Сравниваю языковые модели на ваших реальных кейсах: качество ответов, latency, стоимость inference и требования к инфраструктуре. Выбираем стек с рассчитанными TCO и unit-экономикой; окупаемость подтверждается пилотом, а не хайпом в Twitter.
С чем обычно приходят
Типичные ситуации, когда стандартные решения уже не справляются.
- CTO выбрал популярную модель без сравнения на сценариях продукта, а расходы не сошлись с unit-экономикой.
- Компактная локальная модель быстрая, но на ваших договорах не достигает целевого качества — команда теряет доверие к AI.
- Три подрядчика предложили три разных стека — нет объективного сравнения на ваших данных.
- Нужно выбрать модель для RAG, классификации и генерации — непонятно, одна модель на всё или разные.
Как я работаю
Пошаговый процесс — от диагностики до передачи в эксплуатацию.
- 01
Аудит задач и критериев
Фиксирую сценарии использования, метрики качества, допустимую latency и бюджет. Собираю репрезентативный eval-набор из ваших данных.
- 02
Дизайн бенчмарка
Определяю метрики: accuracy, F1, ROUGE, human eval. Планирую матрицу моделей × сценариев × конфигураций inference.
- 03
Прогон и анализ
Тестирую 5–10 моделей на eval-наборе, замеряю качество, скорость, стоимость. Строю сравнительную таблицу с рекомендацией по каждому сценарию.
- 04
Рекомендация и roadmap
Представляю итоговый стек с обоснованием, TCO на 12 месяцев и план пилота. Передаю eval-фреймворк для самостоятельных проверок новых моделей.
Что вы получаете
- Решение по модели основано на цифрах ваших кейсов, а не на маркетинге провайдера
- Понятная unit-экономика inference до начала масштабирования
- Для каждого сценария выбран кандидат с лучшим соотношением метрик внутри протестированной матрицы
- Команда может самостоятельно оценивать новые модели по тому же фреймворку
Что входит в проект
- Eval-набор из ваших реальных кейсов с эталонными ответами
- Сравнительная таблица моделей: качество, latency, стоимость
- Рекомендация стека по сценариям с обоснованием
- Расчёт TCO: локальный inference vs облако vs API
- Eval-фреймворк для тестирования новых моделей
- Roadmap внедрения выбранного стека
Почему мне доверяют такие задачи
Михаил Клименко выбирал технологический стек для коммерческих продуктов ESM-CRM и Lidora-CRM — где ошибка в архитектуре стоит месяцы разработки. Бенчмаркинг LLM провожу с привязкой к unit-экономике и операционным метрикам, а не абстрактным academic scores.
Частые вопросы
Сколько моделей обычно сравниваете?
Составляю короткий список актуальных open-source и API-моделей по ограничениям сценария. Явно неподходящие по данным, latency, качеству или стоимости отсеиваю до полного прогона.
Как измеряете качество для генерации текста?
Комбинирую автоматические метрики (ROUGE, BERTScore) с human eval на выборке. Для B2B-задач human eval критичен — автоматика не ловит «формально верно, но бесполезно».
Учитываете ли русский язык?
Да. Eval-набор на ваших русскоязычных данных — обязательно. Модели, лидирующие на английских бенчмарках, часто проседают на русском доменном тексте.
Что делать после бенчмарка?
Рекомендую пилот на 2–4 недели с выбранным стеком на одном сценарии. Бенчмарк даёт направление, пилот — подтверждение в боевых условиях.
