Анализ ведущих LLM: эмпирическое исследование производительности и сложности при решении задач LeetCode

Обнаружено: При тестировании четырёх топовых LLM на алгоритмических задачах исследователи выявили критическую закономерность — качество результата зависит не от модели, а от структуры запроса. Чтобы получить сравнимые результаты от ChatGPT, Copilot, Gemini и DeepSeek, им пришлось создать промпт с пятью обязательными компонентами: роль + полный контекст + чёткая задача + формат вывода + требование самоанализа. Эта структура превратила хаотичные ответы в предсказуемые, качественные решения — и работает для любых задач, не только для кода.