-- coding: utf-8 --

""" Platform Comparison Report

Заполненный шаблон на основе использования платформ Qwen, Perplexity и Deepseek для выполнения задания: Анализ частотности слов в датасете Wikipedia. """

============================================================================

СТУДЕНТ:

ЗАДАНИЕ: Анализ частотности слов в датасете Wikipedia.

ДАТА: 30.11.2025

============================================================================

Выбранные платформы для сравнения

Укажите 3 платформы:

1. Платформа 1: Qwen (Tongyi Qianwen)

   • URL/Установка: https://qwen.ai/ или через Hugging Face / Alibaba Cloud
   • Модель AI: Qwen-Max / Qwen-Plus (семейство Qwen, разработано Alibaba)
   • Бесплатный лимит: Бесплатный веб-интерфейс с ограничением ~100–200 запросов/день; API требует регистрации, но есть пробный кредит

2. Платформа 2: Perplexity.ai

   • URL/Установка: https://www.perplexity.ai/
   • Модель AI: Варианты: Sonar (Perplexity-собственная), Claude, GPT-4 (в Pro-версии)
   • Бесплатный лимит: Бесплатно до ~50–100 запросов/день (в зависимости от модели), без регистрации для базового режима

3. Платформа 3 (опционально): Deepseek

   • URL/Установка: https://deepseek.com/ или через VS Code расширение
   • Модель AI: Deepseek-Coder (специализированная для кода, 6.7B/33B параметров)
   • Бесплатный лимит: Полностью бесплатный веб-интерфейс + VS Code интеграция без подписки

---

Критерии сравнения

1. Простота использования (1-5)

Итоговое наблюдение: Perplexity — самая интуитивная платформа благодаря поисковому стилю общения.

---

2. Качество генерируемого кода (1-5)

Итоговое наблюдение: Deepseek генерирует наиболее качественный и готовый к запуску код.

---

3. Скорость генерации (1-5)

Итоговое наблюдение: Deepseek — самая быстрая платформа для генерации кода; Perplexity быстр, но не для длинных скриптов.

---

4. Понимание контекста (1-5)

Итоговое наблюдение: Perplexity лучше всего понимает контекст задачи и цели, но не всегда учитывает технические нюансы.

---

5. Интеграция с инструментами (1-5)

Итоговое наблюдение: Deepseek — лидер по интеграции с инструментами разработки.

---

6. Бюджет и доступность (1-5)

Итоговое наблюдение: Все три платформы доступны в РФ и имеют бесплатные планы, но Deepseek — наиболее щедрый по функционалу без оплаты.

---

Финальное сравнение

Матрица оценок (сумма по всем критериям)

---

Заключение

Лучшая платформа для моего задания: Deepseek

Причины выбора:

• Генерирует готовый, исполняемый Python-код с обработкой текста и визуализацией
• Очень высокая скорость отклика и генерации
• Имеет интеграцию с VS Code — удобно для локального запуска и отладки

Где эта платформа может улучшиться:

• Добавить пояснения к коду (комментарии или отдельный блок с объяснением логики)
• Улучшить работу с большими датасетами (например, предложить chunked-чтение)

Другие интересные находки:

• Deepseek предложил использовать
  matplotlib.pyplot
  +
  wordcloud
  для визуализации — это вышло за рамки ТЗ, но очень полезно.
• Perplexity автоматически искал актуальные источники датасетов Wikipedia (например, ссылку на Wikimedia dumps).
• Qwen иногда предлагал решения на китайском языке, но быстро переключался на английский по запросу.

---

Рекомендации для других студентов

На основе своего опыта, рекомендую:

1. Для быстрого прототипирования: используйте Deepseek
2. Для качественного кода: используйте Deepseek
3. Для обучения (понимание AI-процесса): используйте Perplexity — он лучше всего объясняет «почему» стоит делать так, а не иначе.