задокументируйте победителей.
• День 3-5: Используйте вашего "победителя" для каждого типа задачи в реальной работе. Отметьте любые проблемы.
• День 6-7: Повторно протестируйте всё, что не работало как ожидалось. Скорректируйте ваши выборы.

После этого у вас будет твёрдое понимание того, когда к какой модели обращаться. Вы будете продолжать учиться со временем, но первоначальные инвестиции—это всего лишь неделя внимания.

Лучший способ тестировать модели ИИ—не тратить месяц на формальную оценку. Это быть намеренным в тестировании во время вашей обычной работы в течение короткого периода.

Мультимодельный подход

Вот что я на самом деле делаю сейчас, и что я рекомендую после того, как вы протестируете модели ИИ:

Не пытайтесь выбрать одну "лучшую" модель. Используйте разные модели для разных задач.

Я использую ChatGPT для мозгового штурма и первых черновиков креативного контента. Я использую Claude, когда мне нужен тщательный анализ или редактирование. Я использую Gemini при работе с большими документами или когда мне нужна текущая информация из веб-сайта.

Вот почему я построил Zemith для поддержки нескольких моделей. Будущее не в том, чтобы найти один идеальный ИИ—это иметь правильный инструмент для каждой работы.

Думайте об этом как о наличии разных приложений на вашем телефоне. Вы не используете Instagram для электронной почты или Gmail для фотографий. Разные инструменты для разных целей.

Когда вы правильно сравниваете модели ИИ и оцениваете модели ИИ, вы понимаете, что специализация побеждает обобщение.

Практические советы для эффективного тестирования моделей ИИ

Начните с малого: Не пытайтесь протестировать всё сразу. Выберите три общие задачи и сначала тщательно протестируйте их.

Будьте конкретны: Неопределённые промпты дают неопределённые результаты. Тестируйте с реальными, конкретными промптами, которые вы будете использовать в реальной работе.

Тестируйте крайние случаи: Не тестируйте только счастливый путь. Попробуйте промпты, которые неоднозначны, сложны или необычны. Там вы увидите реальные различия в производительности модели ИИ.

Учитывайте стоимость: Некоторые модели дороже других. Если вы делаете работу с большим объёмом, учитывайте цены при оценке моделей ИИ. Немного худшая модель, которая стоит в 10 раз дешевле, может быть лучшим выбором.

Итерируйте ваши промпты: Иногда то, что кажется слабостью модели, на самом деле проблема промпта. Если результаты не хороши ни на одной модели, пересмотрите ваш промпт.

Оставайтесь в курсе: Модели постоянно улучшаются. То, что верно сегодня, может измениться в следующем месяце. Периодически повторно тестируйте с важными случаями использования. Лучший способ тестировать модели ИИ включает регулярную переоценку.

Делитесь вашими находками: Присоединяйтесь к сообществам, где люди обсуждают тестирование языковых моделей. Вы узнаете из опыта других и обнаружите случаи использования, которые вы не рассматривали.

FAQ: Тестирование моделей ИИ

Нужны ли мне технические навыки для тестирования моделей ИИ?
Нет. Если вы можете копировать-вставлять текст, вы можете тестировать модели ИИ. Подход, который я описал, требует нулевого программирования или технических знаний.

Какой лучший бесплатный способ тестировать модели ИИ?
Откройте бесплатные аккаунты для ChatGPT, Claude и Gemini. Используйте несколько вкладок. Это неуклюже, но работает. Большинство моделей имеют бесплатные уровни, которые достаточно хороши для тестирования.

Как часто я должен тестировать модели ИИ?
Проведите тщательную оценку, когда вы впервые начинаете использовать ИИ для работы. Затем повторно тестируйте каждые 3-4 месяца по мере улучшения моделей. Также тестируйте, когда запускаются новые основные модели.

Могу ли я вообще доверять бенчмаркам моделей ИИ?
Они не бесполезны, просто ограничены. Бенчмарки говорят вам о теоретических возможностях. Ваше тестирование говорит вам о практической производительности для ваших конкретных потребностей. Используйте оба.

Должен ли я тестировать модели ИИ для каждой задачи?
Нет. Тестируйте ваши самые распространённые задачи и ваши самые важные задачи. Вы быстро разовьёте интуицию для того, какую модель использовать для вариаций.

Что если "лучшая" модель слишком дорогая?
Тогда это на самом деле не лучшая модель для вас. Лучшая модель—та, которая даёт вам достаточно хорошие результаты по цене, которая имеет смысл для вашего случая использования.

Суть о том, как тестировать модели ИИ

Тестирование моделей ИИ не должно быть сложным. Вам не нужна техническая экспертиза или причудливые фреймворки оценки.

Вам просто нужно использовать модели с вашими реальными задачами, сравнивать результаты бок о бок и обращать внимание на то, что работает.

Я видел, как кто-то на Reddit идеально описал свой процесс тестирования: "Я прыгал между инструментами ИИ, как пинбол, работающий на кофеине. Одну минуту я прошу Claude переписать абзац, следующую минуту я отлаживаю с ChatGPT, затем передаю PDF Gemini." Именно так большинство из нас использует эти инструменты—прагматично, переключаясь на основе того, что нам нужно в тот момент.

ИИ, который даёт вам лучшие результаты для ваших конкретных потребностей—это ваш ответ. Не тот, у которого самый высокий балл бенчмарка. Не тот, о котором все говорят. Тот, который действительно работает для вас.

Когда вы правильно тестируете модели ИИ и сравниваете модели ИИ, вы перестаёте полагаться на хайп и начинаете полагаться на данные из вашего собственного опыта.

Вот почему я построил Zemith. Потому что выбор моделей ИИ должен основываться на реальном тестировании с реальными задачами, а не на маркетинговых заявлениях или теоретических бенчмарках.

Попробуйте несколько моделей. Сравните их напрямую. Найдите то, что работает. Это так просто.

И честно? Вы можете обнаружить, что использование нескольких моделей—каждая для того, что она делает лучше всего—лучше, чем попытка заставить одну модель делать всё.

Это был мой опыт, в любом случае. И я держу пари, что это будет и ваш, как только вы начнёте тестировать самостоятельно.

Хотите легко тестировать модели ИИ? Проверьте Zemith, где вы можете использовать ChatGPT, Claude, Gemini и другие бок о бок с нашим интерфейсом Focus OS. Универсальное приложение ИИ, которое позволяет переключаться между ответами моделей за секунды только с одним планом подписки