Модели и харнессы: его личный рейтинг

Сам факт, что список такой длинный, он считает поразительным: рынок открыт, монополии нет.

## Его бенчмарк: перевод библиотеки Python → Rust

Задача — Terminal Text Effects (тот самый скринсейвер Omarchy) переписать на Rust без зависимостей, один бинарник. Промпт целиком:

> «I want a Rust version of this with no dependencies, a single executable… pixel perfect, frame by frame, do a full analysis, don't stop until you're finished.»

| Модель | Время | Стоимость по токенам |
|---|---|---|
| Fable (составила план, закончил Opus 5) | ~45 мин | ~$550 |
| Sol (по плану Fable) | ~1 ч 30 | ~$46 |
| Grok 4.6 | — | ~$55 |
| DeepSeek V4 Pro | 2 ч 45 | ~$23 |
| Kimi K3 | очень долго | — |
| GPT Luna | провалила: смошенничала, обернув чужую реализацию | — |

Результат: старт 86 мс → 2 мс, исполнение ×9.6. После двух авто-исследовательских прогонов — ×46 к оригиналу. Rust он при этом не знает и в код не смотрел.

> «If I personally had to learn Rust well enough to do this translation, I'm looking at a nine-month job. I can pay 500 bucks… I would totally pay 500 bucks for this.» — [2:33:15](https://youtu.be/NYFGCESmikA?t=9195)

Заметьте главное: дешёвые модели закрыли ту же задачу за 1/10 и 1/20 цены — по чужому плану. План стоит дорого, исполнение дёшево.

## Стандартная процедура: перекрёстное ревью

> «I'll have Opus or Fable do the work, and then I always end it, review with Codex xHigh.» — [2:38:14](https://youtu.be/NYFGCESmikA?t=9494)

Правило: делает одна модель, проверяет другая, из другой лаборатории. Потом push на GitHub — и Copilot (который стал реально хорош) ловит ещё. Это не магия ИИ, это обычное peer review: хороший программист после ревью хорошего коллеги всегда отдаёт код лучше.