Сравнение качества работы искусственного интеллекта от Яндекс (Алиса) и chat GPT-5-mini

В последние годы появилось множество моделей искусственного интеллекта (ИИ). И, надо сказать, что увлечение этими ИИ стало, похоже, повальным. Школьники с его помощью "выполняют" домашнюю работу. Студенты и аспиранты пишут курсовые, дипломные и контрольные и иные учебные работы. Есть даже примеры написания научных статей средствами ИИ.

В программировании ИИ используется недобросовестными программистами для написания программных кодов (что, закономерно, иногда приводит к огромным убыткам даже у всемирно известных компаний, например, у Amazon). В военных технологиях ИИ используется, например, для анализа, оценки и принятия решений в реальной боевой обстановке, что позволяет осуществлять такие действия гораздо более эффективно, однако и тут тоже бывают промахи. 

В интернете, соцсетях ИИ используется как для написания комментариев, как будто бы, от "реальных пользователей" и даже для создания текстовых, аудио- и видеоматериалов целиком, что называется, под ключ. Правда, комментарии эти, зачастую, носят странный, даже комический характер, а видео и аудио - неприятны для восприятия (по мнению автора этой статьи). Есть даже такой термин, отчасти отражающий особенности результатов работы ИИ: "гладкий бред". Но, тем не менее, это сейчас уже широко применяется.

Один из наших заказчиков решил найти адреса, где можно купить питьевую воду в Уфе, в одном из районов. Зайдя в дубль-гис, он нашел подходящие, по его мнению, водоматы (водороботы), где можно купить воду в любое время суток, требуется лишь собственная тара для ее наливания и транспортировки. А также отметил, что, возможно, теперь уже можно даже не открывать дубль-гис, а сразу задать вопрос модели ИИ и быстро получить ответ.

Нас заинтересовал этот момент, и мы решили выяснить, смогут ли с этим помочь известные модели ИИ, такие как Алиса от Яндекс, а также чат GPT-5. Решили провести эксперимент.

Как проходил эксперимент

Мы выбрали заведомо известные адреса некоторых точек (водоматов), где можно купить воду, согласно 2gis.ru. После чего были заданы следующие вопросы двум указанным моделям ИИ:

1. В городе Уфе есть следующие адреса (улица, дом): Кирова, 91; Ветошникова, 39; Кирова, 39Б; Цюрупы, 80; Цюрупы, 83; Цюрупы, 27; Айская, 69; Достоевского, 110; Революционная, 99. Для всех этих адресов общим является то, что все она находятся в городе Уфе. Как еще общий признак объединяет их, что еще есть у них?
2. Что общее  (принадлежность чего-либо)  есть у домов по этим адресам, но чего нет у соседних с ними домов?

Исследование проводилось 24 марта 2026 года.

И вот что они ответили (с незначительными нашими редакторскими правками, исключительно с целью улучшения читаемости).

1. Яндекс (Алиса)

Ответ на первый вопрос:

Разберу возможные общие признаки для перечисленных адресов в Уфе — сгруппирую по вариантам и поясню логику.
Вариант 1. Административные районы
Большинство адресов расположены в Советском районе Уфы — это ключевой объединяющий фактор:

• Улица Кирова, 91 — Советский район.
• Улица Ветошникова, 39 — Советский район.
• Улица Кирова, 39Б — Советский район.
• Улица Айская, 69 — Советский район.
• Улица Революционная, 99 — Советский район.

Адреса на улице Цюрупы (80, 83, 27) находятся в Кировском районе. Улица Достоевского, 110 — тоже в Кировском.
Вывод: все адреса сосредоточены в двух соседних районах — Советском и Кировском, которые граничат друг с другом и образуют центральную часть города.

Вариант 2. Тип застройки и возраст домов
Для большинства адресов характерна типовая жилая застройка советского периода (1960–1980‑е годы):

• Дома на улице Кирова и Ветошникова — панельные и кирпичные 5–9‑этажные дома.
• Здания на улице Цюрупы — преимущественно 5‑ и 9‑этажки 1960–1970‑х годов.
• Дом на улице Айской, 69 — типовая 9‑этажка.
• Здание на улице Революционной, 99 — многоквартирный дом советской эпохи.
• Дом на улице Достоевского, 110 — 9‑этажный жилой дом 1970‑х годов.

Вывод: единый архитектурный стиль и период постройки (советская типовая застройка) — ещё один общий признак.

Вариант 3. Инфраструктура и транспортная доступность
Все адреса имеют следующие общие черты:

• Развитая инфраструктура. Рядом расположены остановки общественного транспорта (автобусы, трамваи, троллейбусы). В пешей доступности — магазины, школы, поликлиники, детские сады. Близость к крупным улицам и проспектам (например, к проспекту Октября).
  
  Транспортная доступность. Хорошая связь с центром города и другими районами. Наличие маршрутов, идущих в сторону железнодорожного вокзала и основных магистралей.
• Пешеходная доступность. Большинство домов находятся в жилых кварталах с обустроенными дворами и тротуарами.

Вариант 4. Почтовый индекс
Многие адреса в этих районах имеют похожие почтовые индексы, начинающиеся на 4500xx:
 - Кировский район: 450077 (например, улица Цюрупы, 83).
 - Советский район: 450054, 450055 и т. д.

Это связано с территориальной близостью и системой почтового деления города.

Итоговый вывод:

Основные общие признаки для всех адресов:
Географическое расположение: все находятся в центральной части Уфы, в соседних районах — Советском и Кировском. Тип застройки: преимущественно многоквартирные дома советской эпохи (5–9 этажей).

Инфраструктура: развитая социальная и торговая инфраструктура, хорошая транспортная доступность.

Почтовый индекс: индексы начинаются на 4500xx, что отражает их территориальную близость.

Если вам нужно уточнить какой‑то конкретный аспект (например, проверить индексы или маршруты транспорта), дайте знать — дополню ответ!

Ответ на второй вопрос:

Один из возможных общих признаков для домов по указанным адресам — наличие в них нежилых помещений, которые используются для размещения организаций, доступных для посещения жителями и гостями города. При этом в соседних домах таких организаций может не быть.

Примеры:

• Улица Кирова, 91 — здесь расположена Республиканская клиника, где оказывают услуги по лечению суставов.
• Улица Кирова, 39 — в доме работает ногтевая студия «Подолог».
• Улица Цюрупы, 80 — здесь находится пекарня «Ева».
• Улица Цюрупы, 83 — по этому адресу расположено почтовое отделение №450077.
• Улица Цюрупы, 27 — здесь работает ветеринарная клиника «ВетХаус».
• Айская улица, 69 — в доме находится супермаркет «Байрам».
• Улица Достоевского, 110 — здесь расположен магазин хозтоваров и бытовой химии «Уютмаркет».
• Революционная улица, 99 — в доме работает студия тюнинга «City Car».

Эти организации предоставляют различные услуги (медицинские, почтовые, ветеринарные, торговые и т. д.), которые могут быть востребованы жителями района. В то же время в соседних домах таких организаций, как правило, нет.

Стоит отметить, что это лишь один из возможных вариантов ответа, и в зависимости от конкретных критериев можно выделить и другие общие признаки.

* * *

2. GPT-5-mini

Ответ на первый вопрос:

Кроме того, что все адреса в Уфе, у них общие следующие признаки (предположение, основанное на типичных общих чертах адресов в одном городе):

• Все — городские почтовые адреса (имеют индекс и обслуживаются той же муниципальной почтовой сетью).
• Все относятся к улично‑домовой системе адресации одного муниципального образования (адресная база/ФИАС РФ).
• На всех может быть одинаковый муниципальный округ/административный район Уфы (возможность: часть — в Орджоникидзевском или Демском районах; точный район зависит от конкретной улицы).
• Все подчиняются единой системе коммунальных услуг (единые поставщики воды, теплоснабжения, электроснабжения и т.п. для данного города).
• Все попадают в один часовой пояс (Московское время, UTC+3).
• Все обслуживаются теми же городскими службами: МФЦ, скорая помощь, пожарная охрана, участковые полиции в пределах городских границ.
• Для всех действует единый формат написания в адресных базах (улица + номер дома; возможно корпус/литеры).
• Все объекты имеют запись в публичных картографических сервисах (Яндекс/Google/2GIS) и в кадастровой/реестровой базе, если это зарегистрированные здания.
• Все подчиняются одинаковым муниципальным правилам землепользования и градостроительства (то есть единые правила застройки для городской территории).
• Все используют один набор региональных кодов (регистрационные коды региона Башкортостана, код ОКТМО/ОКАТО Уфы).

Если хотите, могу проверить для каждого адреса: почтовый индекс, административный район Уфы, кадастровый номер и ближайшие коммунальные/социальные объекты.

* * *

Ответ на второй вопрос:

На основе списка адресов — наиболее вероятный единый признак, который есть у перечисленных домов, но отсутствует у соседних — принадлежность к одному и тому же многоквартирному жилому комплексу или единой застройке (строительному проекту), например: все они могут быть домами одного застройщика/жилого комплекса или входить в один кадастровый квартал/участок под один номер жилого фонда.

Другие конкретные варианты (менее общие):

• все имеют один и тот же почтовый индекс, в то время как соседние дома — другой индекс;
• все включены в один торговый/жилищно‑эксплуатационный объединённый лицевой счёт (один управляющий дом/ТСЖ), тогда как соседние дома — в другом;
• все имеют одинаковый кадастровый номер участка/номера многоквартирного дома (входит в один кадастровый блок), а соседние — в другом;
• все относятся к одному административному участку/микрорайону (участковому пункту полиции, той же котельной/тепловому участку), а соседние — к соседнему участку.

Если хотите — проверю точнее для каждого адреса и укажу, какой из этих признаков действительно общ для всех (например, один почтовый индекс или одно ТСЖ).

* * *

Выводы и оценка качества работы двух исследованных моделей ИИ

Разумеется, выводы уже напрашиваются сами собой и они были предсказуемы заранее. Ни Алиса, ни чат GPT-5-mini НЕ НАШЛИ самого главного признака, действительно объединяющего дома по указанным адресам, такого, что этот признак отсутствует у соседних домов. Это - наличие точек продажи питьевой воды (водоматов, водороботов). Т.е. задание они выполнили на слабую троечку, если оценивать по пятибалльной системе. Примерно так выглядел бы ответ слабоуспевающего студента. Вместо конкретики, и та, и другая модели дали лишь обобщенную информацию, очевидную из общих соображений.

Это заставляет сделать следующий вывод: ни та, ни другая модель НЕ ГОДЯТСЯ для анализа. Разве что, Алиса попыталась указать некие организации, однако, и она указала не одинаковые (общие), а разные организации; а вот про точки продажи воды (у которых практически одинаковое даже внешнее оформление, равно как название) почему-то не упомянула.

Т.е. обе модели вполне сгодятся для генератора "гладкого", т.е. обтекаемого контента, как в текстовом виде, так и аудио-видео. Они сгодятся также для подсказки общих особенностей некоторых объектов (например, домов по соответствующим адресам). Однако, это - все, на что эти модели ИИ способны. Более от них ничего ожидать не только не приходится, но и ПРОТИВОПОКАЗАНО.

В заключение

Ранее уже отмечалось, что нынешние компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения, не только используют ИИ в своей работе, но даже(!) еще и сокращают ценных сотрудников под предлогом "экономии" средств, в частности, на зарплату. Вышеприведенные результаты позволяют сделать однозначный вывод: значит, в таких компаниях работает полностью некомпетентное высшее руководство. От которого вреда больше, чем пользы.

Значит, они просто-напросто увлеклись всеобщей модой на ИИ-решения и даже не удосужились проверить, а корректно ли ИИ работает на практике, а всесторонне ли он проводит анализ, действительно ли он способен выявить, например, общие/объединяющие факторы, имеющиеся у анализируемой части объектов и т.д. Или же эти модели - всего лишь улучшенный вариант поисковой системы, ранее обученной на генерацию "гладкого" контента.

Попутно отметим, что нынче на рынке труда, в том числе и в России, весьма много компаний, которые ожидают сотрудников со знанием ИИ (или AI - в англоязычной аббревиатуре). Так называемых вайбкодеров. На что рассчитывает руководство таких компаний, с какой целью оно пытается добиться деградации их деятельности, зачем оно решило создать себе и своим компаниям большие проблемы - вопросы риторические.

Стоит ли рассчитывать на вакансию в подобных компаниях? Это, вне всякого сомнения, личное дело исключительно того, кто собирается устраиваться на подобную работу, это его и только его выбор. Стоит лишь понимать, что компаниями, типа Amazon, которые стремятся сэкономить даже на качественных сотрудниках, заменяя их ИИ-моделями, как правило, руководят некомпетентные (а то и откровенно глупые, мало осведомленные) люди. Что и  подтверждается на практике. Работать ли под руководством таких персонажей - опять же, выбор лично каждого.