В последнее время программисты начали пересматривать свои предпочтения в использовании ИИ-моделей. Оказалось, что более дорогие и сложные модели не всегда оправдывают свои затраты. Например, модель GPT-5.6 Luna продемонстрировала лучшие результаты по параметру 'Cost per Task', что делает её более выгодной для использования в разработке.
В то же время, модель Codex, которая ранее считалась одной из лучших, теперь занимает последнее место по этому показателю. Artificial Analysis Intelligence Index для Codex составляет всего 38, в то время как у более продвинутой модели GPT-6 Astra этот индекс значительно выше. Это свидетельствует о том, что программисты начинают осознавать, что не всегда самые умные решения являются наиболее эффективными.
Эти изменения в предпочтениях могут привести к значительным экономическим последствиям для разработчиков и компаний, использующих ИИ в своих процессах. Понимание того, какие модели действительно эффективны, может помочь сократить затраты и повысить производительность, что является важным аспектом в условиях растущей конкуренции на рынке технологий.