[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"$fPZaR-vGlcKOFeSPY_YWW99G3R_I4DqziUuv2ZuR_T-4":3},{"article":4,"related":20},{"title":5,"slug":6,"dek":7,"body":8,"cover":9,"type":10,"reading_minutes":11,"published_at":12,"category":13,"author":15},"Как оценивать модели и читать бенчмарки","otsenka-modeley-benchmarki","Как читать бенчмарки без иллюзий и собрать свой честный тест под конкретную задачу.","## Почему публичным рейтингам нельзя верить слепо\nМодель с первого места в лидерборде может провалиться на вашей задаче. Бенчмарки усредняют по чужим данным, а иногда их ответы утекают в обучающую выборку, и цифры раздуваются. Рейтинг это стартовая точка, а не приговор.\n\n## Разберитесь, что меряют главные бенчмарки\nMMLU проверяет широкие знания по 57 предметам. GSM8K и MATH считают математику. HumanEval гоняет генерацию кода. MMLU-Pro и GPQA сложнее и хуже поддаются зубрёжке. Знать это полезно, чтобы понимать, о чём вообще спорят в анонсах.\n\n## Соберите свой eval-набор\nЭто главный шаг. Возьмите 50-100 реальных примеров из вашей задачи с эталонными ответами. Именно они покажут, годится модель или нет. 30 минут на сбор набора экономят недели на переделках.\n\n## Выберите способ оценки\nДля задач с одним верным ответом считайте точность автоматически. Для свободных текстов используйте LLM-as-judge: более сильная модель сравнивает два ответа по вашим критериям. Держите людей на выборочной перепроверке, судья тоже ошибается.\n\n## Меряйте цену и скорость тоже\nЗафиксируйте задержку, стоимость на 1000 запросов и долю отказов. Модель на 2% точнее, но втрое дороже и медленнее, редко стоит перехода. Сводите всё в одну таблицу и решайте по совокупности.\n\n## Автоматизируйте прогон\nОформите eval как скрипт, который гоняет набор на каждой новой модели и версии промпта. Тогда обновление модели не превратится в лотерею: запустили, сравнили цифры, приняли решение.\n\n## Следите за дрейфом\nОблачные модели молча обновляются, и поведение меняется. Прогоняйте свой набор раз в месяц и после каждого крупного релиза, чтобы вовремя поймать просадку.\n\n## Держите золотой набор в секрете\nНе публикуйте свой eval и не скармливайте его в обучение. Как только набор утекает, модели начинают его зубрить, и цифры перестают отражать правду. Обновляйте набор свежими примерами по мере появления новых типов запросов.","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F926330ed-b59d-4fcb-9d95-b7f27361772a","guide",3,"2026-07-04T08:47:12.000Z",{"name":14},"Гайды",{"name":16,"slug":17,"role":18,"bio":19},"Кирилл Иванцов","kirill-ivancov","редактор","Отвечает за инфраструктуру, железо и безопасность ИИ. Объясняет, почему модель в лаборатории и модель в проде ведут себя по-разному.",[21,27,33],{"title":22,"slug":23,"cover":24,"reading_minutes":11,"published_at":25,"category":26},"Основы промпт-инжиниринга","osnovy-prompt-inzhiniringa","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002Fbdd08abb-d9e7-4912-a056-b64f190ff45c","2026-07-06T08:47:12.000Z",{"name":14},{"title":28,"slug":29,"cover":30,"reading_minutes":11,"published_at":31,"category":32},"Как выбрать LLM под задачу","kak-vybrat-llm-pod-zadachu","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002Fbca1488a-dfb5-4375-bdaa-6e8e98491ae2","2026-07-05T08:47:12.000Z",{"name":14},{"title":34,"slug":35,"cover":36,"reading_minutes":11,"published_at":37,"category":38},"Локальный запуск модели на своём железе","lokalnyy-zapusk-modeli","https:\u002F\u002Fasiclub.ru\u002Fimg\u002F8c35c081-32de-4778-a82f-d5c63979def4","2026-07-03T08:47:12.000Z",{"name":14}]