Из четырёх нейросетей до финиша доехала одна — на скорости 3 км/ч

Тест устроили просто: четыре языковые модели получили доступ к камерам и к машине через MCP — набор команд, который связывает ИИ с автомобилем. Модель могла отдать распоряжение вроде «ехать налево со скоростью 1 м/с в течение 5 секунд», затем снова посмотреть на дорогу и выбрать следующий манёвр. Трассу заранее не показывали, управлять именно этой Toyota модели не учили — дали несколько попыток разобраться на месте.

Результаты разошлись радикально. GPT-6 Astra прошла 100% маршрута. Claude Fable 5.1 осилила 45%, Grok 4.6 — 11%, GPT-5.6 Sol — 6%. У лидера первая попытка закончилась примерно на середине: ошибка на повороте. После этого модель сама разобрала неудачу, и вторая попытка стала успешной — все 135 метров за 5 минут 22 секунды при максимальной скорости около 3 км/ч.

Главной сложностью, как сообщает Telegram-канал «Технологии Яндекса», оказалась задержка между командами. Пока нейросеть думает, машина продолжает выполнять предыдущее указание и может проскочить поворот. Так что дело не только в качестве решений, но и в темпе: размышления модели стоят автомобилю метров.

Заезд напоминает не столько про дороги общего пользования, сколько про проверку самого подхода — можно ли вообще доверить планирование языковой модели. 3 км/ч и пять минут на 135 метров выглядят скромно, но это честный результат без подсказок и предварительного обучения. Для сравнения: три из четырёх моделей не доехали даже до половины.