Нейросети 2025: что выбрать под реальные задачи? Рейтинг IT-World
Как понять, с чем действительно можно работать
За громкими заявлениями о «миллионных контекстах», «мультимодальности» и «новом уровне интеллекта» часто скрывается простая реальность: ИИ-модель либо решает задачи, либо нет. Неважно, сколько параметров в ее архитектуре и как называется алгоритм — если она путается в деловой переписке или не справляется с таблицей, все остальное теряет значение. Чтобы отделить эффектную демонстрацию от рабочего инструмента, важно смотреть не на громкие характеристики, а на поведение модели в реальных сценариях. Вот ключевые параметры, по которым мы оценивали участников обзора:
Качество генерации: Нейросеть может писать гладко, но это не значит, что она полезна. По-настоящему надежный инструмент умеет не просто продолжить текст, а сформулировать мысль, выстроить логичную цепочку, обосновать ответ, уловить суть задачи. Особенно это важно в аналитике, документах, программировании и сложных запросах.
Работа с русским языком: Русский — не формальность в списке поддерживаемых языков. Одни модели неплохо справляются с бытовыми диалогами, но сыпятся на деловом или техническом тексте. Другие — дают переводные конструкции с «деревянной» логикой. Для рабочих сценариев это не мелочь, а критичный фактор.
Контекстное окно: В теории — это объем текста, который модель удерживает в памяти. На практике — способность работать с длинными задачами: документами, многоступенчатыми переписками, последовательными вопросами. Модели с заявленным «миллионом токенов» часто сбиваются задолго до предела. Важно, чтобы модель держала нить и не теряла смысл при росте объема.
Мультимодальность: Если модель обещает поддержку таблиц, изображений, графиков и документов, это еще не значит, что она умеет с ними работать. Одни действительно понимают структуру PDF, извлекают данные из таблиц, интерпретируют изображения. Другие — просто отображают вложение или игнорируют его. Мультимодальность должна быть не на бумаге, а в действии.
Доступность в России Не все ИИ-сервисы доступны в нашей стране. Одни работают напрямую, другие требуют иностранный IP-адрес, третьи недоступны без иностранных платежных систем. Даже самая мощная модель бесполезна, если к ней невозможно подключиться, оплатить или встроить в процесс.
Интерфейс и удобство: Чем проще вход — тем выше шанс, что нейросеть можно использовать в реальных задачах. Хороший инструмент — это не только алгоритм, но и удобный интерфейс, поддержка истории, возможность загрузить документ или картинку, минимальные технические требования к запуску.
Стоимость: Цены могут отличаться кратно. Один и тот же запрос у разных провайдеров обойдется в один доллар или в десять. Плюс ограничения по скорости, объему, токенам. На старте это незаметно, но при масштабировании влияет на экономику проекта.
В рейтинг вошли только те модели, которые проходят по всем ключевым критериям. Мы не рассматривали экспериментальные решения, нестабильные сборки и модели «на перспективу». В фокусе — то, что реально работает здесь и сейчас, без допущений и сбоев.
Кто на старте? Решения не для всех
Не каждая языковая модель, вышедшая на рынок, сразу становится рабочим инструментом. Некоторые ориентированы на энтузиастов и исследовательские задачи. Другие — на узкие сценарии: генерация на английском, диалоговые интерфейсы, интеграция в закрытую экосистему. Есть и такие, что ещё не преодолели "детские болезни" — слабая поддержка русского, нестабильная мультимодальность, ограничения в доступе и кастомизации.
Тем не менее, среди таких решений есть интересные варианты: Grok, Claude, Nous Hermes, LLaMA и другие. У них — своя логика, возможности дообучения, открытые архитектуры. Но и свои компромиссы — слабый русский язык, отсутствие доступа из России, сложность настройки или технический порог. Это модели с потенциалом, но использовать их стоит осознанно: там, где вы готовы к ограничениям — ради гибкости, экспериментов или специфических задач.
Российские реалии: без VPN, с полной автономией и контролем
Даже самая продвинутая модель оказывается бесполезной, если к ней невозможно подключиться, оплатить или встроить в локальную инфраструктуру. Для госсектора, образовательных учреждений, корпоративных ИТ-сред и всех, кто работает с конфиденциальными данными, важны не только функциональность и качество генерации, но и стабильный доступ, юридическая прозрачность и уверенная работа на русском языке.
В таких условиях на первый план выходят решения, адаптированные под российский контур: GigaChat, YandexGPT, Saiga, Mixtral и другие open-source модели. Они работают без VPN, не требуют зарубежных аккаунтов, поддерживают автономный запуск и справляются с русскоязычными задачами на прикладном уровне.
Да, по отдельным параметрам они могут уступать международным лидерам. Но это не компромисс, а взвешенный выбор в пользу предсказуемости, безопасности и контроля. Особенно в тех сценариях, где стабильность важнее новизны, а локальная инфраструктура — не опция, а требование.
OpenAI всё ещё в топе
Лидер по качеству генерации, логике и удобству. Но со своими “но” — VPN, цена, доступность. Модели от OpenAI всё ещё остаются эталоном: уверенная генерация, высокая логическая точность, стабильное поведение в сложных задачах, развитая мультимодальность и удобные интерфейсы. Для многих — это привычный выбор: ChatGPT стал стандартом де-факто как в личном, так и в рабочем использовании.
Но с весны 2022 года доступ к этим решениям в России ограничен: потребуется VPN, иностранный аккаунт, способы обхода оплаты. Кроме того, при всех плюсах — это далеко не самые дешёвые модели на рынке. Использовать их можно, и для многих задач это оправданно, но с оглядкой на инфраструктуру и стоимость.
Рейтинг нейросетей по версии IT-World
На рынке языковых моделей в 2025 году больше не работает принцип «самая большая — значит лучшая». Сильная генерация, большой контекст, мультимодальность и гибкость настройки — все это важно, но работает только тогда, когда модель реально вписывается в вашу задачу. И наоборот — даже самая мощная архитектура бессмысленна, если ее нельзя подключить или оплатить.
Мы сравнили ведущие модели по 8 практическим критериям: от качества генерации до доступности в России. Это не абсолютная шкала и не приговор — скорее навигационная карта. Модель с меньшим итоговым баллом может оказаться лучшей именно для вас: например, если важен русский язык, автономный запуск или бесплатный доступ.
OpenAI по-прежнему остается самым сбалансированным решением — сильная генерация, кастомизация, мультимодальность, удобный интерфейс. Но высокий порог входа в России делает его не полностью универсальным.
Qwen и DeepSeek — надежные и доступные инструменты для технических задач, аналитики и интеграций. Отличаются производительностью и гибкостью, особенно в open-source-версии.
Gemini дает максимум технологий: мультимодальность, масштаб, стабильность. Но работает только в экосистеме Google и требует обходов.
GigaChat, YandexGPT и Saiga — зрелые российские модели для работы на родном языке. Подходят для автоматизации, справочных систем и бизнес-задач без зависимости от внешних сервисов.
Mixtral, Hermes и LLaMA — open-source альтернатива для тех, кто ищет автономию и контроль. Оптимальны для локального запуска, обучения и продуктовой кастомизации.
Claude и Grok — модели с сильной логикой и стабильной генерацией, но ограниченным функционалом на русском и слабой доступностью.
Модели вне зачета: что еще стоит учесть
Не все языковые модели попали в основной рейтинг — и не потому, что они слабые. Некоторые из них не ориентированы на массовое использование, другие слишком специализированы, третьи пока не прошли проверку практическим применением. Но если вы ищете нестандартные решения — в научной среде, в отраслевых задачах или для собственных экспериментов — на них стоит обратить внимание.
Здесь — краткий обзор тех LLM, которые не попали в таблицу, но заслуживают упоминания. Среди них: перспективные китайские разработки, open-source инициативы, исследовательские архитектуры и корпоративные модели с ограниченным доступом.
Китайские модели
Zhipu GLM: Флагманская модель от Zhipu AI, ориентирована на государственные и корпоративные задачи внутри Китая. Хорошо справляется с китайским языком, показывает стабильную генерацию, но интерфейсы и API ориентированы на локальный рынок. Русский язык поддерживается слабо. Подходит для изучения архитектур и как альтернатива в китайской инфраструктуре.
SparkDesk (iFlyTek): Модель с акцентом на голосовые интерфейсы и образовательные сценарии. Активно используется в системах распознавания речи и синтеза. Подходит для ассистентов, но не рассчитана на сложную генерацию текста или аналитику.
Doubao (Alibaba): Модель, развиваемая параллельно с Qwen, но сфокусирована на применении в платформах электронной коммерции. Интегрирована в AliExpress и другие сервисы. Поддерживает диалоги, краткие пояснения, помощь в навигации и продажах.
Baichuan: Одна из наиболее активно развивающихся open-source китайских моделей. Показывает хорошую производительность на китайском и английском языках. Русский — ограниченно. Имеет сильное сообщество и поддерживает локальный запуск.
Moonshot: Экспериментальная модель, разрабатываемая в Китае как попытка приблизиться к Claude по логике и аккуратности генерации. Сильна в английском, мультимодальность заявлена, но пока нестабильна.
MiniMax: Модель, работающая в мобильных китайских приложениях. Заточена под краткие диалоги, работает быстро, используется в виртуальных помощниках и интерфейсах. Потенциал ограничен задачами чатов.
Hunyuan (Tencent): Закрытая модель, встроенная в экосистему Tencent. Используется в продуктах типа WeChat, QQ и корпоративных сервисах. Практически недоступна для внешних пользователей.
Ernie (Baidu): Одна из самых зрелых китайских моделей. Поддерживает мультимодальность, умеет работать с графиками, изображениями, видео. Интерфейсы и документация — только на китайском. Русский не поддерживается.
Open-source и исследовательские модели
Yi (01.AI): Open-source модель от китайской команды во главе с Каем Фу Ли. Один из самых быстро развивающихся проектов, с акцентом на генерацию кода и аналитические задачи. Доступна на Hugging Face, есть англоязычные и китайские версии. Подходит для кастомизации, но требует настройки и не имеет русскоязычной поддержки.
Command R+ (Cohere): Модель, оптимизированная под задачи retrieval-augmented generation (RAG) — генерация на основе внешних источников. Часто используется в корпоративных ассистентах и системах поиска. Русский — на уровне перевода. Хорошо работает в англоязычных средах и в паре с базами знаний.
Godel, Orca, WizardLM, InternLM: Исследовательские архитектуры, разработанные в рамках университетских или коллаборативных проектов. Их цель — отработка новых подходов к обучению, логике, структурированным ответам. Используются в научной среде, но редко переходят в продакшн без значительной доработки.
RWKV: Нестандартная архитектура без использования трансформеров. Имитирует работу рекуррентных сетей, но на масштабах LLM. Работает быстро, экономно, интересна для мобильных решений. Пока остается нишевой технологией для энтузиастов.
Nous Hermes / OpenHermes: Популярные open-source диалоговые модели, основанные на Mistral или LLaMA. Хорошо ведут разговор, умеют уточнять и поддерживать диалог, активно используются в кастомных ассистентах. Не идеальны для аналитики, но стабильны, легко адаптируются, хорошо документированы.
Gemma (Google): Open-source версия от Google, основанная на упрощенной архитектуре Gemini. Подходит для локального запуска, не требует облака. Производительность — на уровне современных 7B моделей. Русский поддерживается формально, подходит для экспериментов и встраивания в интерфейсы.
Phi (Microsoft): Компактная линейка моделей (от 1.3B до 3.8B параметров), оптимизированная под работу на слабом оборудовании. Используется в образовательных продуктах и простых интерфейсах. Не подходит для сложных задач, но интересна как low-resource альтернатива.
Mixtral (Mistral AI): См. в основном рейтинге — наиболее зрелая open-source модель на весну 2025 года. Используется как основа для множества производных моделей, отличается высокой точностью генерации и умеренными требованиями к ресурсам.
Отраслевые и корпоративные модели
Рынок языковых моделей выходит за пределы универсальных решений. Растет число моделей, ориентированных не на всех подряд, а на конкретные сферы: юриспруденцию, финансы, страхование, аналитику, робототехнику и даже морскую навигацию. Эти модели редко попадают в публичные рейтинги — их не сравнивают по мультимодальности и контексту. Зато в своей нише они зачастую работают точнее и эффективнее, чем любые универсалы.
Harvey (LegalTech):
Специализированная юридическая модель, используемая в ведущих международных юридических фирмах. Оптимизирована для работы с контрактами, судебными документами и юридической аналитикой. Отличается высокой точностью формулировок и умением интерпретировать юридический язык.
GS AI Platform (финансовый сектор): Внутренняя модель Goldman Sachs для автоматизации аналитики, подготовки отчетов и поиска по корпоративным данным. Сконцентрирована на финансовых форматах, обеспечивает надежную работу с чувствительной информацией и полностью интегрирована в корпоративную инфраструктуру.
Humain (арабский мир): Государственная инициатива Саудовской Аравии по созданию крупной арабоязычной мультимодальной модели. Делает ставку на культурную релевантность, локальный язык и интеграцию в экосистему образования, госуправления и науки.
xAI + Palantir (инвестиции и безопасность): : Партнерская платформа, ориентированная на анализ больших массивов данных и принятие решений в реальном времени. Используется в инвестиционных компаниях и инфраструктурных проектах, где важны приватность, масштаб и гибкость настройки.
SAS Viya Copilot (корпоративная аналитика): ИИ-помощник от SAS для обработки данных в реальном времени, генерации рекомендаций и построения аналитических отчетов. Используется в здравоохранении, ритейле, производстве. Сильная сторона — этически безопасное внедрение ИИ в регламентированных отраслях.
Llamarine (морская индустрия): Отраслевой open-source-проект, обученный на морской документации, навигационных данных и правилах. Справляется с маршрутным планированием, интерпретацией морских правил и расчетами логистики в условиях высокой специфики.
EXL Insurance LLM (страхование): Специализированная модель для автоматизации задач в страховой отрасли: от оценки рисков до обработки страховых случаев. Отличается знанием форматов документов и требований рынка страхования.
Gemini Robotics (робототехника): Модель от DeepMind, обученная на физических взаимодействиях и управлении объектами. Применяется в робототехнических системах для выполнения команд, адаптации к среде и взаимодействия с человеком.
Не ищите идеал — ищите свою задачу
В 2025 году нет универсальной языковой модели. Есть мощные, дешёвые, локальные, автономные — но каждая решает свою задачу. Если нужен ИИ для документов — смотрите в сторону GPT-4.1, Claude, Qwen. Для генерации текстов на русском — GigaChat, YandexGPT, Saiga. Для чат-ботов — GPT-4o, Claude Haiku, Hermes 2. Для кода и логики — o3, DeepSeek, Mixtral. Если приоритет — автономия, подойдут Saiga, LLaMA, Qwen. Если важен бюджет — начните с GigaChat, DeepSeek Chat или Saiga.
Опубликовано 03.06.2025