Ava õpik

mysummit.school - Tehisintellekti blogi juhtidele

Make Weak Model Great Again: kas promptimine parandab nõrka mudelit?

5 min lugemist

  1. aasta märtsis avaldas Venemaa digiministeerium seaduseelnõu „usaldusväärsete AI-mudelite" kohta. Kui see vastu võetakse – jõustumine on kavandatud septembriks 2027 – saavad riigiasutused ja kriitilise taristu operaatorid kasutada ainult registreeritud mudeleid. ChatGPT, Claude ja Gemini, mis edastavad andmeid välisriikidesse, võidakse piirata. Venemaa seadmedele plaanitakse kohustuslikku kodumaiste närvivõrkude eelpaigaldust.

Probleem on selles, et Vene mudelid jäävad maha. Meie 54 mudeli uuringus sai GigaChat 3,26 palli 5-st, GPT-5.4 – 4,80. Vahe 32%.

Kuid see ei ole ainult Venemaa probleem. Igaüks, kes kasutab odavamat või nõrgemat mudelit – olgu see Llama, Phi, Mistral, lokaalne juurutus või mõni piirkondlik pakkuja – seisab silmitsi sama küsimusega: kas targem promptimine suudab kvaliteedilõhe sulgeda?

Loe edasi
Make Weak Model Great Again: kas promptimine parandab nõrka mudelit?
Claude Code maksab 100 $/kuus – OpenCode teeb sama asja tasuta
11 min

Claude Code maksab 100 $/kuus – OpenCode teeb sama asja tasuta

  1. aasta märtsis avaldas Lenny Rachitsky artikli kõneka pealkirjaga: «Everyone should be using Claude Code». Materjal levis LinkedInis ja Telegrami kanalites, kogus sadu tuhandeid vaatamisi – ja nüüd küsib iga nädal mõni juht: kuidas seda proovida?

Vastus on ebamugav. Claude Code nõuab Anthropic Maxi tellimust, mis maksab 100 dollarit kuus. See on ühe konkreetse tarnija lukustus: üks mudel, üks ökosüsteem, üks hinnasilt. Ja tekib kummaline olukord – aasta üks enim arutatud TI-tööriist on rahalise barjääri taga märkimisväärse osa publiku jaoks, kes sellest loeb.

On olemas otsene alternatiiv. OpenCode on avatud lähtekoodiga projekt, mis teeb täpselt sama asja, töötab mis tahes mudeliga (sealhulgas tasuta) ja paigaldub 15 minutiga.

Millal tehisintellekt kahjustab õppimist – ja millal kahekordistab tulemusi
8 min

Millal tehisintellekt kahjustab õppimist – ja millal kahekordistab tulemusi

  1. aasta märtsis esines SXSW EDU konverentsil strateegilise tulevikuvaate nõustaja Sinead Bovell ettekandega tehisintellektist ja hariduse tulevikust. Ilma hype’i ja paanikaga. Kuid kahe uuringuga, mis muudavad seda, kuidas TI rolli õppimises mõtestada.

Esimene: tudengite grupp, kes kasutas ChatGPT-d piiranguteta, saavutas tulemused 17% kehvemini kui kontrollgrupp, kes töötas õpikuga. Teine: teine grupp, kus TI-d kasutati täielikult ümber kujundatud õppesüsteemi raames, edestas traditsioonilist loengut kahekordse marginaaliga.

Sama tööriist. Vastupidised tulemused. Erinevus seisneb lähenemises.

GigaChat Ultra Thinking: mõtleb kauem – vastab halvemini?
6 min

GigaChat Ultra Thinking: mõtleb kauem – vastab halvemini?

GigaChat Ultra Thinking mõtleb kauem ja kulutab rohkem arvutusvõimsust. Juhtimisülesandeid lahendab see 3,3% halvemini kui versioon ilma arutluseta. See ei ole viga ega juhus – see on muster, mida akadeemilised tööd on viimase kahe aasta jooksul dokumenteerinud.

Sel nädalal tutvustas Sber GigaChat Ultrat – uut lipulaevmudelit arutlusrežiimiga (Thinking). Mudel on tasuta saadaval veebiversioonis, mobiilirakendustes ja Telegrami boti kaudu. Lisasime mõlemad variandid kohe oma AI-mudelite uuringusse juhtidele: lasime läbi kõik 32 stsenaariumi ühtse metoodika järgi, hindasime mõlema LLM-kohtuniku poolt, võrdlesime ülejäänud 52 mudeliga.

TI ja projekti rütm: kuidas juht vabaneb 300 tunnist aastas
11 min

TI ja projekti rütm: kuidas juht vabaneb 300 tunnist aastas

Kaksteist tundi nädalas. Nii palju aega kulutab tüüpiline projektijuht aruannetele, plaanide uuendamisele, huvipoolte teavitamisele ja riskide jälgimisele. See on peaaegu kolmandik tööajast, mis ei kulu otsuste tegemisele, vaid nende vormistamisele.

TI-ga väheneb see aeg kolmele tunnile. Aga ainult ühel tingimusel: TI peab olema integreeritud igapäevasesse töörütmi, mitte kasutatav episoodiliselt – „kui meelde tuleb".

ClawCon, Hiina ja $100 miljardit: OpenClaw okosusteemi ja mulli vahel
10 min

ClawCon, Hiina ja $100 miljardit: OpenClaw okosusteemi ja mulli vahel

320 000 tarni GitHubis. Fuusiline konverents Manhattanil. Valitsuse toetused Shenzenis. Kuue nadalaga on OpenClaw labiud tee huvitava README-ga hoidlast geopoliitilise nahtuseni, mida arutavad Bernsteini analuutikud, Hiina toostusministeeriumi ametnikud ja Xianyu kasutajad, kes postitavad noustamisteenuste kuulutusi pealkirjaga “aitan eemaldada”.

See on sarja kuues osa. Eelmises osas fikseerisime 265 000 tarni, looja liitumise OpenAI-ga, esimesed enterprise-juurutused Sundae Bari kaudu ja kolm uut CVE-d. See oli 12 paeva tagasi.

Kimi Moonshotilt 2026: K3, K2.6, K2.7-Code ja agendid juhile
16 min

Kimi Moonshotilt 2026: K3, K2.6, K2.7-Code ja agendid juhile

Kas avatud Hiina mudel suudab konkureerida OpenAI ja Anthropicu suletud lipulaevadega? Meie sõltumatu testimise põhjal jõudis uus Kimi K3 (ilmus 16. juulil 2026) 2. kohale 47 mudeli seast. Kõrgemal on ainult GPT-5.6 Sol – ja erinevalt sellest on Kimi K3 avatud kaaludega, kordades odavam kui GPT või Claude ning seda saab jooksutada oma infrastruktuuris, mis EL-i ettevõttele tähendab andmete suveräänsust ja lihtsamat GDPR-i vastavust.

Chat Z.AI (GLM-5) 2026: Hiina mudel, mis teeskleb end Claude'i olevat
21 min

Chat Z.AI (GLM-5) 2026: Hiina mudel, mis teeskleb end Claude'i olevat

  1. veebruaril 2026 ilmus OpenRouteri platvormile anonüümne mudel nimega „Pony Alpha“ – tasuta ja ilma igasuguse infota selle loojate kohta. TI-kogukond asus kohe välja selgitama, kes selle tegi. Programmeerimises jõudis mudel Claude Opus 4.5-le väga lähedale. Küsimusele „kes sa oled?“ vastas see: „Ma olen GLM“. Kui aga paluti teha veebileht, mis mudelit ennast tutvustab, kirjutas see: „I am Claude, created by Anthropic“.

See kordus iga kord. Ja just see hetk määrab kõik, mida GLM-5 kohta tuleb teada enne, kui jõuame võrdlustestide ja hindadeni.

AI säästab õpetajale 6 tundi nädalas. Kuid 97% ei märka seda
9 min

AI säästab õpetajale 6 tundi nädalas. Kuid 97% ei märka seda

Gallupi ja Walton Family Foundationi küsitlus (2024–2025, USA õpetajate representatiivne valim) tuvastas muljetavaldava näitaja: regulaarselt AI-d kasutavad õpetajad säästavad keskmiselt 5,9 tundi nädalas – see võrdub kuue täistööpäevaga õppeaasta jooksul. Kõlab nagu lahendatud probleem.

Kuid Royal Society of Chemistry paralleelne küsitlus (2024, Suurbritannia) näitab teistsugust pilti: 44% õpetajatest olid AI-d proovinud, aga ainult 3% teatas tegelikust töökoormuse vähenemisest. Üks matemaatikaõpetaja Iirimaalt selgitas lõhet täpsemalt kui ükski statistika: «AI genereerib töölehti kiiresti, kuid neid tuleb hoolikalt üle kontrollida – ja ajasääst osutub väiksemaks, kui tundus.»

Kumb on õigus? Oleme juba analüüsinud AI kriisi hariduses õpilaste vaatenurgast – 86% õpilastest kasutab AI-d, kuid kriitiline mõtlemine halveneb. Nüüd – õpetajate pool. Viimase kahe aasta jooksul on kogunenud piisavalt eksperimentaalseid andmeid, et vastata sellele küsimusele mitte arvamuste, vaid arvudega.