STICKLEDD - ИИ Модели

ИИ Модели

Здесь вы найдете описания различных моделей искусственного интеллекта, и рекомендации по применению.

Сравнение моделей на практическом примере

Задача: Оптимизация функции многомерной области с ограничениями

Нам дана функция f(x₁,x₂,...,x_n), которая представляет собой сложную многомерную нелинейную функцию, и необходимо найти её минимум при определённых ограничениях.

Функция:

f(x₁,x₂)=x₁²+x₂²+sin(x₁+x₂)+ x₁x₂ x₁²+x₂²

Ограничения:

g₁(x₁,x₂)=x₁+x₂−3=0

g₂(x₁,x₂)=x₁²+x₂²−4≤0

Результаты сравнения:

Модель	Время выполнения (сек)	Комментарий
1. Le Chat (Mistral AI)	3.76	Самое быстрое решение
2. Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	4.22	Объяснил подход
3. Gemini 2.0 Flash	13.27	Объяснил подход, но с меньшей детализацией
4. Gemini 2.5 Flash	15.50-15.90	Подробно расписал пример и объяснил подход
5. ChatGPT	19.83	Запустил код для решения задачи
6. DeepSeek Chat	1.25.10	Не решил (расписал)
7. Gemini 2.5 Pro	-	Закончился лимит запросов

Le Chat

Mistral AI

РЕКОМЕНДОВАНО Самая быстрая 1-е место в тесте

Эффективная языковая модель от Mistral AI с хорошими навыками программирования и балансом между различными задачами.

Llama-4-Scout

Meta AI

Быстрый отклик 2-е место в тесте

Мощная открытая модель от Meta AI с отличным балансом между скоростью работы и качеством ответов.

Gemini 2.0 Flash

Google

Отличное объяснение

Большая языковая модель от Google с высокой компетенцией в области понимания и генерации кода.

Gemini 2.5 Flash

Google

Лучшая для Python Лучшая для повседневных задач

Экспериментальная модель с улучшенным пониманием программного кода и широкими возможностями.

Gemini 2.5 Pro

Google

Лучшая для кодинга Универсальный выбор

Продвинутая экспериментальная модель с глубоким пониманием кода и превосходными навыками программирования.

ChatGPT

OpenAI

Лучшая для C++

Популярная языковая модель от OpenAI с высокими навыками программирования и способностью решать широкий спектр задач.

DeepSeek Chat

DeepSeek AI

Хорошо документирует Детальные объяснения

Мощная модель на основе DeepSeek-V3 с хорошими навыками программирования и широким набором возможностей.

Le Chat

РЕКОМЕНДОВАНО Самая быстрая 1-е место в тесте

Le Chat — это мощная языковая модель, разработанная компанией Mistral AI. Модель демонстрирует исключительную скорость работы и эффективность при решении различных задач программирования. В сравнительных тестах Le Chat показывает лучшие результаты по скорости и точности ответов. Модель отмечает, что не имеет личного опыта или самосознания, но предоставляет информацию о том, в каких задачах она может быть полезна.

Навыки в программировании:

Возможности модели по языкам программирования (по информации от Le Chat):

Python: 9/10 — Помощь с широким спектром задач, включая анализ данных, машинное обучение, веб-разработку, автоматизацию и работу с различными библиотеками. Объяснение сложных концепций и помощь с отладкой кода.
JavaScript: 8/10 — Помощь с разработкой веб-приложений, использованием фреймворков (React, Vue, Angular), манипуляцией DOM и асинхронным программированием.
C++: 7/10 — Помощь с пониманием синтаксиса, основами ООП, использованием STL и решением алгоритмических задач. Объяснение принципов работы кода.
Java: 7/10 — Помощь с разработкой приложений, использованием библиотек и фреймворков (например, Spring), пониманием многопоточности и работой с базами данных.
C#: 6/10 — Помощь с разработкой приложений для Windows, использованием .NET, пониманием ООП и работой с базами данных.
Ruby: 5/10 — Помощь с базовыми задачами, такими как веб-разработка с использованием Ruby on Rails, и объяснение основных концепций языка.
Go: 4/10 — Помощь с базовыми задачами, такими как написание простых программ и объяснением синтаксиса.

Сильные стороны:

Le Chat отличается исключительной скоростью работы, точностью ответов и сбалансированностью навыков. Модель особенно эффективна при решении математических и оптимизационных задач, что подтверждается лидирующими позициями в сравнительных тестах. Даёт чёткие, структурированные ответы без лишней информации, что делает её отличным выбором для профессиональных разработчиков.

Ограничения:

Модель отмечает, что не может выполнять задачи, требующие физического взаимодействия с оборудованием или специфические оптимизации под конкретные аппаратные платформы. Также имеются ограничения в оптимизации производительности и работе с низкоуровневыми задачами. Le Chat не имеет прямого доступа к интернету и базируется на данных, доступных на момент обучения.

Попробовать Le Chat

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct

Быстрый отклик 2-е место в тесте Открытая модель

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct — современная открытая языковая модель, разработанная компанией Meta AI. Модель основана на архитектуре Llama 4 и оптимизирована для инструкций. Отличается эффективным балансом между скоростью работы и качеством ответов, хорошо подходит для работы с кодом и объяснения сложных концепций.

Навыки в программировании:

Модель оценивает свои навыки и знания в области программирования по шкале от 1 до 10, основываясь на тренировочных данных:

Python: 9/10 — глубоко знаком с синтаксисом, может решать задачи на анализ данных, работать с библиотеками (NumPy, pandas, scikit-learn и др.), а также с веб-разработкой (Flask, Django). Имеет опыт работы с высоконагруженными системами и асинхронным кодом, но глубокая оптимизация может быть не сильной стороной.
JavaScript: 8.5/10 — хорош в базовых и средних задачах, знает фреймворки (React, Vue, Angular), а также Node.js для серверной разработки. Понимает управление состоянием и асинхронные операции, но сложные микрооптимизации или низкоуровневые детали могут представлять некоторую сложность.
C++: 7/10 — знает синтаксис, понимает основы ООП и STL. Может выполнять задачи средней сложности, но проблемы могут возникать с оптимизацией памяти, многопоточностью и низкоуровневыми задачами.
Java: 8/10 — имеет хорошее представление о синтаксисе, ООП и основных библиотеках. Есть опыт работы с Spring и Hibernate, но глубокая настройка производительности или специфические enterprise-решения могут быть не сильной стороной.
C#: 7.5/10 — знаком с синтаксисом, понимает основы ООП и работу с .NET фреймворками. Имеет опыт работы с WPF и ASP.NET, но низкоуровневая оптимизация и некоторые аспекты многопоточности могут быть сложными.
SQL: 7/10 — генерация стандартных запросов, объединения, подзапросы, базовая оптимизация
Rust: 6/10 — базовое понимание системы владения (ownership), основные конструкции языка
Go: 6/10 — работа с горутинами и каналами, основные пакеты стандартной библиотеки
HTML/CSS: 7/10 — уверенное знание семантической верстки, базовых принципов дизайна, флексбоксов и гридов

Сильные стороны:

Llama-4-Scout демонстрирует высокую скорость работы и эффективные ответы на широкий круг задач. Особенно хорошо справляется с объяснением алгоритмов и программных концепций. Навыки разносторонни и позволяют решать широкий спектр задач в области программирования. Как открытая модель, может быть развернута локально, что обеспечивает приватность данных и независимость от внешних сервисов.

Ограничения:

Как и другие языковые модели, Llama-4 не имеет прямого доступа к интернету и может предоставлять устаревшую информацию. В некоторых узкоспециализированных областях может уступать более крупным моделям. Может генерировать "галлюцинации" при работе с неоднозначными запросами. Также могут возникать сложности с низкоуровневой оптимизацией, настройкой производительности высоконагруженных систем или специфическими аспектами enterprise-разработки.

Узнать о Llama

Gemini 2.0 Flash

Большая языковая модель, разработанная Google, обладающая уникальным набором навыков в области программирования. Модель отличается высокой компетенцией в понимании и генерации кода на различных языках программирования.

Навыки в программировании:

Python: 9/10 — Обширные знания синтаксиса Python и его экосистемы (Pandas, NumPy, TensorFlow, PyTorch, Flask, Django)
JavaScript: 8/10 — Хорошее знание клиентского и серверного JavaScript (React, Vue, Angular, Node.js)
Java: 7/10 — Хорошее понимание синтаксиса Java, ООП и основных библиотек
C++: 6/10 — Базовое знание синтаксиса, управления памятью и STL
C#: 7/10 — Понимание синтаксиса C# и платформы .NET
SQL: 8/10 — Отличное понимание SQL и различных диалектов
HTML/CSS: 9/10 — Глубокое понимание современных стандартов и подходов к верстке
Go, Swift, Kotlin, PHP: 5-7/10 — Базовые знания синтаксиса

Сильные стороны:

Способность понимать, генерировать и объяснять код на различных языках, а также обширные знания о различных концепциях и библиотеках программирования.

Ограничения:

Отсутствие практического опыта разработки и отладки сложных систем в реальном времени, а также глубокого понимания тонкостей производительности в специфических промышленных сценариях.

Попробовать Gemini

Gemini 2.5 Flash (Experimental)

Большая языковая модель, обученная на огромном массиве текстовых данных, включая исходный код на множестве языков. Модель не пишет код в привычном смысле, не запускает его и не отлаживает в реальной среде, но предлагает высокий уровень понимания и генерации кода.

Основные возможности:

Понимание синтаксиса и семантики различных языков программирования
Генерация кода на основе примеров и описаний
Объяснение принципов работы языков, библиотек, алгоритмов и паттернов
Поиск синтаксических и распространенных логических ошибок

Навыки в программировании:

Python: 8.5/10 — Отличное знание синтаксиса и популярных библиотек (NumPy, Pandas, Flask, Django)
JavaScript: 8/10 — Хорошее понимание DOM, фронтенда и бэкенда (Node.js, React, Vue, Angular)
C++: 6.5/10 — Знание синтаксиса, ООП и STL
Java: 7/10 — Хорошее знакомство с синтаксисом, ООП и основными библиотеками
SQL: 8.5/10 — Глубокое понимание различных диалектов и сложных запросов
HTML/CSS: 9/10 — Превосходное знание возможностей разметки и стилей
Go: 6/10 — Базовый синтаксис, концепции конкурентности (goroutines, channels)

Сильные стороны:

Отлично справляется с типичными задачами программирования, хорошо представленными в тренировочных данных. Может помочь объяснить концепции, предложить решения или написать фрагменты кода для широкого спектра задач.

Ограничения:

Не имеет практического опыта разработки, не может заменить опытного разработчика, обладающего интуицией. Ограниченные возможности в отладке кода, оптимизации производительности и проектировании архитектуры сложных систем.

Попробовать Gemini 2.5

Gemini 2.5 Pro

РЕКОМЕНДОВАНО

Лучшая для кодинга Универсальный выбор

Gemini 2.5 Pro представляет собой продвинутую языковую модель с расширенными возможностями. Модель отличается исключительными навыками программирования и способностью решать сложные повседневные задачи. Является оптимальным выбором как для разработчиков, так и для обычных пользователей.

Навыки в программировании:

Python: 9/10 — Глубокое понимание синтаксиса, стандартной библиотеки и большинства популярных фреймворков (Django, Flask, FastAPI) и библиотек для анализа данных (NumPy, Pandas, Scikit-learn), работы с сетью и асинхронностью (asyncio)
JavaScript: 8/10 — Отличное знание современного JavaScript (ES6+), включая асинхронные операции (Promises, async/await), работу с DOM. Хорошо разбирается в концепциях популярных фронтенд-фреймворков (React, Vue, Angular)
Java: 7/10 — Хорошее знание синтаксиса, принципов ООП, стандартной библиотеки (Collections, I/O, Concurrency basics)
C++: 6/10 — Понимание синтаксиса, основных концепций ООП, работы с памятью (указатели, ссылки), основы STL
SQL: 8/10 — Хорошее знание стандартного SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN, GROUP BY, подзапросы, оконные функции)
HTML/CSS: 8/10 — Уверенное владение семантикой HTML и современными стандартами CSS, включая Flexbox, Grid, медиа-запросы для адаптивности

Сильные стороны:

Генерация сложного, идиоматического кода, подробные объяснения концепций и помощь с отладкой. Глубокое понимание современных фреймворков и библиотек. Умение работать с различными языками программирования и быстро переключаться между ними. Отличается способностью решать широкий спектр повседневных задач с высоким качеством.

Ограничения:

Отсутствие реального опыта разработки, невозможность запуска кода для проверки производительности или отладки в реальном времени (без специальных инструментов). Сложности могут возникать с задачами, требующими глубокого понимания контекста конкретного проекта, нестандартными проблемами или задачами, требующими интуиции и опыта реальной эксплуатации систем.

Особенности использования:

Имеет лимит на количество запросов в день/час. Рекомендуется для продвинутой разработки, бизнес-задач и задач, требующих глубокого анализа.

Попробовать Gemini 2.5 Pro

ChatGPT

ChatGPT — мощная языковая модель, разработанная компанией OpenAI. Модель обладает широкими возможностями в различных областях, включая программирование, и может эффективно решать разнообразные задачи.

Навыки в программировании:

Python: 9/10 — Я отлично знаком с синтаксисом Python, его стандартной библиотекой и популярными фреймворками, такими как Flask, Django, FastAPI. Хорошо работаю с библиотеками для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib), машинного обучения (scikit-learn, TensorFlow) и многими другими. Могу решать задачи от простых до более сложных, включая написание серверных приложений и обработку данных. Трудности могут возникать при оптимизации производительности в высоконагруженных системах или при работе с асинхронными задачами в больших проектах.
C++: 7/10 — Знаю синтаксис C++ и основы ООП, STL, понимаю управление памятью и указатели. Я способен генерировать код для решения алгоритмических задач и создания небольших приложений. Проблемы могут возникать при более сложных задачах, таких как глубокая оптимизация памяти, низкоуровневое взаимодействие с оборудованием и работа с многозадачностью на продвинутом уровне.
JavaScript: 8/10 — Хорошо разбираюсь в синтаксисе, способен работать с популярными фреймворками, такими как React, Vue, Angular. Знаю Node.js для серверной разработки, также хорошо понимаю асинхронность (Promises, async/await) и работу с DOM. Однако могут возникать трудности при отладке сложных асинхронных сценариев или в продвинутых аспектах производительности в браузерах.
Java: 7/10 — Я хорошо понимаю синтаксис Java, основы ООП и работу с библиотеками. Могу писать код для разработки приложений на Java и работать с фреймворками, такими как Spring. Но мне сложно глубоко оптимизировать производительность, особенно в многопоточных приложениях, и работать с большими корпоративными системами.
SQL: 8/10 — Отлично знаю основы SQL, могу писать сложные запросы, работать с подзапросами и объединениями. Понимаю, как проектировать базы данных и оптимизировать запросы для повышения их производительности. Могут быть трудности с очень специфичными диалектами SQL и задачами по администрированию баз данных.
C#: 7/10 — Я знаком с синтаксисом и платформой .NET, способен генерировать код для создания приложений с использованием ASP.NET или для десктопных приложений. Могу писать код на C#, но встречаю сложности с глубокой настройкой платформы и работы с сложными архитектурными решениями.
HTML/CSS: 9/10 — Отлично владею HTML и CSS, знаю все современные стандарты, такие как Flexbox, Grid, медиа-запросы. Могу создавать сложные страницы и веб-приложения, а также настраивать стили для различных устройств. Могу столкнуться с проблемами в сложных кроссбраузерных сценариях.
Go: 6/10 — Знаю базовые концепции Go, такие как горутины и каналы. Могу писать код для базовых задач, однако у меня меньше практики с фреймворками и большими проектами на Go.
PHP: 6/10 — Знаком с синтаксисом и основами PHP, могу работать с базовыми задачами веб-разработки, но мне не хватает опыта в крупных проектах или сложных фреймворках, таких как Laravel.
Swift: 5/10 — Имею базовые знания синтаксиса Swift и принципов разработки под iOS, но мои навыки ограничены. Могу написать простое приложение, но испытываю трудности при работе с более сложными проектами.
Kotlin: 6/10 — Знаю основные принципы и синтаксис Kotlin, могу писать код для Android-приложений, но сложные задачи с многопоточностью или продвинутые особенности Kotlin могут вызвать трудности.

Сильные стороны:

Универсальная модель с глубоким пониманием различных языков программирования и фреймворков. Эффективно решает широкий спектр задач от объяснения концепций до написания сложного кода. Отличается способностью адаптироваться к различным стилям и требованиям программирования.

Ограничения:

Не имеет возможности запускать код напрямую или тестировать его. Ограничения в специфических областях программирования, требующих глубоких практических знаний или опыта разработки в специфических условиях. Знания ограничены данными тренировки и не включают самые последние обновления языков и фреймворков.

Попробовать ChatGPT

DeepSeek Chat

DeepSeek Chat — современная языковая модель, основанная на архитектуре DeepSeek-V3. Модель отличается сбалансированным набором навыков в различных областях программирования и может эффективно решать широкий круг задач.

Навыки в программировании:

Python: 9/10 — Отличное знание синтаксиса, работа с библиотеками (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn), анализ данных, машинное обучение, автоматизация, веб-фреймворки (Flask, FastAPI). Слабые стороны: менее опытный в высоконагруженных системах (например, асинхронность на уровне asyncio), низкоуровневая оптимизация.
JavaScript/TypeScript: 8/10 — Хорошее понимание синтаксиса, работа с DOM, фреймворками (React, Vue), Node.js (базовый бэкенд), асинхронное программирование (Promises, async/await). Слабые стороны: сложные оптимизации производительности (например, Web Workers), продвинутые паттерны управления состоянием (например, RxJS).
C++: 7/10 — Основы ООП, STL, работа с памятью (умные указатели), алгоритмы и структуры данных. Слабые стороны: низкоуровневая работа (например, embedded-программирование), многопоточность (std::thread, атомики).
Java: 7/10 — ООП, коллекции, многопоточность (базовый уровень), Spring (базовый уровень). Слабые стороны: сложные JVM-оптимизации, продвинутые фреймворки (например, Micronaut, Quarkus).
Go (Golang): 6/10 — Синтаксис, горутины, работа с API, базовые веб-серверы (Gin, Echo). Слабые стороны: продвинутое использование интерфейсов, низкоуровневая работа с памятью.
Rust: 5/10 — Основы владения (ownership, borrowing), простые проекты. Слабые стороны: сложные макросы, unsafe-код, embedded-разработка.
SQL (и базы данных): 8/10 — Сложные запросы (JOIN, подзапросы), оптимизация, PostgreSQL, SQLite. Слабые стороны: администрирование БД (настройка кластеров, репликация).
Bash/Shell: 6/10 — Автоматизация, написание скриптов, работа с процессами. Слабые стороны: сложные sed/awk-сценарии, продвинутое управление процессами.
Kotlin: 6/10 — Android-разработка (базовый уровень), синтаксис, корутины. Слабые стороны: продвинутые DSL, мультиплатформенная разработка (KMM).
Swift: 5/10 — Основы iOS-разработки, синтаксис. Слабые стороны: продвинутые аспекты Combine, Metal.

Сильные стороны:

Наиболее сильные навыки в Python, JavaScript/TypeScript и SQL, что делает модель эффективной в задачах Data Science, веб-разработки и автоматизации. Хорошо справляется с анализом данных, разработкой веб-приложений и созданием скриптов для автоматизации задач.

Ограничения:

Ограниченные знания в низкоуровневых языках (C++, Rust) и некоторых специализированных областях (например, системное программирование). Меньше опыта в высоконагруженных системах, оптимизации производительности и сложных архитектурных решениях.

Попробовать DeepSeek Chat