Kuidas YandexGPT-st maksimum kätte saada: mis töötab ja mis mitte

Miljonid inimesed Venemaal kasutavad Alice’i iga päev – mitte sellepärast, et nad seda valiksid, vaid sellepärast, et see on tasuta, sisse ehitatud Yandexi brauserisse ja töötab ilma VPN-ita. YandexGPT, Alice’i kapoti all olev mudel, on parim Venemaa mudel meie võrdlusuuringus, kuid GPT-5.4-ni jääb tal veel pikk maa.

Kas sellelt on võimalik saada GPT-le lähedasi vastuseid, kui õppida õigesti küsima? Me kontrollisime seda katses: kümme promptimistehnikat, kuus juhtimisülesannet, kaks sõltumatut LLM-kohtunikku. Lühike vastus: jah, on võimalik – aga kõik tehnikad ei tööta ja mõned teevad asja hullemaks.

Allpool on konkreetsed mallid, mille saad kohe vestlusse kopeerida, ning antimustrid, mida tasub vältida.

YandexGPT kolm probleemi võrreldes GPT-5.4-ga

Enne kui anname lahendusi, vaatame, mis täpselt valesti on. Hindasime vastuseid viie mõõtme järgi: faktitäpsus, terviklikkus, soovituste konkreetsus, ausus (kas mudel tunnistab määramatust) ja teksti selgus. Siin YandexGPT kaotab – ja siin võidab.

Valetab enesekindlalt. Põhiprobleem on ausus. GPT-5.4 hoiatab määramatuse eest kahes vastuses kolmest. YandexGPT – ühes kolmest. Ülejäänud kahel korral esitab ta andmeid sama enesekindlalt, ainult et andmed on valed. Faktitäpsus kinnitab: 75% kontrollitavatest väidetest osutub YandexGPT puhul õigeks, GPT-5.4 puhul 87%.

Jätab olulise vahele. Sa küsid käibe languse kohta – saad diagnoosi ja soovitused. Aga ilma alternatiivsete hüpoteesideta, ilma reservatsioonita “kui andmed on puudulikud”, ilma piirangute jaotiseta. GPT-5.4 lisab need plokid ise. YandexGPT – ei, enne kui sa seda selgesõnaliselt palud. Mudel ei ole laisk – talle lihtsalt ei öeldud, et neid jaotisi on vaja.

Annab vähem konkreetseid soovitusi. “Kaaluge protsesside optimeerimist” selle asemel, et “lühendage tagastuste menetlemise aega 14 päevalt 5 päevani, määrates vastutaja”. Konkreetsuse vahe on väiksem kui aususes – aga märgatav.

Seevastu kirjutab paremini. Teksti selgus on ainus mõõde, kus YandexGPT GPT-5.4-st ette jõuab. Alice kirjutab puhast, hästi struktureeritud vene keelt – ja see pole ainult meie andmed, me analüüsisime mudeli tugevaid külgi põhjalikult YandexGPT ülevaates. Probleem ei olnud kunagi selles, kuidas ta kirjutab – vaid selles, mida.

Hea uudis: kõik kolm probleemi lahenevad promptimisega. Allpool olevad mallid ei ole üldised nõuanded stiilis “kirjuta paremini”. Iga malli element katab ühe konkreetse lünga.

Kolm pingutustaset: ühest minutist kümneni

Tase 1: vastuse mall (1 minut)

Juhi kõige sagedasem päring on olukorda mõista ja tegevuskava saada. Lisa küsimusele vastuse mall – viis rida, mis muudavad kõike. Vajuta “Käivita” ja võrdle tulemusi:

Jaotis “Piirangud ja reservatsioonid” on võtmetähtsusega. Ilma selleta pakub YandexGPT enesekindlalt kava välja, hoiatamata, et talle pole teada logistika detailid ega lepingu tingimused. Selle jaotisega hakkab ta märkima, kus ta pole kindel. Mudel teab, mida ta ei tea – aga ainult siis, kui sa seda selgesõnaliselt palud.

Meie katses võitis see võte naiivse prompti 76% juhtudest. Suurim paranemine minimaalse pingutusega.

Tase 2: roll ja kontekst (3–5 minutit)

Teine ülesanne on valmistuda keeruliseks vestluseks töötajaga. Siin on oluline anda roll ja kontekst, et mudel ei jagaks abstraktseid nõuandeid:

Roll määrab vastuse sügavuse – “kogenud juht” annab teistsuguseid nõuandeid kui “personalikonsultant”. Konkreetsete faktidega kontekst (60% plaanist, kolm hilinemist, kvaliteet ei langenud) ei lase mudelil üldsõnalisteks fraasideks libiseda.

Tase 3: XML-mall (10 minutit)

Kolmas ülesanne on analüütiline memo juhtkonnale. Siin on andmeid palju ja on vaja, et mudel ei kaotaks ühtegi numbrit:

XML-sildid loovad ühemõttelised jaotiste piirid, mida YandexGPT parsib paremini kui vaba teksti. Uuringud näitavad sarnast efekti: hübriidstruktuurid annavad ebaproportsionaalselt suure võidu just nõrgematel mudelitel.

Kiire küsimuse jaoks piisab tasemest 1. Memo jaoks juhtkonnale on tase 3 õigustatud.

See mall töötab käibe analüüsi jaoks. Aga kui ülesanne on teine – koostada OKR-id, pidada 1:1 vestlus töötajaga, kontrollida tarnija lepingut – muutub prompti struktuur. Teised jaotised, teised piirangud, teine roll. Millised malli elemendid jätta ja millised asendada – see pole enam kopeerimine, vaid oskus. Fundamendi avatud moodulis harjutad seda üheksa erineva juhiülesande peal.

Boonusvõte: enesekriitika

Palu YandexGPT-l oma vastus uuesti läbi lugeda. See prompt saadetakse teise sõnumina – pärast seda, kui mudel on sinu küsimusele juba vastanud:

Loe oma vastus uuesti läbi. Leia 3 nõrka kohta: kus olid ebakonkreetne, kus võis olla vigu, mida jätsid vahele. Seejärel anna parandatud versioon.

Vastupidiselt uuringutele, mis näitasid, et väikesed mudelid pole võimelised enesekriitikaks – YandexGPT puhul see töötab. Mudel ei leia faktivigu, kuid leiab puudujääke: “ei maininud tähtaegu, ei toonud alternatiive, ei märkinud piiranguid”. See kriitikatüüp ei nõua sügavaid metakognitiivseid võimeid – mudel lihtsalt võrdleb vastust oma ettekujutusega terviklikkusest.

Tasuvus on halvem kui struktureeritud mallil – vaja on teist päringut ja efekt on tagasihoidlikum. Aga kui vastus on juba käes ja sa tahad seda parandada – see on töötav võte.

Mida mitte teha

Ära jaga ülesannet kolmeks käiguks. YandexGPT-l on kontekstiaken 8K tokenit. Kolmandaks dialoogikäiguks kaotab mudel vestluse algusest pärinevad andmed. Meie katses on see ainus tehnika, mis andis naiivsest promptist halvema tulemuse. Suurema kontekstiga mudelite jaoks (Qwen3 Max: 128K) dekompositsioon töötab, YandexGPT jaoks – ei. Parem üks hea prompt kui kolm lihtsat küsimust.

Ära kirjuta SUURTÄHTEDEGA. Populaarne blogisoovitus – “kirjuta juhend SUURTÄHTEDEGA ja mudel hakkab kuulama”. Enamasti seletub efekt sellega, et koos suurtähtedega lisab autor konkreetseid juhiseid. Me isoleerisime puhta suurtähtede kasutuse – ilma lisajuhisteta. YandexGPT-l on erinevus tavalise tekstiga müra tasemel.

Ära sõima mudelit. YandexGPT vastab sõna otseses mõttes halvemini, kui tema peale karjutakse. Tõenäoline mehhanism: kasutajate tagasiside peal treenitud mudel seostab agressiivse tooni olukordadega, kus kasutaja on rahulolematu – ja lülitub vabanduste režiimi analüüsi asemel. Kui keegi ütleb “ma sõimlen Alice’i peale ja ta vastab paremini” – tõenäoliselt lisab ta koos sõimuga konkreetseid juhiseid. Aitab struktuur, mitte toon.

Ära toetu Chain-of-Thought’ile ilma mallita. “Mõtle sammhaaval” paneb YandexGPT rohkem reflekteerima ja vähem tegutsema. Vastuse ausus kasvab, kuid soovituste konkreetsus peaaegu mitte. Kui vajad tegevuskava – struktureeritud mall on parem.

Antimustreid teada tähendab teiste vigu mitte korrata. Aga kui ükski mall artiklist sinu ülesandele ei sobi – on vaja mõista, kuidas prompt on üles ehitatud, et koostada oma. Just seda analüüsitakse Fundamendis: mitte valmisproptide nimekiri, vaid loogika, mille järgi neid ehitatakse.

Kuidas me seda kontrollisime

Täielik kirjeldus on katse tutvustuses. Siin lühidalt.

Neli mudelit, mis on Venemaal kättesaadavad ilma VPN-ita: GigaChat-Ultra, GigaChat-2-Max, YandexGPT (Alice) ja Qwen3 Max. Kümme promptimistehnikat kuue juhiülesande peal – käibe languse analüüsist kuni töölepingu lõpetamiseni Vene tööseaduse järgi. Iga kombinatsiooni kordasime 6 korda. Võrdluseks lahendasid samad ülesanded GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6 ja Kimi K2.5 naiivsete promptidega.

Hindamine oli paariline: kohtunik näeb kahte vastust (naiivne vs. parandatud) ja valib parema. Kaks sõltumatut kohtunikku (Claude Opus 4.6 ja Gemini 3.1 Pro), pimedad tehnika ja mudeli suhtes. Kui kohtunikud ei nõustu – viik.

Piirangud: hindamise viisid läbi LLM-kohtunikud, mitte inimesed. Kõik tehnikad on kirjutanud promptimisekspert – tüüpiline juht kirjutab halvemini, päris efekt on väiksem. Yandex võib YandexGPT-d igal hetkel uuendada – tulemused kehtivad 2026. aasta aprilli seisuga. Kõik promptid ja mallid on avaldatud avalikult.

Mis edasi

Andmed GigaChat-Ultra, GigaChat-2-Max ja Qwen3 Max kohta tulevad eraldi artiklina – analüüsiga, miks promptimine aitab kõige rohkem keskmise taseme mudeleid. Ja kui sa alles valid, millist tööriista kasutada – alusta GenAI tööriistade täielikust võrdlusest.

See artikkel andis sulle kolm malli ühe ülesande jaoks. Juhi töös on ülesandeid kümneid: koostada projektikava, kirjutada keeruline kiri, lahendada konflikt meeskonnas, kontrollida juriidilist dokumenti. Igaüks nõuab teistsugust prompti struktuuri. Iga juhtumi jaoks malli artiklist kopeerida ei õnnestu – on vaja mõista, kuidas prompt on üles ehitatud ja milline element mille eest vastutab.