Популярное
Свежее
Моя лента
Сообщения
Рейтинг
Курсы
Темы
Маркетинг
Сервисы
AI
Личный опыт
Деньги
Инвестиции
Право
Карьера
Путешествия
Крипто
Показать все
vc.ru
О проекте
Правила
Реклама
Приложения
Евгения Гришина ИИ для бизнеса
AI

9 нейросетей, которые считают и прогнозируют лучше, чем Excel

Если вы всё ещё вручную сводите таблицы и строите прогнозы в Excel, вы теряете часы и деньги. Современные нейромодели берут на себя расчёты, сводки, интерпретацию отчётов и даже визуальную аналитику.

Как сравнивала

  • Контекстное окно: сколько «держит в голове» для многошаговых расчётов/длинных отчётов.
  • Стоимость: входящие/исходящие токены (за миллион).
  • Практика: как модель ведёт себя на реальных задачах — финсводки, KPI, прогноз спроса, бюджет.

Результаты теста:

  1. Gemini 2.5 Flash — контекст 1 048 576, $0.30/M вход, $2.50/M выход, мультимодальность (изображения). Где блестит: чтение графиков, парсинг финансовых отчётов, быстрая визуальная аналитика.
  2. Grok 4 Fast — контекст 2 000 000, $0.20/M / $0.50/M. Где блестит: прогноз трендов, работа с большими массивами (длинные временные ряды).
  3. MiniMax M2 — контекст 196 608, $0.15/M / $0.45/M. Где блестит: ежемесячные отчёты, KPI, операционная аналитика «без сюрпризов».
  4. GPT-5 Mini — контекст 400 000, $0.25/M / $2/M, умеет веб-поиск. Где блестит: рыночные сравнения, финансовый ресёрч с факт-чеком.
  5. GPT-5 (основная версия) — контекст 400 000, $1.25/M / $10/M. Где блестит: высокая точность прогнозов, анализ прибыльности, сценарное моделирование.
  6. GLM 4.6 — контекст 202 752, $0.40/M / $1.75/M. Где блестит: расчёты, таблицы, «что-если» сценарии, чёткая структура вывода.
  7. Claude Sonnet 4.5 — контекст 1 000 000, $3/M / $15/M. Где блестит: интерпретация сложных текстов (MD&A, примечания к отчётности), юридико-финансовые документы.
  8. DeepSeek V3.1 — контекст 163 840, $0.20/M / $0.80/M. Где блестит: оптимизация бюджетов, базовые финансовые прогнозы.
  9. GPT-OSS-120B — контекст 131 072, $0.04/M / $0.40/M. Где блестит: самая дешёвая базовая альтернатива для обучения команды и типовых задач.

Коротко по лидерам:

  • Цена: GPT-OSS-120B — минимум затрат на текст.
  • Мощность/длина контекста: Grok 4 Fast (до 2M токенов).
  • Точность аналитики: GPT-5 и Claude Sonnet 4.5.
  • Визуальная аналитика/графики: Gemini 2.5 Flash.

Что выбрать «под задачу»

1) Прогнозы продаж, тренд-анализ, сезонность

  • Большие массивы/длинные ряды: Grok 4 Fast.
  • Сценарное моделирование с аккуратной интерпретацией: GPT-5 → версионирование выводов Claude Sonnet 4.5.

2) Финансовая отчётность

  • Чтение/пересказ сложных разделов, вывод рисков: Claude Sonnet 4.5.
  • Сводка цифр + графики: Gemini 2.5 Flash.

3) KPI-панели, ежемесячные отчёты, операционка

  • Стабильно и недорого: MiniMax M2 / DeepSeek V3.1.
  • Очень дёшево (черновик): GPT-OSS-120B → полировка любой «старшей» моделью.

4) Рыночный ресёрч и сравнения «здесь и сейчас»

  • Встроенный поиск: GPT-5 Mini (быстро сверяет термины/источники).

Мини-шпаргалка промптов для аналитики (копируйте в свои задачи)

Роль и входные данные «Ты — финансовый аналитик. У тебя CSV/Excel с листами: [список]. Метрика цели: [GM, ROMI, CAC, LTV]. Валюта: [₽/$]. Период: [Q1’24–Q3’25].»

Что посчитать (чётко и по шагам) «1) Очисти аномалии/пропуски (опиши правило). 2) Построй динамику [метрика] по неделям/месяцам. 3) Оцени сезонность. 4) Проведи вклад факторов (например, ставки/креативы/каналы). 5) Дай прогноз на 12 недель с интервалом доверия 80/95%.»

Формат вывода «Вывод: таблица + краткая записка на 10 пунктов: инсайты, риски, гипотезы, действия. Отдельно — 3 сценария (база/оптимист/стресс).»

Самопроверка качества «Сделай самокритику: данные/метод/допущения/ограничения. Укажи, где вывод может быть нестабилен.»

Частые ошибки и как их избежать

  1. Скормить «сырой» экспорт. Добавьте шаг: очистка данных → проверка дубликатов → единицы измерения/валюта.
  2. Просить «сделай анализ» без цели. Задайте бизнес-вопрос и метрику решения: прибыль, доля маржинальных SKU, снижение CAC.
  3. Один длинный запрос. Лучше: итерации — черновик → уточняющие вопросы → финал.
  4. Без валидации прогноза. Просите backtesting (разделение train/test) и сравнение простых/сложных моделей.

Экономим бюджет без потери качества

  • Двухэтапка: черновой расчёт (GPT-OSS-120B / MiniMax M2) → интерпретация и презентация выводов (Claude Sonnet 4.5 / Gemini 2.5 Flash).
  • Чанк-подход: длинные выгрузки делите на логические блоки (SKU/каналы/регионы), чтобы не платить за «лишний контекст».
  • Референсы отчёта: приложите прошлый «идеальный» отчёт — модель попадёт в структуру с первого раза.

Excel остаётся отличным инструментом, но роль «главного аналитика» уходит к моделям: они держат больше контекста, быстрее считают и объясняют, где растёт прибыль и почему.

  • Нужна длина и скорость: Grok 4 Fast.
  • Нужна точность и интерпретация: GPT-5 + Claude Sonnet 4.5.
  • Нужна визуальная аналитика: Gemini 2.5 Flash.
  • Нужна экономия: GPT-OSS-120B / MiniMax M2.

В моём Telegram — полная таблица сравнения и шаблоны промптов под разные задачи. Ссылка — тут!

Начать дискуссию