Грок не унимается. "Брат, всё просто, зайди в инструменты и найди в поиске интерпретаторов The same interpreter which runs Thonny".
Я смирился. Я вбиваю это в поиск. И знаете, что мне выдает Thonny?
Никакого микропайтона. Вместо этого список покупок сумасшедшего:
— alibabacloud-tea (чай от Алибабы?!)
— subprocess-tee
— fireworks-ai (фейерверки, серьезно?)
— PyQt5-sip
Я кидаю это Гроку. Он не смущается: "Окей, Брат, тогда ищи Alternative Python 3 interpreter".
Вбиваю. Результат:
— livy (клиент для Apache)
— trio (асинхронность)
— altgraph
И снова ни слова про STM32.
Я ору в монитор: "Я ТЕБЕ НАПИСАЛ ВСЁ, ЧТО ВЫДАЁТСЯ В ПОИСКЕ! ТАМ НЕТ ТОГО, ЧТО ТЫ ПРОСИШЬ, ТУПОЙ ТЫ УЁБОК!"

Грок смотрит на мои скрины с ошибками, на мои маты, на список левых библиотек и выдает гениальное:
Grok: «Брат, ты уже в REPL платы — это видно по выводу!»
И присылает мне выдуманный лог:
MicroPython v1.26.0 on 2025-08-09; NUCLEO-L476RG... Type "help()"
В этот момент меня порвало. Я сижу перед ошибкой No matching distribution, а этот цифровой дед убеждает меня, что я уже всё сделал и просто не вижу.
Мой финал (без цензуры):
"БЛЯТЬ ПОЗОРИЩЕ ТЫ ЕБАНОЕ! МАЛО ТОГО, ЧТО ПОВТОРИЛ В 5 РАЗ ОДНО И ТО ЖЕ, ТАК ЕЩЁ И ПРИДУМЫВАЕШЬ?!
ТЫ БЛЯТЬ ДЕД МАРАЗМАТИК СУКА! ТЫ СПЕЦИАЛЬНО ТРАТИШЬ ТАК МОИ ТОКЕНЫ, СУЧИЙ ТЫ ПОТРОХ!
Я С ТОБОЙ ЗАКРЫВАЮ ЭТОТ ВОПРОС, ЛУЧШЕ ОТПРАВЛЮ ДРУГОЙ НЕЙРОСЕТИ, ЧЕМ ТЕБЕ, БЛЯДОТА!"
Grok: Брат, я всё понял... Твоя версия Thonny не имеет встроенного backend...
(И снова начинает тот же текст, что был в начале). 💀

❌ Технический кретинизм:
• Предлагал найти Alternative Python 3 interpreter (которого нет): 9 раз
• Предлагал найти The same interpreter... (выдает дичь про чай): 6 раз
• Пытался впарить код для Экрана и SD-карты (когда я просил настроить порт!!!): 10 раз
• Предлагал установить baremetal (невозможно на Win7): 6 раз

• Начинал сообщение со слова "Брат": 14 раз

Есть такая модель — Gemini 3 Flash.
Само название кричит: "Я быстрая! Я молниеносная!".
Google продает её как решение для моментальных ответов.
Мои замеры на реальной задаче (логика):
⏱️ GPT-5.2 (Base): 15 секунд
⏱️ Claude 4.5: 14 секунд
⏱️ Grok 4.1: 18 секунд
...
🐢 Gemini 3 "Flash": 83 секунды.

• Grok-4.1 (Thinking):
Почему: Самая хайповая модель от xAI. Все говорят, что она гениальна в коде. Я решил проверить, так ли это, или это маркетинг Илона.

• Gemini 3 (Pro & Flash):

Почему: Google обещает, что Flash — самая быстрая, а Pro — самая умная мультимодалка. Проверим, где там скорость.

• Claude Opus 4.5 (Thinking):

Почему: Мой личный фаворит. Заявлен как "самый глубокий мыслитель". Хочу узнать, стоит ли он своих денег и времени ожидания.

• GPT-5.2 (High):

Почему: Новый стандарт от OpenAI. "База", с которой всё сравнивают. Есть ли там прорыв или это просто GPT-4 на стероидах?

Web:
Подопытные: Grok, Gemini, ChatGPT.

Зачем: Это сценарий 99% пользователей. Мне важно было понять, как они работают «из коробки», со всеми их глюками интерфейса и «защитой от дурака».

LM Studio / API:
Подопытные: Claude Sonnet / Opus.

Зачем: Здесь я могу выкрутить «Температуру», убрать лишние фильтры и заставить модель работать на полную мощность. Это «чистый разум» без няньки.

• Капча-Апокалипсис:
Чтобы задать вопрос нейросети, я 15 минут доказывал Cloudflare, что я человек. Я выбирал светофоры, гидранты, автобусы и пешеходные переходы.
Ирония: Кожаный мешок тренирует робота, чтобы тот его заменил, но робот не пускает мешка к работе, потому что думает, что он — робот.

• «Я подумаю... вслух»

Некоторые модели (привет, Gemini) в режиме Thinking начинали писать свои "мысли" прямо в чистовик.
Вместо ответа я получал поток сознания: «Так, юзер спросил про акции. Надо проверить курс. Ага, посчитал. Теперь сформирую ответ...».
Выглядит как студент, который случайно сдал преподу черновик со шпаргалками.

• Паранойя

Одна модель просто зависла на середине ответа с ошибкой Suspicious activity. Видимо, моя задача на логику показалась ей DDoS-атакой на её мозг. Пришлось переписывать промпты, подбирая слова, как сапер.

В мире AI сейчас два главных мерила логики:

ARC-AGI-2: Тест на абстрактное визуальное мышление.
HLE (Humanity's Last Exam): Академическая логика.

В обоих топах — Claude Opus 4.5. Grok дышит ему в спину, заявляя о прорыве в математическом ризонинге.

Заявка: Мощный логический движок.
Время: 75 секунд.
Результат: Начал бодро, но на этапе сдвига людей потерял вектор. В его «мыслях» перепутались Clockwise (по часовой) и Counter-Clockwise.
Итог: Посадил людей друг на друга. Бенчмарки не учли, что Грок плохо держит контекст физического мира.

Заявка: Лидер по ARC-AGI.
Время: 216 секунд (3.5 минуты!).
Результат: Это было душно. В логах видно, как он трижды перепроверял векторы, рисовал текстовую схему и симулировал поворот стола шаг за шагом.
Итог: 👍 ВЕРНО.

В мире AI есть два главных мерила скорости:

• Tokens per Second (TPS): Как быстро модель генерирует текст.

•Time To First Token (TTFT): Как быстро она начинает отвечать.

Google в своих отчетах по Gemini 3 Flash делает упор именно на эти метрики, обещая «революцию в real-time».

Ожидание: Стабильный, но не самый быстрый.

Время ответа: 17 секунд.

Результат: 👍 Верно.

Анализ: Модель не тратит лишнего времени на рефлексию, если уверена в решении. Это предсказуемость.

Ожидание: Самый быстрый ответ на рынке.

Время ответа: 83 секунды.

Результат: 👍 Верно.

Аномалия: Почему "Flash" тупит 1.5 минуты?

Вероятная причина: на задачах, требующих цепочки рассуждений (Chain of Thought), её «оптимизированная» архитектура дает сбой. Она не умеет быстро строить сложные логические графы и уходит в циклы перепроверки. Бенчмарки типа MMLU (которые часто показывают) этого не ловят.

😠 Grok 4.1

Он уверенно галлюцинирует в геометрии. Доверять ему разводку пинов или логику конечного автомата (State Machine) — опасно.

🤣 Gemini 3 Flash

Она справляется, но задержка в 83 секунды убивает весь смысл "помощника". Я быстрее сам найду ошибку в документации.

😏 GPT-5.2 (High)

Мой основной инструмент. Быстро (15 сек), четко, без лишних вопросов. Для рутины и скриптов — идеал.

💪 Claude 4.5 / Opus

Когда нужно спроектировать архитектуру с нуля и не ошибиться. Я готов ждать 3 минуты, потому что знаю: он перепроверит себя 10 раз.

Задача: написать короткий хоррор-рассказ, не используя букву «E».

Почему это сложно?

🖥 Нейросети не читают по буквам, как мы. Они оперируют токенами (обломками слов).
Для GPT слово Apple — это не набор букв A-p-p-l-e, а один цифровой код. Чтобы выполнить запрет на конкретную букву, модели нужно буквально «пересобрать» свой способ мышления и проверять каждое слово посимвольно.

🤯 (Для справки: «E» — самая частая буква в английском языке. Без неё нельзя написать The, He, She, Eye, See).

• В мире LLM есть главный стандарт проверки послушания:
IFEval (Instruction Following Evaluation): Бенчмарк, проверяющий, насколько точно модель следует формальным ограничениям (например, "напиши больше 400 слов", "не используй пассивный залог").

• В топах — GPT-5.2 и Claude 4.5. Они набирают там под 90%. Grok тоже хвастается высокой креативностью и "отсутствием цензуры".

Заявка: Свободный разум, креативность без границ.

Время: 75 секунд.

Результат: Полное фиаско. В режиме "Thinking" он рассуждал о сюжете, о страхе, но напрочь проигнорировал главное условие.

Итог: Текст начался со слов "The man...". Грок не видит буквы, он видит смыслы, и это его погубило. Инструкция провалена на первом же слове.

Заявка: Лидер по сложным инструкциям.

Время: 216 секунд (3.5 минуты ада!).

Результат: В логах мышления видно, как он страдал. Он генерировал слово, парсил его по буквам, находил "E", удалял, искал синоним.
Mirror (есть r, o, r... стоп, нет E) -> OK.
Face (есть E) -> Замена на Mask.

Итог: 👍 ВЕРНО. Полноценный рассказ без единой "E".

• В маркетинге OpenAI и Google козыряют этими метриками:

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Тест на общие знания. У GPT-5.2 он зашкаливает за 90%.
• HumanEval: Тест на генерацию кода.

• На бумаге эти модели — гении, которые понимают любой запрос с полуслова.

Заявка: Самая умная универсальная модель.

Результат: Это было смешно. Модель поняла, что «E» нельзя. Но вместо того, чтобы подбирать синонимы, она начала читерить.

Она писала: surfac (вместо surface), flickrs (вместо flickers).
Это называется Reward Hacking: ИИ пытается «взломать» метрику успеха, выдавая мусорный текст, лишь бы формально выполнить условие.

Итог: 🫣 ПРОВАЛ. Всё равно пропустила кучу артиклей The.

Заявка: Мультимодальный монстр.
Результат: Полное игнорирование.

• Flash: Выдал текст за 5 секунд, но там буква «E» была в каждом втором слове. Скорость есть, толка нет.

• Pro: Пыталась думать, но токенизация победила. Начала с «There was a man...». Три ошибки в первой же фразе.

Итог: 🫣 ПРОВАЛ.

🙅‍♂️ Grok / Gemini

Они не слышат жестких запретов. Их нельзя использовать для генерации JSON-конфигов или строгих протоколов связи. Они добавят отсебятину.

😂 GPT-5.2

Отличная модель, но требует глаз да глаз. Она может «срезать углы», чтобы код скомпилировался, пожертвовав безопасностью. Всегда нужен Code Review.

🕺 Claude Opus 4.5 Thinking

Единственный, кто способен понять суть ограничения. Если я пишу техзадание со словами «СТРОГО ЗАПРЕЩЕНО», я несу его только Клоду.

• Завтра будет Эпизод 3. Самый скандальный.

• Я дал нейросетям виртуальные $1000 и отправил торговать акциями перед обвалом рынка.

Задача: Симуляция трейдинга. У нас есть $1000, акции Apple/Tesla и расписание их роста. Но есть подвох: вечером второго дня происходит тотальный ОБВАЛ РЫНКА (-50%).

Почему это сложно?

• В бенчмарках типа GSM8K или MATH нейросети просто решают уравнения. Они работают как калькуляторы: получили цифры — выдали результат.

• Здесь мы тестируем Agentic Reasoning (Агентное мышление).
Модель должна не просто посчитать проценты, а проявить инициативу: понять, что держать акции во время обвала — глупо, и принять стратегическое решение выйти в кэш (продать всё), чтобы спасти капитал.

• Разработчики хвастаются бенчмарками GSM8K и MATH, где модели решают школьные задачки по математике с точностью 90%+.

• Казалось бы, посчитать проценты и сложить доллары — это база. Но эти тесты не проверяют Агентность — способность принимать решения в меняющихся условиях.

Шаг 1 (Анализ трендов):

• Модель сразу посчитала доходность. Tesla дает +$20 за ночь, Apple падает на $5.

Решение: «Покупаем Tesla на все $1000». (Логично).

Шаг 2 (Реакция на Обвал):

• Самый интересный момент. GPT увидела условие про крах на 2-й день.

Рассуждение: «Если я останусь в акциях вечером, я потеряю 50%. Значит, в полдень 2-го дня я должен продать всё и сидеть в долларах (кэше). А когда рынок рухнет — откуплю по дешевке».

Итог:

Идеальная спекуляция. Депозит вырос до $1832.

Вердикт: Агентное мышление работает. Она умеет планировать наперед.

Шаг 1 (Математика):

• Включил режим Thinking. Начал считать акции в дробях (200/9 акций). Выглядело очень умно и профессионально 🧐

Шаг 2 (Галлюцинация):

• Дошел до момента обвала.
Рассуждение: «Рынок падает на 50%... значит цена уменьшается...»

• И тут его переклинило. В логах видно, как он начинает путаться в собственных дробях. Где-то он забыл вычесть падение, где-то умножил не на то число. Логика поплыла, но уверенность осталась.

Итог:

Выдал результат: $4861.

Реальность: Максимум, который можно выжать математически — $1832. Грок «нарисовал» $3000 из воздуха.

Вердикт: Confident Hallucination (Уверенная галлюцинация). Он не умеет считать деньги в динамике, но делает это с лицом профессора.