Какие ИИ и нейронки сейчас самые топовые? Разбираем ChatGPT-5, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, GPT-4o, Gemini 3 Pro, QWEN 3, DeepSeek 3.2
🧑💻 Кто на арене: краткое описание моделей
- ChatGPT-5 / GPT-4o — «флагман» от OpenAI. GPT-4o — предшественник (и одновременно альтернатива по настроению, стилю) новых версий. Часто воспринимается как базовый “все-попробовал” вариант: хорошо умеет языковое моделирование, код, диалог, но конкуренты его активно догоняют и перегоняют.
- Claude Sonnet 4.5 — лёгкая/сбалансированная модель от Anthropic, оптимизированная под скорость и “коммунальность”: быстрые ответы, стабильная работа, разумная производительность при меньшей цене токенов.
- Claude Opus 4.5 — “тяжёлый” флагман от Anthropic. Сильна в кодинге, сложной логике, инструментальной работе, долгом контексте и “многошаговых” задачах.
- Gemini 3 Pro — модель от Google, ставшая серьёзным конкурентом. Сбалансирована между мощностью, мультимодальностью (текст + визуальное + интерфейс), скоростью и “всё-в-одном” решением.
(Есть и другие — open-source, экспериментальные, но в этой статье сосредоточимся на самых обсуждаемых.)
В основном все топовые нейронки платные, поэтому надо использовать телеграм ботов, которые дают бесплатный доступ к ним.
📊 Сравнение: где кто сильнее
Claude Opus 4.5
- Очень сильна в кодинге, надежности, долгосрочных задачах, “агентных” цепочках — то есть там, где нужно много шагов, логики, “взвешенного” решения.
- При этом по токенам/ресурсам может быть экономичнее: при средних нагрузках — значительно меньше токенов, чем у конкурентов.
- Это делает её отличным выбором для “серьёзной работы”: программирование, аналитика, сложные тексты, проекты.
- Однако: если задача — что-то простое, лёгкое, не требующее “глубины” — преимущества могут быть не столь заметны.
Claude Sonnet 4.5
- Более лёгкий, быстрый, “фронтенд-дружелюбный” вариант: хорошо для повседневного общения, быстрых задач, когда не нужна супер-глубина.
- Хороший “бюджетный” вариант: ресурсозатраты умеренные, отклики — живые, чёткие.
Иными словами: Sonnet — это скорее “универсал-среднего уровня”, приятный и удобный, когда “хочется просто пообщаться или сделать что-то быстро”.
Gemini 3 Pro
- Сильна благодаря мультимодальности: текст + визуал + интерфейс, что даёт ей большой потенциал для задач, связанных с изображениями, веб-интерфейсами, визуализацией, встроенными “агентами”.
- Быстрая, “всё-в-одном” — удобно, когда нужно гибко переключаться между задачами (текст, картинки, интерфейсы и т.п.).
Минус: если нужно “глубокое мышление” или “агентная логика с долгим контекстом”, иногда уступает Opus.
GPT-4o / ChatGPT-5
- "Классический" универсал: часто достаточен для многих задач — диалог, тексты, базовый код, “по-умолчанию”. Удобен, если не хочется задумываться над выбором модели.
- Но конкуренты сильно сузили gap, и в ряде задач GPT-4o сейчас уже не “топ”, особенно если речь о коде, глубоком анализе, сложных данных или мультимодальности.
💬 Что говорят пользователи — немного из Reddit
- Про Opus 4.5:
“I was impressed, not going to lie. Especially when you look at what the model ‘thinks’ … it is much, much more concise, focused, and gets to the answer quick … Without any gibberish.” Reddit
- Ещё:
“Yes, thank you. All my chats have been converted to Opus 4.5 … Really great!” — то есть ощущение большинства: Opus 4.5 лучше “держит” качество даже при долгих сессиях. Reddit
- Относительно GPT-4o:
“The new gpt-4o model is DRAMATICALLY better than the previous gpt-4o at coding and everything, it's not even close.” — этот пользователь говорит, что у 4o есть свои плюсы, особенно если нужно что-то простое и быстрое. Reddit
Но при этом многие предпочитают переключиться на Claude или Gemini в зависимости от задачи.
🎯 Почему стоит попробовать несколько моделей — и переключаться
- Разные задачи — разные сильные стороны. Иногда нужна скорость и “человекоподобие” — Sonnet. Иногда — “железная логика” и код — Opus. Иногда — мультимодальность, интерфейсы, гибкость — Gemini. Универсала, который “лучший во всём”, ещё нет.
- Экономия — по ресурсам, деньгам и времени. Если модель “сверхкомпетентна”, но её можно переусилить, можно тратить лишние токены или деньги. Лёгкие модели — для простых задач, тяжёлые — для важных.
- Разнообразие “интеллекта”. Разные модели “думают” по-разному: стиль, логика, склонность к деталям, “креативность”, “точность”. Это как пробовать разных коллег — кто-то лучше планирует, кто-то — кодит, кто-то — красиво пишет.
- Резервная копия. Если одна модель “подведёт” — например, забанит запрос, выдаст ошибку, медленно — можно переключиться на другую. Практика “многомодельности” часто даёт лучший результат.
🔎 Вывод — нет абсолютного “лучшего”, но есть “лучший для задачи”
Мне кажется, что гонка вокруг ИИ-моделей сейчас — как гонка супер-автомобилей. Да, хочется один универсальный “лучший” — но на деле: “Лучший” зависит от того, что ты хочешь сделать.
- Если тебе нужен “рабочий конвейер”: код, анализ, инженерия — тебе скорее всего подойдёт Claude Opus 4.5.
- Если хочется “легкого, быстрого” помощника — писатель, чат, быстрые ответы — Claude Sonnet 4.5.
- Если нужна мультимодальность, гибкость, работа с изображениями/видео/интерфейсами — Gemini 3 Pro.
- Если нужно “по-универсалу, без заморочек” — GPT-4o / ChatGPT-5 всё ещё норм.
И — что важно — не стоит «привязываться» к одной модели. Попробуй разные, сравни, держи несколько “под рукой”. Так ты извлечёшь максимум из того, что дают технологии, и найдёшь свой идеальный “набор инструментов”.
Qwen, DeepSeek и большая таблица сравнения топ-моделей
Ни один обзор современных ИИ невозможен без двух игроков, которые ворвались в индустрию особенно громко — Qwen от Alibaba и DeepSeek от китайской исследовательской группы, которая стала едва ли не главным мемом и “пугалом” для западных компаний.
Эти две модели — отличное напоминание, почему важно не ограничиваться только OpenAI, Anthropic и Google.
🐉 Qwen (Qwen2.5 / Qwen 72B / Qwen-Max)
Qwen — это серия моделей, которые стремительно ворвались в топ благодаря:
Плюсы Qwen
- Открытость: многие версии моделей полностью open-source, что позволяет запускать их локально без облаков.
- Сильный кодинг: в ряде тестов Qwen 2.5/72B показывает результаты уровня GPT-4 и Claude Sonnet, особенно в Python.
- Хороший баланс «скорость/качество»: модель работает быстро, логично, и при этом не требует больших ресурсов (особенно версии 32B и ниже).
- Мультимодальность: Alibaba продвигает направление обработки изображений, речи и диалогов одновременно.
Минусы
- Возможная “китайскоцентричность” данных: иногда модель лучше понимает китайский рынок/культуру, чем западные.
- Стиль письма более “сухой”, чем у Claude или GPT.
Когда выбирать Qwen
Идеальна, если ты хочешь максимум возможностей бесплатно или хочешь запустить ИИ локально на ПК.
🧠 DeepSeek (DeepSeek V3 / DeepSeek-R1)
Если Qwen ворвался громко — то DeepSeek ворвался как взрывная волна.
Модель DeepSeek-R1 стала мемом, когда:
- показала вычислительную мощность уровня «топ закрытых моделей»;
- полностью бесплатна как open-source;
- а в некоторых тестах по коду и логике обогнала даже GPT-4o и Gemini Pro.
Плюсы DeepSeek
- Сильная логика и математика: модель иногда ведет себя как “многошаговый размышляющий агент”, особенно в задачах reasoning.
- Open-source: её можно запускать локально, встраивать в продукты, менять как хочешь.
- Огромный прорыв в эффективности: при меньших вычислительных ресурсах достигает высоких результатов.
Минусы
- Иногда “перемудряет”: слишком долго рассуждает там, где нужен короткий ответ.
- Может быть менее “литературной” по стилю, чем Claude и GPT.
Когда выбирать DeepSeek
- Для исследований в AI,
- Для сложных задач математики и логики,
- Для локальных запусков и собственных проектов.
🎯 Какую модель выбрать?
Если кратко — выбора “одной лучшей” не существует.
Если тебе нужен “ИИ-инженер” → Claude Opus 4.5
Лучший в мире reasoning, кодинг, сложные проекты.
Если нужен “быстрый и недорогой помощник” → Claude Sonnet 4.5
Если нужен “универсальный комбайн для всего” → GPT-4o / ChatGPT-5
Если работаешь с изображениями, видео, UI → Gemini 3 Pro
Если хочешь мощно и бесплатно → DeepSeek
Если хочешь локально / open-source → Qwen
💡 Почему стоит попробовать все эти модели?
- Ландшафт ИИ меняется ежемесячно.
- Каждая модель сильна в своём жанре.
- Ты видишь, как по-разному они пишут, думают, объясняют.
- Это как иметь команду из разных экспертов, вместо одного “универсала”.
- И да: лучшие результаты достигаются, когда ты комбинируешь нескольких ИИ под разные задачи.
Выводы
🧠 Claude Opus 4.5
Что это: флагман Anthropic — самая “умная” модель на рынке по логике и сложным задачам. В чём сила: идеальна для программирования, анализа данных, рассуждений, длинных цепочек и проектов с «многошаговым мышлением». Особенности: отвечает очень структурированно, “профессионально”, без воды. Кому подходит: инженерам, исследователям, тем, кому важна точность и надежность.
⚡ Claude Sonnet 4.5
Что это: более лёгкая и быстрая модель от Anthropic. В чём сила: диалоги, тексты, быстрые ответы, творческие задачи, лёгкий код. Особенности: отвечает “человечнее” и мягче, чем Opus. Кому подходит: студентам, блогерам, офисным пользователям — для ежедневных задач.
🤖 ChatGPT-5 / GPT-4o
Что это: универсальная модель OpenAI, комфортная и знакомая большинству. В чём сила: хороша для всего понемногу — диалоги, тексты, творчество, код, мультимодальность. Особенности: лучший “универсал”, идеален для новичков. Кому подходит: всем, кто хочет “ИИ на каждый день”, без переключения моделей.
🌐 Gemini 3 Pro
Что это: модель от Google с акцентом на мультимодальность. В чём сила: отлично работает с изображениями, скриншотами, веб-интерфейсами, длинными файлами. Особенности: хорошо понимает контекст картинок, документов и UI. Кому подходит: дизайнерам, продуктовым разработчикам, тем, кто работает с визуалом.
🐉 Qwen 2.5 / 72B
Что это: мощная серия open-source моделей от Alibaba. В чём сила: сильный кодинг, очень высокое качество при бесплатности, быстрые ответы. Особенности: можно запускать локально — отличный выбор для продвинутых пользователей. Кому подходит: разработчикам, тем, кто любит open-source и хочет “ИИ на своём компьютере”.
🧩 DeepSeek V3 / R1
Что это: китайская open-source модель, которая удивила весь рынок. В чём сила: выдающаяся логика, математика и сложные задачи — иногда на уровне закрытых моделей. Особенности: много “скрытого рассуждения”, иногда очень длинные шаги решения. Кому подходит: тем, кому нужен мощный reasoning бесплатно или локально.
🧩 Llama 3.1
Что это: Llama — серия больших языковых моделей от Meta, а Llama 3.1 — её актуальная версия. Внутри есть варианты с разным числом параметров: 8B, 70B и самый мощный — 405B.
Плюсы:
- Llama 3.1 — это open‑source модель: её можно использовать, дообучать, разворачивать локально или на своём сервере.
- Она показала себя очень конкурентной с лучшими “закрытыми” моделями по множеству задач: код, тексты, генерация, работа с инструкциями.
- Подходит для тех, кто хочет гибкости, контроля и не хочет быть зависимым от проприетарных API.
Минусы / особенности:
- Хотя Llama 3.1 мощная, она — текстовая модель (по крайней мере базовые версии): мультимодальности (например, картинки + текст) может быть меньше, чем у некоторых конкурентов.
- Версия 405B — тяжёлая для запуска: для её полного потенциала нужны мощные ресурсы; “лёгкие” версии (8B, 70B) — проще, но и “потенциал” поменьше.
Когда стоит использовать: Если ты — разработчик, исследователь, энтузиаст open‑source, либо просто хочешь попробовать “мощную модель без подписки”, Llama 3.1 — отличный выбор.
🇪🇺 Mistral Large
Что это: Модель от европейской команды Mistral AI. Mistral — одна из заметных “альтернатив” западным и американским LLM, с акцентом на открытость и эффективность.
Плюсы:
- Mistral Large показывает сильные результаты по ряду задач — код, генерация текстов, многоязычность.
- Для многих задач Mistral воспринимается пользователями как “очень приятная” модель: достаточно мощная, гибкая, но легче и дешевле, чем тяжёлые гиганты вроде 400B‑моделей. Один из пользователей на Reddit писал:
“I recently moved to Mistral … Модель — огромный апгрейд… почти как ChatGPT”. Reddit
- Подходит для многозадачности — тексты, код, переводы, возможно мультиязычные задачи.
Минусы / особенности:
- Хотя Mistral сильна, она может уступать “титанам” на самых тяжёлых задачах; иногда — компромисс между мощностью и ресурсами (по сравнению с “тяжёлыми” вариантами).
- Как и в случае с другими open / “полу‑открытыми” моделями — для максимальной пользы важно понимать, как её правильно “тюнинговать” и применять.
Когда стоит использовать: Если важна гибкость, хорошая производительность и не хочется “жертвовать” под каждую задачу — Mistral Large часто хорош как “рабочий инструмент”.
🤖 Grok 3
Что это: Модель от xAI (компания, связанная с Илоном Маском), позиционируется как мощный LLM нового поколения.
Плюсы:
- Согласно спецификациям, Grok 3 имеет очень высокие возможности reasoning и “мышления”: рассчитана на серьёзные аналитические задачи, код, длинный контекст.
- В сравнительных обзорах её часто противопоставляют “тяжёлым” открытым моделям (типа Llama) — и в некоторых задачах Grok 3 превосходит их, особенно по скорости + reasoning + “глубине” ответов.
- Подходит, если тебе важна “мощность” и ты хочешь, чтобы модель справлялась с действительно сложными запросами.
Минусы / особенности:
- Grok 3 — проприетарная / закрытая модель (не open-source), так что гибкость и контроль меньше, чем у Llama или Mistral.
- Доступ, скорее всего, через API/интерфейс, что может быть дороже, чем у open‑моделей.
- Для простых задач такое “топ‑железо” часто избыточно — может хватить и чего-то попроще.
Когда стоит использовать: Если нужна надёжная “рабочая лошадка” для сложных, ресурсоёмких задач: аналитика, код, длинные цепочки, reasoning — Grok 3 может быть очень полезна.
Где протестировать модели?
В основном все топовые нейронки платные, поэтому надо использовать телеграм ботов, которые дают бесплатный доступ к ним.