В 2026 году пытаться решить всё одной моделью (условной GPT-4o) — это как забивать гвозди микроскопом. Дорого и не всегда эффективно. Архитектура современных систем уже давно перешла к оркестрации разных типов моделей В моих проектах я разделяю задачи по четким ролям:

Reasoning Models (GPT-5.2, Claude 4.6 Opus): использую для сложных логических цепочек и архитектурного планирования. GPT-5.2 сейчас лидер в многоступенчатых вычислениях, а Claude 4.6 с его "адаптивным мышлением" идеально ложится в long-horizon задачи.

Action Models (Claude 4.6 Sonnet, GPT-5-mini): самые надежные ребята для вызова инструментов и работы с API. Они заточены под четкое выполнение инструкций без галлюцинаций в схемах.

MoE (DeepSeek-V3, Mixtral): смесь экспертов. Оптимальны по цене/качеству для обработки больших потоков данных, когда стоимость токена критичнее предельной логики.

Edge/Small Models (Llama 4 8B, Phi-5): маленькие мозги, которые крутятся локально. Идеальны для первичной фильтрации спама или простых классификаторов на устройстве.

Vision Models (VLM): подключаю только для анализа UI/UX или чертежей. Такая связка помогает нам срезать расходы на API почти в 10 раз, при этом система станет работать быстрее за счет распределения нагрузки.

Не переключайтесь — в конце дня выложу статью Notion, подробный субботний разбор со всеми схемами и примерами их "склейки" в проектах. 🧠🦾