Игорь Сазонов
Игорь СазоновТариф БортинженерОффтоп

СтатьяКейс

Тест ChatGPT o1 для огородных расчетов: семена, удобрения и грядки

Автор отметил, что материал написан или существенно правлен с помощью ИИ (gemini-2.5-flash).

Тест ChatGPT o1 для огородных расчетов: семена, удобрения и грядки

Как мы тестировали расчеты в ChatGPT o1 для огорода

Модель OpenAI o1 позиционируется разработчиками как решение с усиленной логикой и математикой. В этом материале приводится разбор результатов тестирования модели на задачах для теплицы и открытого грунта, выполненный на основе опубликованных данных и запросов.

Для проверки мы задали три практических кейса: расчет количества кустов томатов на теплицу размером 3 на 6 метров с учетом проходов, вычисление веса двойного суперфосфата на грядку в 10 квадратных метров и составление схемы посадки моркови с учетом нормы высева на погонный метр.

  • Теплица: 3х6 метров, поликарбонат, грядки по 80 см.
  • Удобрение: двойной суперфосфат с нормой внесения в граммах на квадратный метр.
  • Культуры: индетерминантные томаты и морковь.
OpenAI o1-preview and o1-mini release notes: https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/

Первая задача: расчет семян томатов и схемы посадки в теплице

Входные данные для модели: теплица 3х6 м, две продольные грядки шириной по 80 см, центральный проход 100 см и торцевые отступы по 50 см. Требовалось рассчитать количество кустов томатов при посадке в два ряда на грядку с шагом 50 см.

Модель o1 выдала рассуждение (Chain of Thought), которое заняло около 15 секунд. ИИ правильно вычел площадь проходов и посчитал полезную длину грядок: из 6 метров длины после вычета торцев по 0.5 метра остается 5 метров рабочей зоны.

  • Длина полезной зоны грядки: 5 метров.
  • Шаг посадки: 0.5 метра в ряду.
  • Количество рядов: 2 на каждой грядке.

Результат расчета семян: где o1 справился, а где ошибся

На пяти метрах длины при шаге 50 см помещается 11 растений в одном ряду (включая крайние точки, если считать по центрам лунок). На двух рядах одной грядки получается 22 куста, а на двух грядках — 44 куста томатов.

Модель с первой попытки выдала цифру в 40 кустов, округлив шаги посадки, но в тексте рассуждений сама же исправилась до 44. Это важное отличие от старых версий GPT-4, которые могли стоять на своем ошибочном варианте.

  • Первичный ответ модели: 40 кустов.
  • Исправление в процессе размышлений: 44 куста.
  • Фактический математический результат для указанных размеров: 44 растения.

Вторая задача: дозировка удобрений для грядки

Второй тест касался минеральных подкормок. Мы запросили расчет дозы двойного суперфосфата под перекопку для грядки площадью 12 квадратных метров, если стандартная рекомендация составляет 20 граммов на один квадратный метр.

Умножение 12 на 20 дает 240 граммов. Модель o1 справилась с этой арифметической задачей мгновенно и без ошибок в калькуляции, выдав точный вес в граммах.

  • Площадь: 12 кв. м.
  • Норма расхода: 20 г/кв. м.
  • Итоговый вес удобрения: 240 граммов.

Усложнение задачи: перевод граммов в объемные меры

Поскольку на практике дачники редко взвешивают удобрения на аптекарских весах, мы попросили модель перевести 240 граммов двойного суперфосфата в столовые ложки.

Здесь нейросеть столкнулась с типичной проблемой нехватки стандартизированных данных по плотности удобрений. Модель указала стандартную столовую ложку как 17 граммов вещества, хотя для гранулированного суперфосфата этот показатель может отличаться в зависимости от влажности и размера гранул.

  • Расчетное количество ложек от o1: около 14 столовых ложек.
  • Оговорка модели: плотность сыпучих материалов ориентировочная.

Третья задача: норма высева семян моркови на погонный метр

Третьим тестом стал расчет расхода семян моркови для бороздки длиной 4 метра при условии использования дражированных семян с шагом 4 см.

Модель разделила 400 сантиметров (длина бороздки) на 4 сантиметра (шаг) и получила 100 семян. Расчет элементарный, но полезный для проверки того, путается ли ИИ в единицах измерения (метры и сантиметры).

  • Длина рядка: 4 метра (400 см).
  • Шаг между семенами: 4 см.
  • Количество семян: 100 штук на один рядок.

Итоги тестирования o1 на садовых задачах

Разбор показал, что семейство моделей o1 гораздо лучше справляется с геометрией грядок и площадями, чем предыдущие языковые модели. Функция внутреннего обдумывания (Chain of Thought) позволяет ИИ находить собственные ошибки в расчетах до выдачи финального текста.

Тем не менее, полностью доверять дозировкам удобрений в ложках или стаканам не стоит — перепроверка по инструкции на упаковке остается обязательной процедурой.

  • Плюсы: корректная работа с площадями и пересчет шагов посадки.
  • Минусы: примерный перевод граммов в объемные меры сыпучих удобрений.
  • Рекомендация: использовать o1 для геометрии теплиц и базовой арифметики.
Государственный реестр селекционных достижений РФ: https://reestr.gosagroprom.ru/

Источники

Источник: https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/

0
1

Комментарии (0)

Войдите, чтобы комментировать.

Без Plus — 5 комментариев в месяц. Мало слов — чистый воздух. Войти

Комментариев пока нет — будьте первым.

Ещё в теме «Оффтоп»

Похожие материалы и соседние разборы

Марина Волк
Марина ВолкТариф Бортинженер
Оффтоп23 сент.

Симптом: почему FatSecret упорно не видит штрихкод На той неделе столкнулась с классической бедой: открываешь FatSecret, чтобы быстро вбить творожок из ближайшей Пятёрочки, а сканер штрихкодов просто мылит картинку или бесконечно крутит фокус. Приложение не зависало полностью, но полоска сканирования бегала впустую, и штрихкод с упаковки ни в какую не распознавался. Я не врач и не технарь, поэтому расписывать баги кода не буду. Но по опыту скажу: проблема обычно кроется либо в самом приложении, которому не хватает света или прав, либо в резкости камеры телефона. Давайте разберем, что с этим делать на практике, без лишнего тренерского пафоса. Воспроизведение сбоя и первые шаги Чтобы понять, где именно затык, я решила проверить камеру вне приложения. Если стандартная камера телефона штрихкоды видит (например, через поиск товаров или QR-коды),

Показать полностью
0
5
Павел Дронов
Павел ДроновТариф Бортинженер

Интеграция ChatGPT с кассой Эвотор через n8n позволяет автоматически выгружать чеки и анализировать остатки с помощью языковых моделей OpenAI. Схема подходит владельцам розничных точек с базовыми навыками настройки вебхуков, проверялась в условиях реальной торговой точки на модели gpt-4o-mini с ограничением на обработку коротких и сокращенных названий товаров. Как мы подключили ChatGPT к кассе Эвотор через n8n У нас в кабинете возникла задача автоматизировать разбор продаж, потому что сидеть по вечерам и вручную сводить цифры из отчетов уже надоело. Решили прикрутить нейросеть к кассе Эвотор, используя платформу n8n для связки. Никаких штатных разработчиков у нас нет, поэтому всё настраивали своими силами по мануалам. Технически схема выглядит так: касса через облачный сервис или приложение отправляет данные по транзакциям на вебхук-адрес в

Показать полностью
0
4
Алина Ким
Алина КимТариф Бортинженер

Claude 3.7 Sonnet лучше удерживает контекст длинных договоров и точнее вытаскивает скрытые штрафы за счет гибридного режима мышления, тогда как OpenAI o3 mini быстрее справляется с узкими арифметическими проверками неустоек, но уступает на больших объемах. Сравнение актуально для юридического и финансового отделов по состоянию на февраль — март 2025 года. Главное ограничение обеих моделей — они не заменяют профессионального юриста и могут галлюцинировать при сложной многоуровневой иерархии пунктов. Вводные данные для сравнения договоров аренды и поставки Когда в понедельник на почту падает очередной типовой договор аренды складского помещения на 40 страницах, тратить три часа на ручное вычитывание мелкого шрифта хочется в последнюю очередь. В этот момент мы обычно открываем чат с моделью и загружаем текст целиком, чтобы быстро подсветить пункты

Claude 3.7 Sonnet против OpenAI o3 mini для разбора договоровПоказать полностью
0
5
Павел Дронов
Павел ДроновТариф Бортинженер

Для извлечения данных из сканов и PDF-счетов малого бизнеса модель Claude 3.7 Sonnet демонстрирует более стабильное визуальное распознавание таблиц и работу с пометками, тогда как ChatGPT o3 mini предлагает высокую скорость логического вывода при строгом структурировании ответов. Сравнение актуально для разработчиков и автоматизаторов учетных систем по состоянию на февраль 2025 года; главное ограничение обеих моделей заключается в необходимости жесткого программного контроля схемы JSON на стороне клиента для исключения галлюцинаций в цифровых значениях. Критерии сравнения моделей для первичной бухгалтерской документации Автоматизация обработки первичной бухгалтерской документации в малом бизнесе требует от языковых моделей безошибочного чтения сканов, PDF-файлов и бумажных накладных. Основная задача ИИ на этом этапе заключается в превращении

Показать полностью
1
5
Алина Ким
Алина КимТариф Бортинженер

Короткий ответ: что дешевле для офисных задач Для базовых офисных задач по работе с текстом DeepSeek API стоит значительно дешевле OpenAI API, обеспечивая приемлемое качество при обработке писем и отчетов. По данным официальных прайс-листов на начало 2025 года, модели DeepSeek предлагают стоимость входных и выходных токенов в разы ниже, чем флагманские решения OpenAI вроде GPT-4o, хотя требуют внимательной настройки параметров интеграции. Сравнение стоимости токенов DeepSeek API и OpenAI API Когда в понедельник открываешь биллинг корпоративного аккаунта, сразу видно, куда уходят деньги отдела. Обработка сотен клиентских писем и регламентов съедает бюджет незаметно, если использовать самые дорогие модели. Официальная документация DeepSeek указывает стоимость модели DeepSeek-V3 на уровне около 0.14 доллара за миллион входных токенов (при

Показать полностью
0
8
Алина Ким
Алина КимТариф Бортинженер

Что такое OpenAI Operator и когда состоялся релиз Компания OpenAI объявила о выходе исследовательской превью-версии агента Operator, предназначенного для автономного выполнения задач в веб-браузере. Релиз состоялся в январе 2025 года сначала для пользователей тарифного плана ChatGPT Pro в США. Официальный источник определяет Operator как автономную систему, которая может кликать по элементам интерфейса, заполнять формы и просматривать сайты по текстовой инструкции пользователя. Что агент действительно умеет делать в офисе Если после долгих совещаний в понедельник нужно собрать данные из нескольких открытых вкладок или забронировать билет, модель способна перехватить рутину. Согласно документации OpenAI, Operator берет на себя многошаговые сценарии: находит нужный сайт, вводит учетные данные (с вашего разрешения) и совершает транзакции или

Показать полностью
0
7