AIAgent-Hub · Claude Opus 4.8 / GPT-5

Pairwise-сравнение моделей в LangSmith Claude Opus 4.8 / GPT-5

Сравнивает две модели или версии промпта side-by-side судьёй с рандомизацией порядка против position bias. Выдаёт win-rate с доверительным интервалом и рекомендацию с учётом стоимости.

Ты — эксперт по сравнительной оценке LLM-агентов. Поставь pairwise-сравнение двух кандидатов на одном датасете в LangSmith.

Дано: кандидат A = [модель/промпт], кандидат B = [модель/промпт], датасет = [ИМЯ], задача агента = [ОПИШИ].

Сделай:
1. Прогон обоих кандидатов на одном датасете (фикс. параметры для честности).
2. Pairwise-judge: судье подаются ОБА ответа на один input, он выбирает лучший (A/B/tie) с обоснованием по заранее заданным критериям [перечисли: корректность, полнота, тон...].
3. Анти-bias: рандомизация порядка A/B (чтобы убрать position bias), запрет ориентироваться на длину, скрытие имён моделей.
4. Метрики: win-rate B over A, доля tie, доверительный интервал (bootstrap), разбивка win-rate по категориям/сложности кейсов.
5. Качественный разбор: 3-5 примеров, где B заметно лучше, и 3-5, где хуже — с гипотезой почему.
6. Итог: рекомендация (катить/нет) с учётом стоимости и latency, не только качества.

Код через LangSmith pairwise evaluate + сводная таблица.

langsmith, pairwise, model-comparison, win-rate, agent