↗️Подборка AI-сервисов, чтобы сделать бизнес-процессы эффективнее

Рынок перенасыщен AI-решениями, но далеко не все из них дают бизнесу измеримую пользу. Важно понимать, какие инструменты оптимизируют процессы, снижают затраты и повышают эффективность.

Команда red_mad_robot AI собрала подборку рабочих сервисов — сохраняйте, делитесь и дополняйте список в комментариях.

P.S. Это первая часть подборки — в ней собраны только международные инструменты. В следующем выпуске разберём российские решения.

#AI_moment

red_mad_robot и билайн заключили стратегическое партнёрство в сфере AI

Объединили усилия с билайн, чтобы вместе разрабатывать и внедрять GenAI-решения — от внутренних инструментов до продуктов для корпоративных клиентов и розницы.

Фокус — на реальных задачах. Будем создавать виртуальных ассистентов, системы управления знаниями, мультиагентные платформы и интеллектуальные сервисы. Всё — чтобы ускорить принятие решений, повысить операционную эффективность и упростить сложные процессы в бизнесе.

Отдельное направление — персонализированные AI-сервисы для клиентов билайна с подбором продуктов, управлением подписками и поддержкой в различных сферах. Команды уже в деле ✅

Фаундер red_mad_robot Алексей Макин:

Технологии и экспертиза red_mad_robot в области AI, объединённые с опытом билайна в работе с клиентами и масштабными сервисами, позволят создавать прорывные AI-решения, востребованные как в бизнесе, так и в повседневной жизни пользователей. Вместе мы сможем ускорить внедрение передовых технологий и сделать их доступнее.

#AI_moment #роботайм

Подборка сервисов для быстрой оценки и сравнения LLM

Открытых моделей становится всё больше, а универсального ответа, какую ставить в продукт — нет. Одним важна точность, другим — стоимость, масштабируемость или устойчивость на длинных запросах.

Сравнительные сервисы упрощают этот выбор: они фиксируют поведение в реальных сценариях, агрегируют пользовательские оценки и показывают, какие решения уже в продакшене. Собрали подборку таких платформ.

1️⃣ OpenRouter: рейтинг LLM по реальному использованию

OpenRouter публикует открытый рейтинг моделей, основанный на частоте их использования в реальных продуктах. Это не лабораторные тесты, а фактические данные из прикладных сценариев: кодинг, маркетинг, финтех, технологии. 

Рейтинг можно фильтровать по задачам и периоду: за день, неделю, месяц или по росту популярности. Это рыночный барометр: если модель стабильно удерживает лидерство в вашей категории — её используют в продакшене.

2️⃣ Chatbot Arena (LMSYS): парные сравнения моделей 

Платформа предлагает формат арены: пользователь задаёт вопрос, а две модели отвечают параллельно. После этого выбирается лучший ответ. По итогам сравнений формируется рейтинг по системе Elo — как в шахматах, только для LLM.

Для моделей на русском языке есть аналог — LLM Arena. Сервис также поддерживает сравнения, голосование за лучший ответ и динамический рейтинг. Включены YandexGPT, GigaChat, MTS AI и другие модели.

3️⃣ Hugging Face: рейтинг по независимым бенчмаркам

В отличие от рейтингов популярности или пользовательских голосов, Hugging Face оценивает модели по результатам стандартных тестов: MMLU (общие знания),  BBH (логика), IFEval (следование инструкциям), кодингу, математике и другим. Каждая модель получает баллы по ряду метрик, по которым можно отсортировать модели.

4️⃣ MERA: открытый бенчмарк для русскоязычных LLM

Лидерборд ранжирует модели по результатам фиксированного набора задач: логика, код, знания, этика. Оценка проходит в равных условиях: стандартизированные промпты, единые параметры, открытая методика.

Подходит, если вы работаете с русскоязычными моделями, и вам важна применимость и эффективность в конкретной области.

Какие выводы? 
Выбор LLM — это управленческое решение с последствиями для качества, стоимости и скорости продукта. Сравнительные платформы не заменяют пилоты, но позволяют действовать быстрее и точнее:

📍 Отсекать слабые решения до интеграции
📍 Фокусироваться на моделях, которые уже работают в продакшене
📍 Оценивать зрелость open-source вариантов без риска потерь в качестве

Если вы внедряете LLM в продукт, рейтинги помогают действовать не по наитию, а по обоснованным критериям. Но важно не полагаться на один источник — первичную кросс-оценку стоит строить на данных из разных сервисов. 

#AI_moment

@Redmadnews

red_mad_robot совместно с @beeline представил первую линейку AI-агентов

На ПМЭФ мы показали результат технологического партнёрства с билайном — первую линейку корпоративных AI-агентов, ориентированных на прикладные задачи бизнеса и госсектора.

Агенты закрывают пять ключевых направлений:

📍 Продажи
📍 Контакт-центр
📍 Административные процессы
📍 Разработку
📍 Маркетинг

В отличие от классических чат-ботов, AI-агенты взаимодействуют в формате диалога, понимают задачи в свободной форме, обращаются к внутренним базам данных и внешним источникам информации — и возвращают готовое решение. Это интеллектуальные ассистенты, встроенные в корпоративную инфраструктуру и адаптированные под реальные процессы.

Если вы на ПМЭФ — приходите на наш стенд, чтобы первыми протестировать сценарии вживую.

#AI_moment #роботайм

↗️red_mad_robot

Вайб Цех: как LLM меняют практику разработки

Один день — один цех, где производство кода становится совместной работой человека и модели. 25 октября проведём митап для инженеров и исследователей, работающих с LLM и GenAI, и разберёмся, как вайб-кодинг меняет саму структуру разработки.

↗️ Валерий Ковальский (red_mad_robot) откроет программу и расскажет, как разработчик переходит от написания кода к работе с целями и промптами.

↗️ Александр Абрамов (SberAI) продолжит темой эффективности LLM — от архитектуры до обучения с подкреплением.

↗️ А Максим Скорченко (red_mad_robot) покажет, как превратить модели в инструмент управления и сместить фокус с исполнения на результат.

В завершении — панельная дискуссия с участием спикеров из SberAI, Cloud.ru и СберТех.

Изучить всю программу и зарегистрироваться можно тут.

#AI_moment #роботайм

↗️ red_mad_robot

red_mad_robot и СберТех разработали мультиагентную систему, которая автоматически находит и исправляет уязвимости в коде ⚡

Она анализирует результаты SAST — статического анализа, который выявляет потенциально опасные места на этапе разработки. В системе несколько агентов: один собирает контекст, другой определяет, какие срабатывания действительно критичны, а третий формирует патчи и предлагает изменения в исходный код.

Результат — снижение ручной нагрузки, ускорение цикла исправлений и повышение точности анализа до 70 %.

В новой статье подробно рассказали, как устроена архитектура и зачем вообще нужен мультиагентный подход. Читайте!

#AI_moment #роботайм

↗️red_mad_robot

Новая карта LLM-практик в России: исследование red_mad_robot

Проводим опрос, чтобы понять, как разработчики, исследователи, продакты и основатели AI-стартапов используют LLM в своей повседневной работе. Ответы помогут зафиксировать реальные сценарии применения и определить, какие value-added сервисы действительно нужны пользователям, чтобы ускорить эксперименты и снизить затраты на работу с моделями.

📎 Опрос занимает 5–7 минут, а пройти его можно по ссылке.

После завершения исследования все участники получат аналитику об LLM, функциях и метриках, которые сегодня в фокусе у продвинутых команд в России.

#AI_moment #роботайм

↗️ red_mad_robot

Карта рынка GenAI: как он устроен в России

Центр AI-компетенций red_mad_robot собрал большой отчёт по состоянию российского рынка GenAI в 2025 году. Получилась настоящая онтологическая карта с уровнями экосистемы, распределением ролей и зонами, где формируются ключевые компетенции.

Мы проанализировали локальный ландшафт, зафиксировали связи и точки роста, а контекст и практические детали дополнили разговоры с экспертами из red_mad_robot, @beeline и @skolkovo_channel.

Сохраняйте и читайте PDF!

#AI_moment #трендвотчинг

↗️ red_mad_robot

Дисциплина для LLM: как схемы делают рассуждения управляемыми

Несмотря на появление всё более сложных моделей, их поведение остаётся непредсказуемым: один и тот же запрос может давать разные ответы, а ход рассуждений — теряться.

В новой статье на Habr показываем, как Schema-Guided Reasoning (SGR) помогает управлять reasoning-процессами, делимся примерами из практики и рассказываем, как команда R&D red_mad_robot развивает этот подход вместе с комьюнити в open-source-проекте SGR Deep Research.

#AI_moment #роботайм

↗️ red_mad_robot