Обновить

Сделал апгрейд очень старого iMac 2011, теперь тянет Android Studio, Unity, Delphi и 100 вкладок Opera, Anaconda, Jupyter Notebook с Keras/TensorFlow одновременно.

Всего лишь нарастил RAM с 8 ГБ исходных до 32 ГБ. До операции были неясны последтвия. В Интернет много противоречивой информации. Кому-то удалось увеличить до 16 ГБ, кому-то до 32 ГБ, у кого-то не заработало и осталось исходных 8 ГБ.

RAM - недорогой китайский ноунэйм (его фото).

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии6

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