Обновить

Вебинар «Топ-5 ошибок в моделировании требований системным аналитиком»

8 апреля я проведу бесплатный вебинар: «Топ-5 ошибок в моделировании требований системным аналитиком», где подробно разберу, какие ошибки наиболее часто системный аналитик допускает при моделировании требований, а также расскажу, как их избежать. Запись на вебинар доступна по ссылке.

Что будет на вебинаре:

  • Что необходимо знать о моделировании требований

  • Какие ошибки системный аналитик может допустить в работе

  • Как моделирование требований влияет на процесс разработки ПО

  • Как избежать ошибок и повысить качество требований

Жду вас на вебинаре!

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации