Господа!
У нас в лаборатории идут интересные эксперименты по извлечению пользы из LLM. Был забавный момент, когда была сделана попытка извлечь результаты, уровня Deep Research описанные в предыдущем посте из разных бесплатно доступных ризонинг моделей (от DeepSeek, ChatGPT & Perplexity), и-и-и-и-и... ничего не получилось. 😲😉
Шок контент тут заключается в том, что если компания хочет, чтобы за ее сервис устойчиво платили, он должен отличаться от бесплатно доступных аналогов в лучшую сторону. 🤷♂️✌️ Т.е. OpenAI Deep Research совершенно не случайно думает по 2-5-30 минут, находится за пейволом и при плате в 20$ в месяц доступно всего 10 запросов. Запросы к нему реально обходятся сильно дороже по вычислительным ресурсам и раздавать их на халяву — дорого. Более того, в Plus Deep Research добавили совсем недавно — 25 февраля, после того, как Perplexity в 15 февраля довольно шустро впилила к себе ризонинг модель от DeepSeek и запустила свой Perplexity Deep Research (похуже, но на пятки наступают). Причем если платить OpenAI 200$ в месяц, то доступно 120 запросов в месяц. Тоже не слишком много, но уже не 10, конечно.
Полторы недели назад дядя Сэм выступал перед инвесторами и сказал, что хочет брать 20.000$ в месяц за агента следующего поколения уровня аспиранта. Точнее, там прозвучало, 2.000$ за агента следующего поколения, и 20.000$ за "PhD level". 😲
Какие выводы можно сделать? 🤔
* Они в OpenAI любят цены 2*10^n! Безусловно! Уровень IQ 65 пройден! 😉
* Они, очевидно, ожидают существенного увеличения качества работы моделей в ближайшее время (при том, что вполне себе улучшают хорошими темпами и так). Причем новые модели будут по цене впервые сравнимы с зарплатой человека. 🤔
* Очевидно, что продать такой продукт можно будет ТОЛЬКО если он будет достаточно стабильно демонстрировать действительно качественные результаты, заметно увеличивающие скорость работы, как минимум сравнимые с результатами еще одного человека в команде. В принципе мы уже привыкли, что уровень Human в разных бенчмарках довольно регулярно превосходят, т.е. это довольно привычное явление, но чтобы лучше решалась не сравнительно узкая задача (типа игры в шахматы, Го, или даже Доту 😉 лучше чемпиона мира), а вот прям задачи широкого профиля — это будет крайне любопытно и реальный прорыв с созданием совершенно нового рынка.
* Самое удобное будет, конечно, шарить такого уровня агента на несколько лабораторий 😉 Интересно, как они ограничат количество запросов к агенту на таком тарифном плане? 😉
* Также вангую довольно быстрое снижение цены за такого уровня сервис в течении нескольких лет, очевидно. И это будет революция!
* В целом это означает ускорение развития науки и инженерии, ну и увеличение спроса на тех, кто способен с такими агентами работать. Ибо тянуть будут не все, а посадить неграмотного человека за сколь угодно продвинутого агента, это будет обезьяна, пишущая "Войну и мир" (только хуже, поскольку с первого взгляда не будут видны косяки 😁).
В общем уже очень хочется такого попробовать) Хотя, очевидно, первые версии будут с проблемами — даже сейчас народ рапортует много проблем с Deep Research, но и много крайне полезных примеров также наблюдается.
Смотрю на это с огромным интересом! 😉
#speed_of_progress
У нас в лаборатории идут интересные эксперименты по извлечению пользы из LLM. Был забавный момент, когда была сделана попытка извлечь результаты, уровня Deep Research описанные в предыдущем посте из разных бесплатно доступных ризонинг моделей (от DeepSeek, ChatGPT & Perplexity), и-и-и-и-и... ничего не получилось. 😲😉
Шок контент тут заключается в том, что если компания хочет, чтобы за ее сервис устойчиво платили, он должен отличаться от бесплатно доступных аналогов в лучшую сторону. 🤷♂️✌️ Т.е. OpenAI Deep Research совершенно не случайно думает по 2-5-30 минут, находится за пейволом и при плате в 20$ в месяц доступно всего 10 запросов. Запросы к нему реально обходятся сильно дороже по вычислительным ресурсам и раздавать их на халяву — дорого. Более того, в Plus Deep Research добавили совсем недавно — 25 февраля, после того, как Perplexity в 15 февраля довольно шустро впилила к себе ризонинг модель от DeepSeek и запустила свой Perplexity Deep Research (похуже, но на пятки наступают). Причем если платить OpenAI 200$ в месяц, то доступно 120 запросов в месяц. Тоже не слишком много, но уже не 10, конечно.
Полторы недели назад дядя Сэм выступал перед инвесторами и сказал, что хочет брать 20.000$ в месяц за агента следующего поколения уровня аспиранта. Точнее, там прозвучало, 2.000$ за агента следующего поколения, и 20.000$ за "PhD level". 😲
Какие выводы можно сделать? 🤔
* Они в OpenAI любят цены 2*10^n! Безусловно! Уровень IQ 65 пройден! 😉
* Они, очевидно, ожидают существенного увеличения качества работы моделей в ближайшее время (при том, что вполне себе улучшают хорошими темпами и так). Причем новые модели будут по цене впервые сравнимы с зарплатой человека. 🤔
* Очевидно, что продать такой продукт можно будет ТОЛЬКО если он будет достаточно стабильно демонстрировать действительно качественные результаты, заметно увеличивающие скорость работы, как минимум сравнимые с результатами еще одного человека в команде. В принципе мы уже привыкли, что уровень Human в разных бенчмарках довольно регулярно превосходят, т.е. это довольно привычное явление, но чтобы лучше решалась не сравнительно узкая задача (типа игры в шахматы, Го, или даже Доту 😉 лучше чемпиона мира), а вот прям задачи широкого профиля — это будет крайне любопытно и реальный прорыв с созданием совершенно нового рынка.
* Самое удобное будет, конечно, шарить такого уровня агента на несколько лабораторий 😉 Интересно, как они ограничат количество запросов к агенту на таком тарифном плане? 😉
* Также вангую довольно быстрое снижение цены за такого уровня сервис в течении нескольких лет, очевидно. И это будет революция!
* В целом это означает ускорение развития науки и инженерии, ну и увеличение спроса на тех, кто способен с такими агентами работать. Ибо тянуть будут не все, а посадить неграмотного человека за сколь угодно продвинутого агента, это будет обезьяна, пишущая "Войну и мир" (только хуже, поскольку с первого взгляда не будут видны косяки 😁).
В общем уже очень хочется такого попробовать) Хотя, очевидно, первые версии будут с проблемами — даже сейчас народ рапортует много проблем с Deep Research, но и много крайне полезных примеров также наблюдается.
Смотрю на это с огромным интересом! 😉
#speed_of_progress