курс 101 для чайников

Выбор модели
под задачу

Моделей десятки, и они отличаются в цене и качестве в разы. Одна задача требует флагмана, другая дёшево решается компактной моделью. Этот курс по порядку учит выбирать модель под задачу: какие классы бывают, по каким осям сравнивать и как честно проверить на своих данных. Без хайпа, по делу.

Маршрут один и тот же: классы моделей → критерии → под задачу → как тестировать → агрегаторы доступа.

Начать с начала →Сразу к шпаргалке

о чём этот курс

Беру одну модель на всё

Самая дорогая на каждой задаче. Разберёмся, как подбирать модель под конкретный тип работы.

Не понимаю, чем они отличаются

Флагманы, опенсорс, локальные. Объясняем классы моделей и когда какой брать.

Бенчмарки красивые, а у меня не работает

Покажем, как собрать мини-тест на своих данных и сравнить модели честно.

программа курса

Введение

Моделей десятки, и они отличаются в цене и качестве в разы. Зачем уметь выбирать модель под задачу, а не брать одну на всё.

Классы моделей

1 урок

Флагманы (GPT, Claude, Gemini), опенсорс (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral), специализированные и локальные. Кто на что годится.

· Опенсорс-модели

Критерии выбора

Качество, скорость, цена за токены, размер контекста, приватность, русский язык, мультимодальность. По каким осям сравнивать.

Под задачу - своя модель

Кодинг, тексты, анализ данных, агенты, дешёвая массовая обработка. Что брать под каждый тип задач.

Как тестировать на своей задаче

Бенчмарки врут, проверяйте на своих данных. Как собрать мини-набор примеров и честно сравнить модели между собой.

Агрегаторы доступа

OpenRouter, AI Tunnel, Cloud.ru. Один ключ - десятки моделей. Зачем нужны агрегаторы и когда идти напрямую к провайдеру.

Шпаргалка

1 урок

Таблица «задача -> модель», правила выбора на одной странице и словарь терминов.

· Словарь терминов