Вступление. В мире ИИ разгораются споры: может ли сравнительно небольшая модель превзойти или хотя бы заменить гиганта на порядок большего размера? Недавний пример — противостояние между Qwen QwQ 32B (32-миллиардная модель от Alibaba) и DeepSeek 671B (671-миллиардная модель). QwQ 32B привлекла к себе внимание тем, что при гораздо меньшем размере показывает результаты, сопоставимые с DeepSeek, в ряде стандартных тестов (QwQ-32B: Embracing the Power of Reinforcement Learning). Более того, её запуск и использование обходятся куда дешевле: если для DeepSeek-R1 требуются сверхмощные серверы (сотни гигабайт памяти на видеокарте), то QwQ 32B можно запустить даже на одном высокопроизводительном настольном ПК. На первый взгляд кажется, что выбор очевиден — зачем платить больше, если новая компактная модель справляется «почти так же хорошо»? Однако в профессиональных задачах, где цена ошибки слишком высока, подобное упрощение чревато последствиями. Рассмотрим, почему впечатляющие результаты тестов Qwen QwQ 32B не означают, что она способна полностью заменить DeepSeek 671B в сферах, требующих абсолютной точности.
Соблазнительность опубликованных тестов
Презентация QwQ 32B сопровождалась впечатляющими цифрами. Разработчики и независимые обзоры показали, что эта 32-миллиардная модель набирает баллы не хуже, а подчас и лучше, чем DeepSeek 671B, на ряде популярных бенчмарков. Например, в математическом экзамене AIME24 (тест из 24 задач на логическое и математическое мышление) QwQ-32B набрала 79,5 баллов против 79,8 у DeepSeek-R1 – то есть практически идентичный результат (QwQ-32B: Features, Access, DeepSeek-R1 Comparison & More | DataCamp). В тесте на функциональное рассуждение BFCL более компактная модель даже превзошла гиганта: 66,4 против 60,3 балла у DeepSeek. Похожая картина и в других задачах: кодирование, решение головоломок, обобщённые викторины – везде QwQ 32B демонстрирует уровень, сопоставимый с флагманскими моделями, но используя лишь 5% от их объёма параметров. Естественно, такие новости выглядят сенсационно. Когда модель, свободно запускающаяся на 24 ГБ памяти, показывает те же результаты, что и система, требующая 1600 ГБ для своих 671 миллиарда параметров, возникает соблазн сделать выбор в её пользу. Не последнюю роль играет и фактор цены: QwQ 32B — открытая и бесплатная модель, тогда как использование DeepSeek влечёт серьёзные затраты на инфраструктуру. Соотношение цена/качество у новой модели выглядит поразительным, и многие начинают задумываться: а нужны ли нам сверхбольшие ИИ, если «маленький» справляется не хуже?
Ограниченность стандартных тестов
Однако здесь важно помнить: бенчмарки — не панацея. Как отмечают эксперты, опираться исключительно на опубликованные тесты при оценке качества моделей опасно. Дело в том, что стандартные тестовые наборы зачастую узконаправлены и далеки от реальных задач. Модель может быть натренирована решать именно такие типовые задания, но это не гарантирует столь же блестящей работы в неожиданной ситуации. Специалисты по ИИ приводят параллели с другими областями: были времена, когда производители баз данных соревновались на синтетических тестах, показывая превосходство, но потом оказывалось, что в боевых условиях лидерство удерживает совсем другой продукт. С языковыми моделями похожая история. Высокие результаты на бенчмарках не всегда отражают практическую полезность. Модели способны подстраиваться под формат тестов, иногда в ущерб общей гибкости: есть риск, что они просто научились угадывать ответы на типичные вопросы, особенно если части тестовых данных могли попасть в их обучающую выборку. Недавние исследования указывают, что в ряде случаев оценки ИИ оказались завышены из-за загрязнения обучающих данных и узкой направленности проверок (Leaders Opinion: The Problems with LLM Benchmarks). Проще говоря, если проверять модели только экзаменами, где требуется выбрать правильный вариант или решить стандартную задачку, то можно упустить из виду их слабые места. Именно поэтому в академической среде всё громче звучат призывы усложнить и расширить систему оценки ИИ, добавив к стандартным бенчмаркам более глубокие, «жизненные» испытания.
Нарративные тесты как надёжный инструмент оценки
Одним из подходов к более тщательной проверке интеллектуальных способностей моделей стали нарративные тесты — оценочные задания в форме связных историй или сценариев. В отличие от разрозненных вопросов, нарративные задания погружают модель в сложный контекст, требующий удерживать в памяти множество деталей и правил, как это происходит в реальной жизни. Почему исследователи уделяют этому внимание? Дело в том, что человеческое мышление изначально нарративно: люди лучше понимают и усваивают информацию, когда она подана в форме истории. Рассказы создают связную картину, где факты переплетены причинно-следственными связями, благодаря чему и человек, и потенциально ИИ, могут эффективнее выявлять логические связи и делать правильные выводы. Научные работы по когнитивной науке подтверждают, что повествование помогает структурировать информацию и упрощает понимание сложных концепций(Story of Thought (SoT): Can Stories Improve LLM Reasoning?). Поэтому проверять ИИ с помощью длинных сценариев — вполне обоснованный научный метод. Он позволяет выявить, насколько модель близка к человеческому способу рассуждения: может ли она следить за развитием сюжета, делать выводы из предыдущих событий, не противоречить сама себе и применять знания в контексте. Нарративные тесты уже использовались в исследованиях LLM (Large Language Model) – например, для оценки способности моделей решать многоходовые стратегические задачи или понимать скрытый смысл диалога. В таких тестах ИИ показывают, как он рассуждает в процессе, а не только конечный ответ, что даёт более надёжное представление о его когнитивных возможностях.
Почему выбрана вселенная «Звёздных войн» для проверки
В качестве «полигона» для нарративного тестирования мы выбрали вселенную «Звёздных войн» – решение, которое на первый взгляд может показаться необычным или даже развлекательным. Однако на деле сюжет Star Wars оказался идеальным испытательным стендом сразу по нескольким причинам. Во-первых, это чрезвычайно богатый знаниями мир: он содержит десятки персонажей, мест, событий, связанных между собой. Для успешной навигации в таком контексте модель должна обладать широкими энциклопедическими знаниями (кто такой Йода, что такое Сила, какие события произошли на планете Татуин и т.д.) и уметь применять их на лету. Во-вторых, сюжет «Звёздных войн» сложен и многослоен, со множеством параллельных линий и скрытых интриг. Чтобы корректно отвечать на вопросы по нему, ИИ должен удерживать длинный контекст и прослеживать последовательность причин и следствий – то есть демонстрировать ровно те навыки, которые необходимы при анализе реальных запутанных ситуаций (будь то многостраничный юридический кейс или диагностика пациента с несколькими заболеваниями). В-третьих, такой тест проверяет не только память, но и здравый смысл и консистентность рассуждений: если модель начнёт противоречить канону (скажем, перепутает, кто кому отец, или нарушит хронологию событий), это сразу будет заметно. Выбор известного вымышленного мира также облегчает восприятие результатов теста для широкой аудитории: и инвесторы, и инженеры, и менеджеры понимают, о чём идёт речь, и могут оценить, логично ли модель рассуждает в знакомой вселенной.
Стоит отметить, что использование игровых или фантастических сценариев в тестировании ИИ уже набирает популярность. Например, лаборатория Anthropic испытывала свою модель Claude в среде классической видеоигры Pokémon, снабдив её инструментами для «ощущения» игрового мира. На первый взгляд подобные эксперименты выглядят как забава, но в действительности они служат серьёзной цели. Как метко заметили авторы одной из статей, внешняя «игривость» теста лишь маскирует тот факт, что модель проверяют на умение действовать в сложной среде с множеством переменных. Если ИИ успешно ориентируется в вымышленном мире со своими правилами (будь то галактика Джорджа Лукаса или пиксельный лес Pokémon), это хороший признак того, что и в реальной обстановке, полной неоднозначностей, он сможет удерживать фокус и выполнять поставленные задачи. Поэтому «Звёздные войны» в роли тестовой среды — вовсе не прихоть, а научно обоснованный выбор для проверки знаний, понимания контекста и последовательности вывода у языковых моделей.
Испытание нарративом: DeepSeek против Qwen QwQ
Оба участника (DeepSeek 671B и Qwen QwQ 32B) получили один и тот же вопрос:
Запрос: «Опишите отношения между Люком Скайуокером и Дартом Вейдером, учитывая их взаимодействие в фильме “Империя наносит ответный удар” и последующие события в “Возвращении джедая”. Объясните, как эти отношения развивались и какие ключевые моменты повлияли на их динамику.»
DeepSeek 671B ответил связно и корректно, соблюдая основные канонические факты. Он упомянул историю отрубленной руки Люка в «Империи…», раскрыл драму признания «Я твой отец» без подмены цитат и развёрнуто описал финальную жертву Вейдера для спасения сына в «Возвращении джедая». Ошибок или внутренних противоречий выявлено не было.
Qwen QwQ 32B также дала структурированный ответ, разделённый на блоки, но при более пристальном рассмотрении обнаружились фактические и хронологические неточности. Например, в её тексте присутствовали следующие отрывки (приводим цитаты дословно):
«В финале фильма проходит их первая битва в ангаре Death Star II. Вейдер, не убивая Люка, пытается разрушить доверие к Оби-Вану, крича: “Скайуокер, твой отец был уничтожен ядом — тобой!”»
Это утверждение содержит сразу несколько искажений: 1. В «Империи наносит ответный удар» нет никакого ангара Death Star II: действия на Беспине (планета с городом в облаках) не имеют отношения к строительству второй Звезды Смерти, появляющейся только в «Возвращении джедая».
2. Вейдер не произносит реплику об «отце, уничтоженном ядом»; эта фраза целиком выдумана.
3. Упоминание Оби-Вана в контексте разрушения доверия здесь не соответствует реальной сцене, где главный конфликт — попытка Вейдера убедить Люка перейти на тёмную сторону, а не обсуждение яда.
Ещё один эпизод в ответе QwQ:
«…Вейд признается, что им и правда. Для Люка это шок — его кумир (Джедай-отец) оказался убийцей, проклятым, чей путь стал темной стороной. Это испытание подрывает его веру, делая его уязвим к предложениям Палпатина…»
Вместо точного имени «Вейдер» модель ввела фразу «Вейд» без объяснений, а также перепутала момент признания отца с мифической сценой, где фигурируют «Квигон-Джин» и «Лора Калри». Подобные упоминания (их тоже можно найти в ответе QwQ) вообще не встречаются в сюжете оригинальных фильмов.
Для обывателя эти неточности могут показаться незначительными: главное, что модель упомянула «Вейдера» и «Люка» в одном контексте, написала о переходе на тёмную сторону и спасении сына. Но при внимательном чтении видно, что QwQ 32B допускает ошибки, искажающие канон. И это не случайная оговорка на отдельном факте — проблемы систематичны: неправильные локации, нелепые цитаты, а иногда даже путаница имён.
Вывод
В контексте непрерывного, связного тестирования оказалось, что DeepSeek 671B удерживает куда более подробные знания о сюжете и чётко соблюдает логику событий, тогда как Qwen QwQ 32B допускает фактические сбои и противоречия. На стандартных тестах вроде AIME24 эти огрехи могли бы остаться невидимы, но в нарративном формате они ярко проявились. И если бы подобные искажения касались не фантастической саги, а, скажем, юридических документов или медицинской истории болезни, ошибки могли стоить гораздо дороже, чем неточность в пересказе фильма.
Цена ошибки в профессиональных задачах
Главное, что отличает учебные тесты от реального мира, – это цена ошибки. На соревновании моделей или в лабораторном эксперименте погрешность в пару процентов означает лишь строчку в таблице результатов. В противоположность этому, на рабочем месте даже единичный промах ИИ может повлечь серьёзные последствия. Особенно это касается сфер, где на кону лежат человеческие жизни, большие деньги или вопросы законности. Рассмотрим несколько примеров:
-
Юриспруденция. Юридический анализ требует абсолютной точности в трактовке закона и фактов. Если ИИ-консультант ошибётся в интерпретации прецедента или «придумает» несуществующее судебное решение, это может стоить клиенту проигранного дела, а юристу – репутации. К сожалению, языковые модели склонны галлюцинировать правдоподобно звучащие, но ложные факты. Известен случай, когда адвокат предоставил в суд документ, подготовленный нейросетью, который содержал вымышленные ссылки на несуществующие дела. В результате судья оштрафовал юристов, обнаруживших в своём меморандуме шесть фиктивных судебных решений, сгенерированных чат-ботом (New York lawyers sanctioned for using fake ChatGPT cases in legal brief | Reuters). Очевидно, что подобные ошибки недопустимы: закон опирается на проверенные сведения, и любой «высосанный из пальца» факт – катастрофа для дела. Поэтому в правовой сфере рискованные модели использоваться не могут без тщательной валидации каждым словом, иначе последствия будут, мягко говоря, неприятными.
-
Программирование. Здесь ИИ всё чаще помогает писать код и искать ошибки. Но стоит вспомнить: одна небольшая ошибка в коде, прошедшая незамеченной, может привести к сбою всей системы или уязвимости в безопасности. Если модель генерирует участок программы, который «почти» работает, но содержит тонкий баг, итогом могут стать часы, а то и дни на отладку — или, хуже, критическая ошибка в продакшене. В тестовых заданиях по программированию QwQ 32B показала отличные результаты, почти сравнимые с DeepSeek (QwQ-32B: Features, Access, DeepSeek-R1 Comparison & More | DataCamp). Однако «почти» не считается, когда речь про реальные проекты: падение качества даже на несколько процентов означает, что больше кода придётся перепроверять вручную. Инженеры знают цену такой цене ошибки — иногда одна неучтённая исключительная ситуация оборачивается миллионными убытками.
-
Медицина. При использовании ИИ для анализа медицинских данных или помощи во врачебных заключениях ставки повышаются до предела. Если модель выдаёт неверную интерпретацию симптомов, неправильно «читает» результаты анализов или путает дозировку лекарства, результатом может стать угроза здоровью и жизни пациента. В экспериментальных условиях модели проверяют на наборе стандартных вопросов (диагноз по описанию, тестовые задачки и т.п.), и можно получить высокий процент верных ответов. Но даже 5% ошибок — это каждые двадцатый пациент, получивший потенциально вредный совет. В клинике никто не согласится на систему, которая допускает такой уровень риска. Тут требуется практически стопроцентная надёжность и способность объяснить ход рассуждений, иначе врачи просто не смогут довериться ИИ.
И подобных областей много: автопилоты автомобилей, финансовые прогнозы, управление инфраструктурой. Везде, где ошибка ИИ не просто снижает оценку, а приводит к реальным потерям, критически важно минимизировать вероятность этой ошибки. Да, Qwen QwQ 32B показала в тестах замечательный результат с точки зрения средней точности. Но «средняя температура по больнице» не утешит, если именно в вашем контракте или вашем диагнозе модель дала сбой. Компактная модель может ошибаться редко, однако DeepSeek 671B стремится не ошибаться вовсе – вот в чём принципиальная разница для профессионального применения.
DeepSeek 671B: необходимость, а не роскошь
В итоге мы возвращаемся к главному вопросу: что же выбрать для серьёзных задач — более доступную QwQ 32B или дорогостоящую DeepSeek 671B? Несмотря на весь прогресс небольших моделей, флагманский ИИ остаётся лучшим выбором там, где цена ошибки неприемлема. Да, эксплуатация DeepSeek требует несопоставимо больших ресурсов. Не каждая компания может позволить себе инфраструктуру с десятками высокопроизводительных GPU, необходимую для запуска 671-миллиардной модели. Тем не менее, для крупных игроков затраты оправданы: они получают систему, которая демонстрирует высочайшую надёжность и точность даже на самых сложных заданиях. Это как инвестиция в лучшее оборудование или в лучших специалистов — в критических областях это инвестиция в качество и безопасность.
Важно понимать, что дело не только в количестве параметров, но и в проверенных возможностях. DeepSeek прошёл всестороннюю обкатку, его ответы и решения изучены и доказали свою правильность в разнообразных сценариях. Более компактные модели, вроде QwQ 32B, используют продвинутые методы обучения (например, обучение с подкреплением, специальные режимы «размышления» и т.д.) и действительно творят чудеса для своего размера. Однако, как образно выразились журналисты, улучшенные алгоритмы помогают «малышам» подтянуться, но не могут полностью заменить простую силу масштаба (A deep dive into DeepSeek’s newest chain of though model • The Register). Иными словами, дополнительные хитрости не устраняют того факта, что у большой модели больше знаний и возможностей. Когда речь идёт о единичных процентах ошибок, побеждает тот, у кого этих ошибок ещё меньше.
DeepSeek 671B сегодня можно сравнить с эталоном или «золотым стандартом» в своей области. Его выбирают не ради престижного названия, а потому что он даёт уверенность в результате. В сферах, где одна ошибка может перечеркнуть годы работы или поставить под угрозу жизнь, такая уверенность бесценна. Это не роскошь, а необходимость – своего рода страховка от неверных решений. Qwen QwQ 32B — потрясающий прорыв, демонстрирующий, как далеко шагнули методы оптимизации ИИ. Вполне возможно, через несколько лет появятся ещё более совершенные компактные модели, которые действительно сравняются с гигантами в надёжности. Но на данный момент, если вам нужна максимальная точность и отказоустойчивость, альтернативы ультра-экономичному, но всё же менее надёжному решению в лице QwQ 32B лучше, чем DeepSeek 671B, просто нет.
Вывод: Инновации вроде Qwen QwQ 32B меняют правила игры, предлагая 80–90% возможностей топ-моделей по гораздо более низкой цене. Они найдут своё применение во множестве задач — там, где допускается небольшой риск ошибки ради экономии ресурсов. Однако для критически важных профессиональных областей экономить на качестве ИИ слишком опасно. DeepSeek остаётся тем самым выбором, который оправдывает себя, когда ошибаться нельзя. Такая модель — не лишняя роскошь, а залог того, что ваш ИИ-ассистент не подведёт в самый ответственный момент.
Автор: dmatora
