Сравнение ведущих AI.
- 23.11.25 г.
- 9772225665000 25024
GPT-5 (OpenAI).
Основные сильные стороны:
– универсальный лидер в генерации идей, творческом письме, программировании и повседневных беседах;
– высокая скорость ответа, гладкий стиль общения и улучшенная мультимодальность (анализ изображений, аудио, видео);
– открытые веса для моделей GPT-OSS, что упрощает кастомизацию;
– отлично справляется с агентными задачами в ART (Automatic Reasoning and Tool-use).
Контекстное окно: 128K+.
Скорость (токенов/сек): 100+.
Слабые стороны:
– склонность к многословию и неточным ответам;
– закрытая архитектура (ограничение ее прозрачности);
– высокая стоимость API для больших объемов;
– в сложных рассуждениях зачастую уступает специализированным моделям.
Ключевая характеристика: «умный» и быстрый универсал, продуктивен и креативен.
Примеры использования: контент-креатив, бизнес-автоматизация, образование.
Claude 4 (Anthropic).
Основные сильные стороны:
– высокоэффективен в глубоком анализе, работе с длинными контекстами (до 1M токенов в бета-версии) и этичной генерации;
– естественный «человеческий» стиль;
– высокая точность в кодировании (72.7% в SWE-bench) и математике (90% в (American Invitational Mathematics Examination (AIME));
– улучшенный режим chain-of-thought reasoning для итеративных задач, включая само-рефлексию и интеграцию инструментов;
– мультимодальность.
Контекстное окно: 200K (beta 1M).
Скорость (токенов/сек): 80.
Слабые стороны:
– медленнее конкурентов;
– излишние ограничения снижают креативность;
– высокая цена для премиум-вариантов.
Ключевая характеристика: вдумчивый и безопасный аналитик для объемных документов и сложных проектов.
Примеры использования: код-ревью, техническая документация, агентные рабочие процессы.
Gemini 2.5 (Google).
Основные сильные стороны:
– полная мультимодальность (текст, изображения, аудио, видео) с лидерством в видео анализе (84.8% в VideoMME);
– глубокая интеграция с Google-экосистемой (данные реального времени, Project IDX);
– глубокая обработка (Deep Thinking) для шагового рассуждения (84% в USAMO);
– большое контекстное окно (1M) и низкая цена для версий Adobe Flash.
Контекстное окно: 1M.
Скорость (токенов/сек): 120+.
Слабые стороны:
– излишние фильтры снижают конкретику и остроту ответов;
– уступает другим AI в чистой креативности;
– зависимость от Google-аккаунта.
Ключевая характеристика: мультимодальный ассистент для исследований данных.
Примеры использования: анализ видео/документов, научные расчеты, интеграция с Google Workspace.
DeepSeek (DeepSeek).
Основные сильные стороны:
– экономичная мощь с открытым кодом (MIT);
– отличные результаты в логике, математике (87.5% в AIME) и программировании при низкой цене обучения ($5.6M);
– гибридный режим (thinking/non-thinking) для баланса скорости и глубины;
– MoE-архитектура (Mixture of Experts) с 128K контекстом;
– дистиллированные версии для повышения эффективности.
Контекстное окно: 128K.
Скорость (токенов/сек): 90.
Слабые стороны:
– ограниченная мультимодальность;
– вопросы к безопасности и конфиденциальности данных из-за юрисдикции Китая.
Ключевая характеристика: экономичный логик для технических и финансовых задач.
Примеры использования: доказательство теорем, AI-агенты, бюджетные внедрения.
Grok-4 (xAI).
Основные сильные стороны:
– высокая скорость и прямолинейный, провокационный стиль, имеющий нестандартную точку зрения;
– лидер в рассуждениях (93% в AIME) и поиске в реальном времени через сети X и больших контекстах (1M);
– мультимодальность (изображения, код);
– Grok Code Fast для агентного кодирования;
– частично открытые веса.
Контекстное окно: 1M.
Скорость (токенов/сек): 150+.
Слабые стороны:
– отсутствие строгих этических фильтров (может генерировать неотфильтрованный или непроверенный контент);
– меньшая интеграция с различными экосистемами (например, по сравнению с Google/OpenAI).
Ключевая характеристика: прямолинейный и остроумный собеседник для глубоких диалогов и исследований.
Примеры использования: научные проблемы, анализ в реальном времени, креативные дебаты.
Llama 4 (Meta).
Основные сильные стороны:
– мощная открытая модель с мультимодальностью (текст, изображения, короткие видео) и огромным контекстом (10M в Scout);
– конкурирует с лидерами в кодировании/рассуждениях;
– MoE-архитектура для повышения эффективности;
– полный контроль данных при локальном развертывании.
Контекстное окно: до 10M токенов.
Скорость (токенов/сек): 70 (локально).
Слабые стороны:
– требует технических навыков для установки/тонкой настройки;
– уступает другим моделям в математике.
Ключевая характеристика: гибкий «открытый» фундамент для кастомизации и приватных систем.
Примеры использования: мультимодальные приложения, локальные AI.
Mixtral (Mistral AI).
Основные сильные стороны:
– MoE-архитектура с открытыми весами;
– быстрота и эффективность в рассуждениях;
– отличные возможности в кодировании (благодаря Codestral, поддерживающей 80+ языков) и мультимодальности (аудио, изображения);
– высокие бенчмарки для разработчиков;
– версии браузера Microsoft Edge для мобильных устройств;
– математические (с использованием Mathstral) и агентные модели.
Контекстное окно: 128K.
Скорость (токенов/сек): 110.
Слабые стороны:
– требует экспертизы для развертывания;
– уступает ряду AI в безопасности (меньше встроенных фильтров), что дает большую свободу, но требует ответственного использования;
– менее универсальна в функциях «из коробки».
Ключевая характеристика: эффективный «интеллектуал» с открытой архитектурой для dev-задач.
Примеры использования: Low-latency coding, RAG-системы, edge-AI (Artificial Intelligence at the Edge).
Примечания.
- Две последние модели (Llama 4 и Mixtral) вместе с DeepSeek формируют мощное «открытое» направление, бросая вызов проприетарным гигантам вроде OpenAI и Google. Они снижают барьеры входа для разработчиков и предприятий, предлагая бесплатный доступ к весам и фокус на эффективности, но требуют большего вовлечения в настройку. В 2025 году открытость увеличилась (например, Apache/MIT лицензии), что стимулирует инновации в AI-агентах и локальных внедрений.
- При выборе модели следует учитывать следующие аспекты: универсальность – GPT/Claude, технику – DeepSeek/Grok, мультимедиа – Gemini/Llama.
- Если целью применения AI является построение надежной и воспроизводимой системы для работы с актуальными данными, то связка «Локальная модель (без интернета) + LangChain/RAG-пайплайн» является архитектурно более правильным и профессиональным решением, чем использование встроенной функции веб-поиска. Такая конфигурация позволяет совместить стабильность и чистоту знаний базовой модели с точечным доступом к выбираемой самой свежей информации, минимизируя при этом «шумы» и риски получения недостоверных данных.
>> Дискуссии и конференции. AI