Google пересчитал Android Bench для AI-кодинга: новый движок оценки и восемь новых моделей |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-07-16 15:58 В июльском релизе апдейта Android Bench (лидерборда LLM для Android-задач) изменились не только модели, но и сам механизм оценки. Ранее бенчмарк использовал кастомный mini-swe-agent v1, теперь — фреймворк Harbor. Весь лидерборд пересчитали заново: баллы всех моделей изменились, а старые результаты сохранены в архиве. Добавили восемь моделей: Claude Fable 5, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.8, GLM 5.2, Kimi K2.7 Code, MiniMax M3, Qwen 3.7 Plus и Qwen 3.7 Max. Лидер — Claude Fable 5 с 84,5 баллами. GPT-5.5 отстаёт на четыре балла (80,2), а Sonnet 5 — почти на 10 баллов. Ожидаем добавления семейства GPT 5.6. Моя аналитика обновленного Android Bench и личные впечатлений: Топ 5 моделей вполне оправдан и скоро там ворвутся модели GPT 5.6. Проблема топов - очень высокая цена для достижения этих цифр, хотя другие показали затраты меньше, потому что просто не смогли справится и остановились на пол пути GLM 5.2 выдаёт результат на уровне Opus 4.8, но стоит на 33% дороже ($117 против $88). Почти треть переплаты за тот же результат. Мой личный опыт это подтверждает отдельно от бенчмарка: на подписке за $60 я за час съел недельный лимит, не сделав ничего полезного. Не знаю, кому такие открытые модели вообще нужны в таком виде. Gemini 3.5 Flash — реально худшая сделка во всём рейтинге. Хуже Fable 5 по score (71.1 против 84.5) и при этом дороже ($165.6 против $133.2). Flash в названии обычно значит дешёвый быстрый тир, тут наоборот: дороже топа при качестве почти на 13 пунктов ниже. Kimi K2.7 Code — результат между Opus 4.7 и 4.8 (70.4), а стоит примерно вдвое дешевле. Пока лучший баланс качество/цена среди моделей с внятным score. DeepSeek V4 (Pro и Flash) заметно отстают от топа по качеству, но стоят копейки. Для дешёвого чернового прогона это рабочий вариант. Жду появления в рейтинге моделей Composer 2.5 и Grok 4.5, так как они явно не дали мне глубины Opus, но справились довольно неплохо, и продолжаю их тесты. GLM 5.2 оказался мусором, съедающим бюджеты. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|