Конец бесплатного обеда: как Fable изменил экономику ИИ-кодинга
Fable and the End of the Free Lunch
С выходом модели Fable от Anthropic разработчики впервые столкнулись с ситуацией, когда более дешёвые альтернативы (GLM 5.2, Opus 5) стали достаточно хороши для большинства задач. Автор проводит параллель с замедлением закона Мура: как тогда пришлось оптимизировать код, так теперь приходится думать, какую работу поручить какой модели. Он описывает свой подход: использовать Fable для проектирования, а GLM — для рутинного кода, и сомневается, что снижение цен на инференс вернёт нас к использованию только самых мощных моделей. Дополнительным фактором стали строгие требования Fable к контролю доступа и хранению данных, из-за которых компании и страны пересматривают, куда отправлять свои данные.
До Fable казалось глупым тратить слишком много времени на улучшение своего кодинг-харнеса или стратегий контекста — новая модель выходила по той же цене (или дешевле!) и закрывала большинство проблем.
- nchmy
Настоящая революция — это Deepseek v4 flash и подобные модели (GPT 5.6 Luna, muse spark 1.2, mimo и т.д.) — реально хорошая производительность за крошечную долю стоимости Fable и даже GLM и прочих... Думаю, многие были бы вполне довольны, если бы модели не становились умнее, а просто продолжали дешеветь и ускоряться. Конечно, и то и другое продолжает происходить, казалось бы, ежемесячно.
- rmast
Большинство вещей, над которыми я работаю, по крайней мере связаны с безопасностью. В какой-то момент общение с Fable неизбежно приводит к тому, что она начинает думать об аспектах безопасности, срабатывают предохранители. Возможно, Fable может делать те же вещи лучше других моделей, но необходимость ходить на цыпочках, чтобы не задеть предохранители, делает GPT 5.6 настолько более удобной в работе, что я теперь даже не заморачиваюсь с Fable (или Opus 5).
- peteforde
Несколько месяцев назад люди, понятное дело, были раздосадованы, когда Microsoft отказалась от своей сильно субсидируемой модели ценообразования за запрос, потому что она, образно говоря, сжигала деньги. Что ж, я здесь, чтобы сказать вам: что бы ни происходило за кулисами Cursor с этой покупкой Space-X, настройка Auto сейчас явно направляет все запросы через «Cursor Grok 4.6 High». Это такая степень субсидирования, что на фоне этого Microsoft выглядит просто мило. Я снизил свою подписку с $200 в месяц до уровня $20 и при этом сделал то, за что заплатил бы около $1500, используя Opus 4.7 или что-то в этом роде, — так Grok 4.6 High по ощущениям с ним и сравнивается. У меня нет ничего отдаленно похожего на веские доказательства в поддержку этой оценки, кроме того, что я вижу, как он работает, и при этом у меня на счету всё еще осталось около 10% месячной емкости Auto. Это просто безумие. Больше ничего сказать не могу, потому что у меня еще много накопившихся задач, пока кто-нибудь не опомнился.
- g42gregory
У меня очень хороший опыт с GLM-5.3. Лимиты подписки щедрые, качество кода сравнимо со старой (хорошей) версией Opus 4.8. Некоторые жалуются, что он медленный, но я этого не почувствовал. Я использую обвязку OMP (производную Pi) и навыки Мэтта Покока.
- mholm
По мере того как модели поднимаются по лестнице интеллекта, многие распространенные задачи достигнут полной убывающей отдачи, и вместо этого выполнение таких задач будет просто дешеветь. Но и спектр задач, которые ИИ способен выполнять, тоже расширяется. Я не уверен, что «некоторые задачи не требуют вершины фронтира» — это то, о чем стоит беспокоиться с точки зрения финансов ИИ.
- pigpop
Читая это как человек, который перешел на ChatGPT после (и во многом из-за изменений, внесенных в) релизе Fable, это читается немного наивно. Я не только считаю, что Sol ничуть не хуже, а возможно, и лучше Fable, она также быстрее, лучше себя ведет и пишет гораздо более связно. К тому же у тебя не бывает случайного понижения до Opus. OpenAI, похоже, добивается этого благодаря партнерству с Cerebras, так что я бы не стал пока проводить аналогии с законом Мура, учитывая, что в этой области мы, похоже, только начинаем. Anthropic могла бы (и должна) сделать то же самое. Определенно ощущается, что разработка моделей достигла точки, когда было бы целесообразно создать специализированные чипы для нынешних моделей, поскольку они достаточно способны и останутся полезными, даже если будут дальнейшие улучшения. Если уж на то пошло, я думаю, проблема Anthropic скорее в их микроуправлении тем, что пользователи могут делать с их моделями; они создают себе излишние накладные расходы, чрезмерно контролируя использование и возможности.
- zkmon
Думаю, аналогия с законом Мура слабовата. В том случае скорость процессоров достигла предела. Что достигло предела в случае ИИ? Новые версии моделей продолжают выходить с все большими возможностями. Для пользователей, я чувствую, это скорее «бесплатный обед начался» — эти замечательные модели с открытым весом разбрасываются повсюду, ломая монополию нескольких крупных игроков.
- blfr
Что это за шаблонные задачи по кодингу, которые люди делают, что могут поручить их моделям попроще?