Строительные решения / Выбираем самый строительный ИИ.  

Уже сегодня ИИ может быть техническим консультантом проектировщика для выбора проектных решений. На реальном примере попытаемся выяснить какой ИИ наиболее подходит для этого!

Я часто с ИИ обсуждаю несложные технические узлы в строительстве. В основном на DeepSeek. Мне нравится открытость данной ИИ - не нужно VPN и все бесплатно в любом объеме. Да и сам тот факт, что китайцы охладили американцев, сделав в разы дешевле на более примитивном оборудовании, заставляет меня следить за проектом.

На днях возникла очередная строительная задача: построить односкатную крышу и необходимо выбрать материалы для деревянных несущих балок. И я совместно с моим коллегой решили задать один и тот же запрос (промпт) всем основным популярным ИИ и попросить специалистов-конструкторов проанализировать качество ответов.

Промпт такой: Односкатная крыша. Здание размерами 8*10м. Скат в меньшую сторону под углом 5 градусов. Три точки опоры: внешние стены и внутренняя. Расстояние от внешней до внутренней 4м. Хочу использовать для кровли доски 100Ш*200В через 60см. Но т.к. доски длиной 6м, а выступы будут по 30 см, то 1.7 м будет перехлест балок, скрепленный шпильками. Над балками будет почти сплошной настил доской Ш100*В32мм и сверху OSB. Сможет ли такая конструкция выдержать с учетом снеговых нагрузок Беларуси.

В результате 3 ИИ ответили, что предлагаемый узел надежен: DeepSeek - отчет, ChatGPT5 - отчет, Grok - отчет. А вот Claude-Sonnet4.5 - отчет и Perplexity - отчет ругнулись на данную конструкцию.

А что скажут настоящие живые специалисты? Какой расчет самый точный и почему ответы так рознятся (тест для внимательных) при одинаковых исходных данных?

Долго вчитываться. Не про точность расчёта, без последних двух. Исходя из "корректности" заданных параметров. Самый "дотошный", при том абсолютно по делу, наиболее эффективный, понятный для "любого уровня строителя" и не перегруженный расчётами - Grok. Несмотря на кривые отсылки к нормативным документам, он не додумывал как DeepSeek (завалив при этом расчётами) про параметры не указанные про материал кровли, древесину и т.д. Абсолютно по делу указал на малый уклон кровли и предлагал вариативность, для более точного расчёта (это про корректность поставленной задачи). ChatGPT5 туда же к DeepSeek. Ответ на отвали - это не мой профиль))) 

Уклон малый, но допустимый для наплавляемых кровель). Хотя в том контексте это было про вес, т.е. принимается логично. В целом спасибо за мнение.

И, да - тема действительно для  инженерных буквоедов. Понимаю все заняты, но буду очень рад если кто найдет часик для развития прогресса и проанализирует дотошно. Это будет полезно для всех.

Такую "подставу" не ожидал ни один ИИ. Да и инженеры думаю не встречали наплавляемую кровлю на OSB

Рулонная кровля. Что тут не так? Греется рулон и разматывается и клеится на OSB. В два слоя. базовый + верхний с камушками.

Да всё норм. Роль OSB "как всея подо всё" переоценена

Ради интереса, по промпту прогнал в Mistral Deep research и Gemini 2.5 Pro Deep research.

И gemini.

gyn1x  в вашем первом отчете ИИ неправильно восприняло нахлест. У меня в дипсике также пришлось уточнять. Т.е. балка на 4м цельная а идет выступ балки на соседние 4м. Т.е. этот нахлест идет в плюс к следующей балки на длину 1.7м, а некоторые ИИ воспринимают как минус, ну мол балка не цельная на рабочем пролете.

И во втором отчете похоже также неправильно понял ИИ требуя скрепление балок 12 болтами.

Чуть позже гляну подробнее. Спасибо за участие!

🔥Учимся проектировать пеллетное отопление!
В Минлесхозе за семь месяцев реализовали более 🔺50 тыс. тонн пеллет. В прошлом году было 18 тыс. т и на внутренний рынок, и на экспорт, - привел в сравнение цифры глава лесной отрасли Александр Кулик.