С каждым новым релизом ИИ-разработчики утверждают, что их модель — самая передовая. Однако, как действительно оценить, какая из них лучше? В этом помогают бенчмарки, которые позволяют сравнивать модели по определённым критериям. Пользователи часто делятся своими впечатлениями о новых системах в соцсетях, однако это не всегда даёт объективную оценку. Например, британский программист Саймон Уиллисон оценивает возможности ИИ, просив его создать изображения пеликанов на велосипедах, но такие эксперименты не дают полной картины.

Бенчмарки помогают определить, насколько ИИ справляется с запросами, генерацией ответов и другими задачами. Тем не менее, даже высокие результаты в тестах не всегда отражают реальное превосходство модели в повседневных условиях. Разница в оценках может быть незначительной, а сама модель может быть дообучена после тестирования. Поэтому критически важно учитывать, что бенчмарки лишь частично отражают возможности ИИ, а стремление к высоким оценкам может тормозить развитие технологий.