Qwen vs ChatGPT: 5 фактов, которые обычно замалчивают
В ленте всё чаще советуют «пересесть на китайские ИИ». Но если вы решаете сложные задачи, важны источники и стабильность, нюансы критичны. Ниже — 5 практических различий Qwen и ChatGPT простым языком, с примерами, когда это бьёт по результату.
Факт №1. Контекстное окно у Qwen существенно меньше
Что это значит. Модель держит в «голове» заметно меньше текста за раз, поэтому в длинных диалогах «теряет нить» раньше. Как это чувствуется. Вы обсуждали задачу 15–20 сообщений, добавили ТЗ/таблицу — и ответы внезапно становятся общими, забываются детали. Что делать. Резюмируйте важные вводные в каждом новом запросе или используйте более «длиннопамятную» модель, когда проект большой.
Факт №2. Нет режима Deep Research (ссылок на источники не будет)
Что это значит. Ответ даётся «из головы» модели; подтверждений и кликабельных ссылок не получите. Риск. Выше вероятность «уверенной чепухи» (галлюцинаций) — особенно в новостях, законах, цифрах рынка. Как это обходят. Вынужденно вручную добавляют источники в промпт («используй эти 3 ссылки…») или проверяют всё после.
Факт №3. Нет режима Агент (модель не «делает», а только «говорит»)
Что это значит. Qwen не пойдёт сам по сайтам, не прокликает формы, не соберёт презентацию. Это текстовый помощник, не исполнитель. Когда это критично. В воронках «собери → оформи → отправь», в рутинных действиях по сайтам, в задачах с файлами/слайдами под дедлайн.
Факт №4. Объём обучающих данных у Qwen заметно меньше
Что это значит. Уже на уровне «начинки» модель знает и обобщает меньше. В прикладных задачах это проявляется как более «мелкая сетка» понимания: хуже примеры, банальнее варианты, больше общих фраз. Симптом. «Нормальный» черновик без глубины и нюансов, которые вы ожидаете от топ-модели.
Факт №5. Нельзя создавать GPT-ассистентов с вашей экспертизой
Что это значит. В ChatGPT вы можете собрать «мини-сотрудника»: зашить правила, стиль, чек-листы, файлы, критерии качества. Qwen этого не поддерживает — каждый раз всё «с нуля». Последствие. Нет устойчивого качества «как у вас»; знания команды сложнее масштабировать на новичков.
Когда Qwen может быть ок
- Короткие, одношаговые запросы. «Сформулируй идею», «перепиши абзац проще».
- Где не нужны ссылки/агентские действия. Черновики текстов, заметки, простые объяснения.
- Если важна доступность «просто сейчас». Быстрые ответы без сложной инфраструктуры.
Когда выбирать ChatGPT
- Длинные сценарии. Многошаговые обсуждения, большие ТЗ/таблицы, цепочки правок.
- Фактура с проверкой. Нужны ссылки, даты, верификация (через Deep Research).
- Автоматизация. Надо «сделать», а не «сказать»: пройти сайты, собрать презентацию, выполнять шаги.
- Стандартизация качества. Ассистенты, которые воспроизводят экспертизу и экономят часы.
Мини-чек-лист выбора под задачу
- Нужны источники и свежие факты? → Нужен Deep Research.
- Нужно действие (клик, сборка слайдов, много шагов)? → Нужен Агент.
- Хотите, чтобы «писал как вы» по одному стандарту для всей команды? → Нужны Ассистенты.
- Диалог длинный, данных много? → Нужна модель с большим контекстным окном.
Qwen — «неплохой текстовик», но без ссылок, действий и «длинной памяти» он уступает там, где бизнесу нужна точность и воспроизводимость. Для быстрых черновиков — годится; для сложных процессов — надёжнее ChatGPT с ассистентами, агентом и Deep Research.
Хочете понять, какая модель лучше под вашу конкретную задачу? В моём Telegram-канале — сравнения разных нейросетей и объяснения, какую выбрать. Ссылка — тут!