🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena

Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям.

📊 Ключевые выводы

- 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение.
- 26,7% вообще не пользуются бенчмарками.
- В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре.

👥 Участники опроса

- 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы.
- ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент.

🔑 Что ищут и какие сигналы важны:

- Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах.
- Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub.
- Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”.

⚠️ Проблемы & доверие

- Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач).
- Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн.
- Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям.

При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость.

Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге.

Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно:

- Не ориентироваться только на чужие бенчмарки.
- Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных.
- Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях.

🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/

#LLM #AI #ИИ #LLMArena #исследование #нейросети #benchmarks