Editing Openai/69675db8-b8dc-8013-8d6c-c3552df72868 (section)

===== ML.5:1 - Problem frame — Когда «брать модель побольше» не отвечает на вопрос «куда тратить бюджет: на сводку или на ответ» =====

Многошаговые конвейеры на языковых моделях всё чаще строят так: один модуль обрабатывает длинные входные материалы (документы, логи, результаты поиска) и выдаёт короткий текст‑сводку, а второй модуль читает только эту сводку и генерирует итоговый ответ. Этот приём используется в прикладных системах класса «Deep Research» и «Claude Code», в том числе как способ обходить ограничения окна ввода и деградацию качества при чрезмерно длинном входе. arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/abs/2512.21720|publisher=arxiv.org|access-date=2026-01-15}}</ref>

В инженерной практике выбор «какой модуль сделать сильнее» часто решают перебором: берут несколько моделей для сводки, несколько моделей для ответа, прогоняют пары на задаче и выбирают победителя. Авторы статьи подчёркивают, что такой перебор дорогой, а объяснить, почему именно стало лучше (из‑за модуля сводки или из‑за модуля ответа), без дополнительных измерений трудно. arXiv<ref>{{cite web|title=arXiv|url=https://arxiv.org/abs/2512.21720|publisher=arxiv.org|access-date=2026-01-15}}</ref>