С выходом каждой новой модели искусственного интеллекта разработчики утверждают, что создали «самую умную» систему. Однако, как же на самом деле сравнить их эффективность? Ответ на этот вопрос дает использование бенчмарков — специальных тестов, которые позволяют оценить ИИ по единым критериям. Например, они помогают определить, насколько модель понимает запросы и генерирует правильные ответы. Несмотря на большое количество доступных бенчмарков, их результаты не всегда отражают реальные возможности ИИ. Лидирование в тестах не означает превосходства в решении реальных задач, поскольку новые модели развиваются быстрее, чем обновляются сами тесты. Кроме того, условия тестирования могут изменяться, что также влияет на результат. Важно помнить, что высокие оценки в бенчмарках не всегда свидетельствуют о реальных знаниях и умениях модели, так как они могут быть адаптированы для достижения лучших показателей.