id 1090966837Фотография
Проверил первоисточник (arXiv:2607.16057) , цифры точны, но пара нюансов важна.
Разброс между дисциплинами (26–95% в зависимости от метрики) больше, чем между моделями , «замена MBA» неравномерна даже внутри одной программы. А протестированный после основных экспериментов Claude Fable 5 почти не превзошёл Sonnet 4.6 (88.0% vs 88.4%) , возможно, рост на верхней границе замедляется.
Главное же: сами авторы говорят не про замену людей, а про human-AI teaming, поскольку модель не собирает недостающие данные, не ведёт переговоры и не отвечает репутацией за решение. Раз даже лидер закрывает чек-лист полностью лишь в половине случаев, ценность человека смещается к верификации и ответственности за итог , а не исчезает.