Гонка «у кого модель умнее» закончилась. По данным Stanford AI Index, разрыв между лучшей закрытой и лучшей открытой моделью сжался с 8% до 1,7% за год. Разрыв в рейтингах почти исчез.

Дальше самое интересное — конкуренция сместилась в сторону окружения моделей:

• Первое — харнесс или обвязка: инструменты, память, инструкции, самопроверка. Та же самая модель с хорошей обвязкой почти удваивает результат. На CORE-Bench Hard Opus 4.5 с минимальным скаффолдом даёт 42%, он же внутри полного харнесса Claude Code — 78%. Модель не менялась, менялась только обвязка вокруг неё.

• Второе — оркестрация. Умный роутер сам подбирает модель под задачу: простое отдаёт дешевой и быстрой, сложное — более мощной. Berkeley посчитали: такой роутинг снижает расходы на 85% при сохранении 95% качества топовой модели. Amazon, Cursor и Perplexity уже используют подход.

Результат — размер модели перестал быть ключевым фактором. Важна выстроенная вокруг система: подбор инструментов под задачу, управление контекстом и токенами. И все эти принципы уже реализованы в Алиса AI, применять можно уже сейчас.

👍

Пиксель 👾