Исполняемый бенчмарк генерации кода 1С:Предприятие (BSL) с помощью ИИ.
Объективная оценка нейросетей по методике SMOP — Syntax · Meaning · Optimization · Platform.
🔍 Живой интерактивный лидерборд — сортировка, сравнение моделей, реальный код по задачам:
prism.genlab-1c.ru
PRISM — открытый бенчмарк, который измеряет, насколько хорошо ИИ пишет код для 1С:Предприятие 8. Вместо одной оценки «зачёт/незачёт» он раскладывает качество сгенерированного нейросетью BSL-кода на четыре оси (как призма раскладывает свет в спектр) и проверяет код исполнением — компилятором, тестами и запуском против конфигурации.
Если вы ищете, какая нейросеть лучше пишет код на 1С (Claude, GPT, Gemini, YandexGPT, GigaChat), занимаетесь вайбкодингом 1С или исследуете применимость ИИ для генерации кода 1С — это инструмент, который даёт воспроизводимый, проверяемый ответ, а не впечатление.
Лидерборд · разбор оси O «под нагрузкой» · CLI. Живьём и интерактивно — prism.genlab-1c.ru
Что умеет:
- Адаптеры к API моделей — OpenRouter (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen, GLM…), GigaChat, YandexGPT, любой OpenAI-совместимый (Ollama/vLLM локально); вендор и канал доступа разделены — новый провайдер = один файл-адаптер.
- По-настоящему исполняет код — OneScript для алгоритмики (A) и headless-1С в Docker против синтетической базы для платформенных задач (B).
- Пробный прогон без сети (
--mock) — прогнать весь путь генерация→оценка без ключей и денег. - Учёт стоимости — предполётная смета (
--dry-run), живой счётчик и кап бюджета (--max-cost) по датированной таблице цен. - Прокси для генерации (
PRISM_PROXY_RU/INTL) — отдельный для отечественных и зарубежных провайдеров. - Надёжность больших прогонов — чекпойнт и
--resume, ретраи при сбоях сети, параллелизм. - Готовность и связь —
prism doctor(инструменты + ключи) иprism ping(живая проверка моделей). - Шеринг результатов —
prism submitпакует прогон с хешем совместимости версии бенчмарка. - Срезы по навыкам — задачи помечены тегами (строки, даты, запрос, метаданные…): видно, с чем модель справляется хуже.
📌 Проект в фазе наполнения банка задач. Точность бенчмарка напрямую зависит от числа и разнообразия заданий — поэтому он растёт силами сообщества. Присылайте свои задачи, прогоняйте на них модели и исследуйте генерацию кода 1С вместе с нами: каждая задача и каждый прогон делают ответ на «какая нейросеть лучше для 1С» честнее. Как поучаствовать
Популярные бенчмарки кодогенерации (HumanEval, MBPP) для 1С не работают:
встроенный язык 1С (BSL) завязан на метаданные конфигурации, русский синтаксис и
платформенные конструкции (регистры, виртуальные таблицы, срезы). Модель может
написать «красивый» код, который компилируется и выглядит верно, но падает на
первом же реальном запросе к справочнику или регистру. Обычный pass/fail этого
не ловит.
PRISM создан, чтобы дать индустрии 1С честный, открытый ответ на вопросы:
- какая ИИ-модель лучше генерирует код 1С и в чём именно (запросы, даты, метаданные…);
- можно ли доверять вайбкодингу в 1С и где он ломается;
- как объективно сравнивать LLM для доменно-специфичной платформы.
Сгенерированный код мы оцениваем не одной галочкой, а по четырём осям качества сразу —
как призма раскладывает свет в спектр. Главный результат — вектор [S, M, O, P], а не
одно число: одно число прячет, где именно модель ошиблась.
| Ось качества | Что измеряет | Чем проверяется |
|---|---|---|
| S — Syntax (Синтаксис) | компилируется ли модуль | парсер BSL Language Server / компилятор 1С |
| M — Meaning (Семантика) | делает ли код то, что просили | исполнение скрытых тестов |
| O — Optimization (Оптимальность) | оптимально ли решение (класс роста, антипаттерны) | исполнение: рост числа операций на растущем входе (A) / рост числа обращений к СУБД на растущей базе (B, где есть perf.yaml); иначе анализ кода |
| P — Platform (Платформа) | корректно ли используются метаданные платформы | исполнение против синтетической базы |
-
Сначала генерация. Модель получает условие задачи и пишет код на BSL. Ответы фиксируются и сохраняются (
results/) и хешируются для воспроизводимости — тот же код на той же версии правил даёт ту же оценку. -
Два уровня оценки — одна конституция.
- L1 (машина) — автооракулы: код компилируется (BSL Language Server / компилятор 1С), прогоняется скрытыми тестами и исполняется против базы. Баллы по осям S·M·O·P ставятся строго по протоколу метрики (конституция SMOP + протокол L1). Быстро и воспроизводимо.
- L2 (эксперт) — пока в планах: живой специалист сверяет машину на выборке и судит то, у чего нет однозначно верного ответа (выбор подхода, архитектура). Прототип платформы экспертной разметки — genlab-1c-web. Ключевой научный результат — согласие L1 с экспертом.
-
Две категории задач. A — алгоритмика на чистом BSL (исполняется в OneScript). B — платформенные задачи (FIFO, остатки, цены, себестоимость, валюты), которые исполняются в headless-1С против синтетической базы, собираемой из описания задачи.
-
Эталон гарантирует качество задания. У каждой задачи есть эталонное решение (
canonical), которое само обязано проходить свои скрытые тесты на 100% — иначе задача не попадёт в банк. Так разом проверяются и тесты, и эталон. -
Срезы по тегам. Каждая задача помечена навыками и конструкциями 1С (
строки,даты,запрос,метаданные…) — отчёт показывает, с чем модель справляется лучше, а с чем хуже. -
Правило «не измерено ≠ ноль». Нет инструмента оси — ось честно исключается, а не занижает оценку.
Методика оценки простым языком — Как это работает.
Что нужно заранее: Docker, Python 3.10+, make. Для категории B — образ
учебной 1С (prism-onec, собирается из своего дистрибутива; как получить — подскажет
make onec-guide) и ключи API моделей в .env (нужны для генерации; для готового
лидерборда — нет).
Окружение управляет uv (нет uv? — curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh; или соберите окружение обычным python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e . — тогда prism зовётся напрямую). Два
инструмента: make — поставить, prism — пользоваться. Команды prism зовутся
через uv run — отдельно активировать окружение не нужно, флаги передаются как есть.
make setup-all # окружение (uv) + скачает все инструменты + подскажет по учебной 1С для категории B
uv run prism # точка входа + шпаргалка что делать
uv run prism doctor # всё ли установлено: инструменты, зависимости и ключи моделей
uv run prism leaderboard # актуальный лидерборд моделей (мгновенно, без пересчёта значений)
uv run prism check # целостность контрактов, заданий, эталонов, инструментов
uv run prism score # запуск исполнения сгененированного кода с пересчетом оценкок L1 уровняФлаги — через тот же uv run: uv run prism score --full,
uv run prism generate --category A --models sonnet5. Ключи моделей покажет uv run prism models.
Полная справка — uv run prism <команда> --help.
Где исполняется код кандидата. По умолчанию — в Docker, обе категории
A (алгоритмика) — образ prism-onescript + prism-bsl-ls, B (платформа) — контейнер
учебной 1С prism-onec (дистрибутив приносится свой, в репозиторий не попадает; make image-onec проведёт по шагам, см. docker/onec.Dockerfile). Все
образы собирает make setup-all. Хотите быстрее для своей разработки — хостовый режим
(make setup + флаги --runner local / --bsl local); на баллы режим не влияет, только на
то, где крутится песочница. Проверить готовность — uv run prism doctor.
Потыкаться руками: подготовить ключи → модели пишут код → считаем баллы.
# 1. скопируйте шаблон окружения
cp .env.example .env
# 2. впишите в .env ключи провайдеров (.env подхватится автоматически):
# OPENROUTER_API_KEY — Claude / GPT / Gemini / DeepSeek / Qwen / GLM
# GIGACHAT_AUTH_KEY — GigaChat
# YANDEX_API_KEY + YANDEX_FOLDER_ID — YandexGPT
# 3. проверьте готовность
uv run prism doctor # инструменты + ключи
uv run prism ping # пропинговка моделей (съест пару токенов)
# 4. генерация: модели решают задачи - сохранит в results/experiment_*.json
uv run prism generate --category A --mock # тестовый прогон без сети (проба конвейера, модели не задействованы)
uv run prism generate --category A --models sonnet5 # одна модель, все задачи A (ключи: prism models)
uv run prism generate --category B --models gigachat_max opus # несколько моделей сразу и т.д.
# 5. оценка по осям S·M·O·P → лидерборды
uv run prism score # свежий прогон A и B
uv run prism submit # упаковать результат, чтобы поделитьсяСегодня гоняем GigaChat, завтра Claude — чтобы сохранить генерации в тот же прогон через --resume (дозапишет только недостающие пары, то есть прошлые сгенерированные исходники не будут перегенерироваться):
uv run prism generate --category A --models sonnet5 --resume experiment_A_<timestamp>Модели берутся из каталога generation/models.yaml — это «факты»
о модели: id, вендор, канал доступа (адаптер) и возможности. Чтобы добавить свою модель:
- впишите запись в
generation/models.yaml(id,access.adapter,capabilities); - задайте числовые параметры в
generation/params.yaml(temperature, runs — по записи на каждую модель; это гейтитprism check); - положите ключ канала в
.env; - если провайдер новый — добавьте файл-адаптер в
harness/generate/adapters/.
Часть провайдеров в каталоге закомментирована — раскомментируйте нужные. Пошагово (с примерами) — в CONTRIBUTING; все флаги команд — в CLI.
Прогоны кандидатов идут параллельно (PRISM_CONCURRENCY, по умолчанию ≤4) — на баллы
это не влияет (проверено бит-в-бит), только на скорость. По умолчанию код исполняется
в Docker (песочница): категория A лёгкая (OneScript в контейнере, доли–единицы секунд
на кандидата), категория B тяжелее — каждый прогон поднимает headless-1С, на практике
секунды, не минуты (~10–20 с на кандидата, пустая конфигурация кэшируется); параллелизм
масштабирует по ядрам (напр. 75 B-кандидатов ≈ 5–6 мин в 3 потока).
Грубо по ресурсам:
| Категория A | Категория B | |
|---|---|---|
| Чем считается | OneScript + BSL LS в Docker (prism-onescript, prism-bsl-ls) |
headless-1С в Docker (prism-onec) |
| CPU | 2+ ядра | 4+ ядра (≈ по ядру на параллельный прогон) |
| RAM | ~2 ГБ | ~2 ГБ на один параллельный прогон 1С (4 потока ≈ 8–12 ГБ) |
| Прочее | Docker (или хост: --runner/--bsl local) |
Docker + образ prism-onec |
Не хватает памяти — снизьте PRISM_CONCURRENCY или задайте лимиты PRISM_ONEC_MEMORY /
PRISM_ONEC_CPUS. Эти переменные работают из .env (см. .env.example) или как переменные
окружения. При нехватке прогон честно помечается «не измерено», а не выдаёт неверный балл.
PRISM отвечает на этот вопрос числом, а не мнением. Ниже — результаты. Таблицы
регенерируются из оценок командой prism docs.
Основная сводка — кто лучше в целом. Доля заданий, решённых целиком (код прошёл все скрытые проверки), по двум категориям (🟩 решено целиком · 🟥 нет). Алгоритмические (A) и платформенные (B) не усредняем — это разные навыки, держим их в отдельных колонках.
| № | Модель | Алгоритмика (A) | Платформа 1С (B) |
|---|---|---|---|
| 1 | GPT-5.6 Sol | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩 100% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩 95% |
| 2 | Claude Opus 5 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩 100% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 85% |
| 3 | Kimi K3 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩 100% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 85% |
| 4 | Gemini 3.5 Flash | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥 93% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 85% |
| 5 | Gemini 3.1 Pro | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥 93% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 85% |
| 6 | GPT-5.5 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥 93% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 75% |
| 7 | MiniMax M3 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 80% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 85% |
| 8 | Claude Opus 4.8 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 80% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 85% |
| 9 | MiMo-V2.5 Pro | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥 93% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 70% |
| 10 | Kimi K2.7 Code | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥 93% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 70% |
| 11 | Gemini 3.6 Flash | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥 87% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 70% |
| 12 | GPT-5.6 Terra | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥 87% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 70% |
| 13 | Grok Build 0.1 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 80% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 70% |
| 14 | Grok 4.3 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥 60% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥 90% |
| 15 | Claude Sonnet 5 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 67% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 80% |
| 16 | GPT-5.6 Luna Pro | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 73% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥 65% |
| 17 | MiMo-V2.5 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 67% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 70% |
| 18 | GLM-5.2 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 67% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥 60% |
| 19 | Claude Sonnet 4.6 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥 47% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥 80% |
| 20 | DeepSeek V4 Pro | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 67% | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥 55% |
| 21 | DeepSeek V4 Flash 0731 | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥 67% | 🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥 45% |
| 22 | Gemini 3.5 Flash Lite | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥 60% | 🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥 40% |
| 23 | Alice AI LLM Flash | 🟩🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥 60% | 🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥 35% |
| 24 | DeepSeek V4-Flash | 🟩🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥 53% | 🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥 35% |
| 25 | Qwen3.7 Plus | 🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥 40% | 🟩🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥 40% |
| 26 | Gemini 2.5 Flash Lite | 🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 33% | 🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 25% |
| 27 | GLM-4.7 Flash | 🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 27% | 🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 20% |
| 28 | Alice AI LLM | 🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 33% | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 10% |
| 29 | Qwen3-235B-A22B | 🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 27% | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 10% |
| 30 | YandexGPT 5 Lite | 🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 27% | 🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 5% |
| 31 | GPT-5 Mini | 🟩🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 27% | 🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 5% |
| 32 | Qwen3.6-35B-A3B | 🟩🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 20% | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 10% |
| 33 | YandexGPT 5 Pro | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 13% | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 10% |
| 34 | GPT-OSS 120B | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 13% | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 10% |
| 35 | YandexGPT 5.1 Pro | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 7% | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 10% |
| 36 | GigaChat 2 Max | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 7% | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 10% |
| 37 | GigaChat 2 Pro | 🟩🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 7% | 🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 0% |
| 38 | GigaChat 2 Lite | 🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 0% | 🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥🟥 0% |
📊 Полные таблицы — баллы по осям S·M·O·P, разбор «где ломается код» и профиль по навыкам — в интерактивном виде на сайте: prism.genlab-1c.ru (сортировка, сравнение моделей, реальный код по каждой задаче).
Из таблицы видно с чем именно у модели лучше и хуже. Ранги по A и B расходятся: алгоритмика и работа с метаданными 1С — разные навыки, и одна цифра их не различает. Имён и цифр в тексте намеренно нет: состав моделей и баллы меняются с каждым прогоном — актуальная картина всегда на prism.genlab-1c.ru.
metrics/ правила метрики SMOP — как из запуска кода получается балл по каждой оси
(только настройки в YAML, без кода)
tasks/ сами задания: условие + скрытые тесты + эталонное решение.
category_a/ — алгоритмика (чистый 1С) · category_b/ — платформенные (запуск в 1С)
harness/ код бенчмарка: сгенерировать код моделями, оценить по осям S·M·O·P,
запустить в OneScript и headless-1С, посчитать статистику
generation/ с кем и как работаем: список моделей, их параметры, системные промпты
results/ что получилось: сырые ответы моделей и автоматические оценки
docs/ документация (та, что ты сейчас читаешь)
Релиз, активная разработка. Автооценка L1 (машинная) работает для обеих категорий:
A — оси S/M/O (без P: обращаться там не к чему), B — все четыре оси S/M/O/P против
синтетической базы; эталоны гейтятся в prism check.
L2 (эксперт) — пока в планах (прототип — genlab-1c-web).
Банк задач в фазе наполнения: рейтинг крепнет с ростом числа и разнообразия заданий.
Дорожная карта и честные границы — docs/status.md и
docs/validity.md.
Самый ценный вклад — новые задачи: чем шире и разнообразнее банк, тем точнее рейтинг.
Можно также добавить модель в лидерборд или прислать свой готовый прогон (prism submit).
Пошагово, с примерами — в CONTRIBUTING.md.
Вся документация — в docs/ (сайт на MkDocs Material). Читать локально одной
командой — make docs-serve (live-предпросмотр на http://127.0.0.1:8000; если порт занят
— make docs-serve DOCS_ADDR=127.0.0.1:8001); собрать статику — make docs-build (в site/).
Начать отсюда Обзор — что такое PRISM и куда смотреть дальше. Затем:
- Как это работает — методика SMOP простым языком
- Как участвовать — добавить задачу/модель, дисциплина, PR-процесс
- Состояние бенчмарка — что умеет, чем подтверждено, потолок
- Границы и валидность — что инструмент вправе утверждать, а что нет
- Архитектура и поток данных — устройство и режимы исполнения
- CLI
prism— установка и все команды
PRISM стоит на плечах open-source инструментов сообщества 1С — без них исполняемой оценки не было бы:
- BSL Language Server (проект
1c-syntax) — статический анализ кода для осей S и O. - OneScript — движок языка 1С, на котором исполняются задачи категории A (ось M).
- YAXUNIT — модульное тестирование в 1С (целевой формат проверок категории B).
- 1C-MCP (Владимир Харин) — MCP-серверы в 1С: доступ ИИ к метаданным конфигурации, на котором держатся контекст-режим и будущее агентное издание.
- onec-community-docker (Александр Мясников) — докеризация 1С, опора для headless-исполнения категории B в контейнере.
- Сообщество 1С и Infostart — за экспертизу, обратную связь и культуру, в которой такой инструмент вообще имеет смысл.
Отдельная признательность всем, кто присылает новые задачи — именно из них и растёт ценность бенчмарка.
PRISM вырос из научно-исследовательской работы «Экспериментальная оценка эффективности ИИ в генерации кода для доменно-специфичных платформ (на примере 1С:Предприятие 8)» (Андреев Д.С., март 2026) — репозиторий статьи. Концепт самой методики SMOP и вычислительное ядро (core) взяты оттуда и переработаны в исполняемый бенчмарк.
Если PRISM пригодился в исследовании или продукте — сошлитесь на проект. Машиночитаемые
метаданные лежат в CITATION.cff (GitHub покажет кнопку
«Cite this repository»).
Андреев Д. С. PRISM — исполняемый бенчмарк кодогенерации 1С (методика SMOP). 2026. https://github.com/genlab-1c/prism
Датасет прогона — оценки SMOP по 899 генерациям (31 модель × 29 задач) и SFT-подвыборка: genlab-1c/prism-smop на HuggingFace.
MIT — свободно используйте, изменяйте и распространяйте, сохраняя уведомление об авторстве.
Темы: 1С ИИ · ИИ для 1С · генерация кода 1С нейросетью · генератор кода 1С на ИИ · вайбкодинг 1С · бенчмарк нейросетей 1С · оценка качества кода 1С · какая нейросеть лучше для 1С · сравнение LLM для 1С · исследование ИИ для 1С · LLM для 1С:Предприятие 8 · встроенный язык 1С (BSL) · нейросеть для программиста 1С · ИИ-ассистент разработчика 1С · автоматизация разработки 1С с ИИ · GigaChat · YandexGPT · DeepSeek · Qwen · GLM · Claude · GPT · Gemini для 1С · метрика SMOP.
Topics (GitHub): 1c · 1c-enterprise · bsl · onescript · llm · llm-benchmark · code-generation · ai-code-generation · llm-evaluation · benchmark · gigachat · yandexgpt · deepseek · vibe-coding · smop · russian-llm