२० मोठ्या लँग्वेज मॉडेल्सच्या (LLMs) एका नवीन बेंचमार्कवरून असे दिसून येते की, २०२६ मध्ये कोणताही एक मॉडेल सर्व प्रकारच्या कामांवर वर्चस्व गाजवत नाही. प्रत्येक कामासाठी तज्ज्ञ मॉडेलकडे (specialist) वळवल्यास खर्च कमी होऊ शकतो आणि काम वेगाने पूर्ण होऊ शकते. या अभ्यासात Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Meta आणि काही चिनी लॅब्सची तुलना करण्यात आली असून, चुकीचे मॉडेल निवडल्यास पैसा आणि वेळ वाया जातो, असे दिसून आले आहे.

एकच LLM आता का चालत नाही

एक वर्षापूर्वी, बहुतेक डेव्हलपर्स कोडिंगपासून संशोधनापर्यंत सर्व गोष्टींसाठी एकच मॉडेल निवडत असत. कोडिंग, टूल ऑर्केस्ट्रेशन (tool orchestration), सखोल तर्कशक्ती (deep reasoning) आणि खर्च-प्रभावीता (cost-effectiveness) यासाठी बनवलेल्या मॉडेल्समधील तफावत इतकी वाढली आहे की, आता 'एकच मॉडेल सर्व कामांसाठी' (one-size-fits-all) हा दृष्टिकोन फायद्यापेक्षा नुकसान जास्त करतो.

बेंचमार्क कसा तयार केला गेला

मी सर्व २० मॉडेल्सवर एकच टास्क सेट चालवला, कंपन्यांच्या मार्केटिंग दाव्यांकडे दुर्लक्ष केले आणि स्वतंत्र, पुनरुत्पादनीय (reproducible) डेटावर लक्ष केंद्रित केले. टास्क चार श्रेणींमध्ये विभागले होते:

  • कोडिंग आणि स्वायत्तता (Coding and autonomy) – प्रोडक्शन-ग्रेड कोड तयार करणे, एजेंटिक लूप्स (agentic loops) हाताळणे.
  • टूल वापर आणि ऑर्केस्ट्रेशन (Tool use and orchestration) – बाह्य APIs कॉल करणे, फाइल्स हाताळणे, संगणक चालवणे.
  • तर्कशक्ती आणि विज्ञान (Reasoning and science) – गणिती समस्या सोडवणे, संशोधन डेटाचे विश्लेषण करणे.
  • मूल्य (Value) – शक्य तितक्या कमी खर्चात स्वीकारार्ह दर्जा देणे.

यामुळे तयार झालेला मॅट्रिक्स इंजिनिअर्सना, केवळ प्रसिद्ध नावाचा आधार न घेता, कामाच्या स्वरूपावरून योग्य मॉडेल निवडण्यास मदत करतो.

प्रत्येक श्रेणीमध्ये कोणते मॉडेल्स आघाडीवर आहेत

कोडिंग आणि स्वायत्तता – Claude Opus 5 आणि Fable 5 यांनी सातत्याने या यादीत अव्वल स्थान मिळवले असून, त्यांनी कमीत कमी प्रयत्नांमध्ये (retries) जटिल कोड जनरेशन आणि मल्टी-स्टेप लूप्स यशस्वीरित्या हाताळले. GPT-5.6 Sol या दोघांच्या अनुपस्थितीत एक भक्कम पर्याय म्हणून जवळच आहे.

टूल वापर आणि ऑर्केस्ट्रेशन – बाह्य टूल्स वापरण्यात Meta चे Muse Spark 1.1 सर्वात विश्वसनीय ठरले, तर स्प्रेडशीट मॅनिप्युलेशन आणि UI ऑटोमेशन सारख्या शुद्ध 'संगणक-वापर' (computer-use) परिस्थितींमध्ये Gemini 3.6 Flash उत्कृष्ट ठरले.

तर्कशक्ती आणि विज्ञान – गणित आणि संशोधनासाठी GPT-5.6 Sol आणि Gemini 3.1 Pro हे सर्वोत्तम पर्याय होते.

कमाल मूल्य (Maximum value) – ओपन-वेट चिनी मॉडेल्स—GLM-5.2 आणि DeepSeek V4—ने फ्लॅगशिप मॉडेल्सच्या तुलनेत अत्यंत कमी किमतीत उच्च दर्जाची कामगिरी केली. ज्या टीम्सना गुणवत्तेत थोडी तडजोड चालते, त्यांना कमी खर्चात सर्वोत्तम रिझल्ट मिळतात.

ओपन-वेट लीडर्स – Kimi K3 सध्या सर्वात शक्तिशाली ओपन-सोर्स मॉडेल म्हणून समोर येत आहे. Meta चे Llama 4 मागे पडले आहे.

निष्कर्ष: एखादे मॉडेल 'सर्वात हुशार' असणे म्हणजे ते प्रत्येक कामासाठी सर्वात किफायतशीर किंवा वेगवान असेलच असे नाही.

प्रोडक्शन सिस्टमसाठी राउटिंग स्ट्रॅटेजी (Routing strategy)

  1. राउट करा, प्रमाणित (standardize) करू नका – मॉडेल निवडणे हा एक डायनॅमिक निर्णय माना, तो कोणताही स्थिर (static) पर्याय मानू नका.
  2. सुरुवात स्वस्त मॉडेलने करा, अपयशी ठरल्यास वरच्या स्तरावर जा – कामासाठी आवश्यक असलेल्या सर्वात कमी खर्चाच्या मॉडेलपासून सुरुवात करा; जर ते अपयशी ठरले, तर उच्च-स्तरीय मॉडेलचा वापर करा.
  3. प्लॅनर आणि वर्कर वेगळे ठेवा – एखादी समस्या टप्प्याटप्प्याने सोडवण्यासाठी एका शक्तिशाली तर्कशक्ती मॉडेलचा (उदा. Opus 5) वापर करा आणि त्यानंतर पुनरावृत्ती होणारी उप-कामे (sub-tasks) स्वस्त एक्झिक्युटरला (उदा. Gemini Flash) सोपवा.
  4. केवळ टोकन वापरा मोजू नका, यश मोजा – तीन वेळा प्रयत्न करणारा स्वस्त मॉडेल पहिल्याच प्रयत्नात काम पूर्ण करणाऱ्या महागड्या मॉडेलपेक्षा जास्त खर्चिक ठरू शकतो.

पुढे काय पाहावे

डेव्हलपर्सनी राउटिंग मॅपला एक जिवंत दस्तऐवज (living document) मानले पाहिजे आणि प्रत्येक मोठ्या मॉडेल रिलीजसोबत मॉडेलच्या निवडीचा पुनर्विचार केला पाहिजे.

निष्कर्ष (Takeaway)

२०२६ मध्ये स्पर्धात्मक फायदा अशा टीम्सना मिळेल जे LLMs ला एका 'स्विस-आर्मी नाईफ' प्रमाणे न बघता एका 'टूलबॉक्स' प्रमाणे वापरतील. कामाचे स्वरूप मॉडेलच्या सामर्थ्याशी जुळवून घेतल्यामुळे, संस्था AI खर्चात बचत करू शकतात आणि निकालही वेगाने देऊ शकतात. खरा विजय हा केवळ नवीन 'हेडलाईन मॉडेल' मिळवण्यात नाही; तर तो एका शिस्तबद्ध राउटिंग स्ट्रॅटेजीमध्ये आहे, जी योग्य ठिकाणी योग्य बुद्धिमत्ता पोहोचवते.