GPT-5 умрёт через год: почему специализированные LLM убивают универсальные модели

Мы сейчас живем в такое время, когда инновации и технологии стремительно развиваются, изменения происходят даже не каждый месяц, а каждый день. В центре этого технологического вихря находятся большие языковые модели (LLM), которые буквально переписывают правила работы с информацией, контентом и бизнес-процессами.

Если еще в 2023 году рынок гнался за универсальными моделями, способными решать любые задачи, то 2025 год стал годом специализации. Компании поняли: универсальная LLM — это хорошо, но узкоспециализированная модель, заточенная под конкретную отрасль, работает эффективнее.

Med-PaLM для медицины, LawGPT для юридических задач, BioGPT для биологических исследований, DeepSeek-Coder для программирования — это лишь начало. Российские разработчики тоже не отстают: появляются отраслевые решения для банковского сектора, ритейла, государственных услуг.

Текст перестал быть единственным языком общения с ИИ. GPT-5, Gemini 2.5 Pro и Claude Opus 4 теперь понимают изображения, аудио, видео и даже 3D-модели. Можно загрузить фотографию схемы, попросить объяснить её голосом и получить детальный разбор с визуальными подсказками.

Для бизнеса это открывает новые горизонты: анализ видеоконтента с клиентских камер, автоматическая обработка голосовых обращений, мгновенное распознавание документов любой сложности.

Gemini 2.5 Pro поддерживает контекстное окно в 1 миллион токенов — это примерно 700-800 тысяч слов или целая книга среднего размера. GPT-5 также перешагнул порог в миллион токенов.

Что это значит на практике? Вы можете загрузить в модель весь годовой отчет компании, все контракты с клиентами или полную документацию к проекту — и задавать вопросы по всему массиву данных сразу, без разбиения на части.

Появление моделей с расширенным рассуждением (reasoning models) стало прорывом года. GPT-5 Thinking, DeepSeek-R1, Claude Opus 4 — эти системы не спешат с ответом, а сначала выстраивают цепочку рассуждений, проверяют гипотезы, анализируют альтернативы.

Результат: точность ответов выросла, галлюцинаций стало меньше, а для сложных задач — математики, программирования, стратегического планирования — такие модели незаменимы.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) — технология, которая позволяет LLM обращаться к внешним базам знаний в реальном времени — стала мейнстримом. Модель больше не ограничена данными, на которых её обучили: она может подключиться к корпоративной базе данных, CRM-системе, складскому учету.

Следующий шаг — ИИ-агенты: системы, которые не просто отвечают на вопросы, но и выполняют действия. Забронировать билет, отправить письмо, провести финансовый анализ, написать и запустить код — всё это агенты делают самостоятельно.

Россия активно развивает собственные LLM. GigaChat, YandexGPT, Сбер создают модели, адаптированные под русский язык и специфику российского бизнеса. Главный фокус — безопасность данных, соответствие регуляторным требованиям и интеграция с отечественными платформами.

46% российских разработчиков называют расширение возможностей LLM своим приоритетом на 2026 год. Сжатие моделей для работы на локальной инфраструктуре без облака — ещё один важный тренд для компаний, работающих с конфиденциальными данными.

Парадоксально, но на фоне гигантских моделей с триллионами параметров растет интерес к малым языковым моделям (SLM). Microsoft Phi, Orca, Mistral 7B — модели, которые работают на смартфоне без подключения к интернету, но при этом справляются с задачами на уровне больших собратьев.

Для бизнеса это означает снижение затрат, независимость от облачных провайдеров и возможность работы в условиях ограниченного интернета.

LLM перестали быть просто чат-ботами. Это уже платформы для продуктивности, способные трансформировать целые отрасли. Следующие 12 месяцев принесут ещё больше прорывов: глубокую персонализацию, интеграцию с физическими системами (роботами, производством), новые архитектуры вроде Mixture of Experts.

Мы живем в эпоху, когда технологии меняются быстрее, чем мы успеваем к ним привыкнуть. И большие языковые модели — главный драйвер этих изменений.

Какие тенденции развития больших языковых моделей (LLM) кажутся вам наиболее перспективными? Используете ли вы уже специализированные модели или продолжаете эксперименты с универсальными решениями? Поделитесь вашим опытом и наблюдениями в комментариях!

📢 @gromov_tech_insights

Там я публикую: