Результаты

| Подход | Замечаний | Подтверждаемость | Найдено дефектов из 14 | |---|---|---|---| | Глубокий многоступенчатый анализ | 42 | ~74% | 10,5 | | GPT-5.6, один прогон | 5 | 100% | 5 | | GPT-5.6, лучший прогон | 12 | 100% | 8 | | Локальная Qwen3-VL 8B | 47 | ~2% | 0,5 | | GPT-6 Astra | 23 | 91% | 13 |

Выводы авторов

«Проверка проектной документации — это не задача одной нейросети. Это задача системы», — резюмируют в SIGNAL. Из эксперимента следует:

  • качество зависит от процесса, а не только от модели: правильный сценарий проверки критичен;
  • постановка задачи меняет результат — широкая формулировка дала 12 замечаний против 5–7 в узких вариантах;
  • число замечаний ничего не говорит о качестве — 47 ложных срабатываний хуже, чем 23 верных на 91%;
  • более сильные модели работают заметно лучше — 13 из 14 против 10,5 у многоступенчатого анализа;
  • ИИ справляется со сложными операциями: сопоставлением данных между листами, проверкой ведомостей, поиском аномалий, анализом межлистовых ссылок.

Компания планирует встроить проверку в свой продукт SIGNAL DOCS как первый уровень контроля перед экспертом; замечания должны ссылаться на конкретные места в документах, данные анонимизируются перед отправкой модели.

Что это значит для подрядчика

Первый уровень контроля рабочки можно автоматизировать — но только с сильной моделью и выстроенным сценарием. Локальная лёгкая модель на этой задаче бесполезна: одно верное замечание на 47.

ИИ ловит именно то, что срывает стройку: несогласованные ведомости, массы, ссылки на не те листы. Это те ошибки, которые обычно всплывают на площадке, когда арматура уже привезена.

Эксперт остаётся последней инстанцией. Даже лучший результат — 13 из 14 при 91% подтверждаемости — означает пропущенный дефект и два ложных замечания на два десятка.

Источник: Всеостройке.рф, 11.09.2026 — https://xn--b1agapfwapgcl.xn--p1ai/mozhet-li-ii-dejstvitelno-proverjat-proektnuju-dokumentaciju-rezultaty-jeksperimenta-signal/ Документ: результаты эксперимента компании SIGNAL по проверке проектной документации моделями искусственного интеллекта, сентябрь 2026 года.