Сравнение нейросетей: GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и другие

За первые две недели июня 2026 рынок больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) получил сразу несколько заметных обновлений. 9 июня Anthropic представила Claude Fable 5, которая показала результат 95% в бенчмарке SWE-bench Verified. В это же время лаборатория MiniMax из Шанхая выпустила открытую модель M3, а Microsoft представила MAI-Code-1-Flash — модель, ориентированную на задачи программирования.

Рынок LLM меняется буквально каждую неделю, поэтому выбрать подходящую нейросеть становится все сложнее. Универсального решения нет: одна модель лучше пишет код, другая быстрее анализирует данные. Выбор всегда зависит от конкретной задачи, требований к скорости, стоимости и качеству ответа.

В этой статье разберем, чем отличаются ключевые модели, на каких задачах каждая из них работает лучше всего, и как выбрать нужный инструмент под задачи бизнеса.

Бенчмарки помогают сравнить модели, но не дают полной картины. На практике результат зависит не только от самой нейросети, но и от того, как она используется: какие инструменты подключены, как настроен процесс работы и какая задача решается.

Поэтому мы сравниваем модели по четырем критериям: качеству ответов, скорости работы, стоимости использования и тому, насколько хорошо они подходят для конкретных задач — программирования, аналитики, научных исследований и работы с текстом.

Что показывают бенчмарки

У разных бенчмарков разные задачи, поэтому сравнивать модели только по одному показателю некорректно.

• SWE-bench оценивает способность нейросети решать задачи из GitHub-репозиториев и показывает, насколько хорошо модель справляется с программированием.

• GPQA Diamond проверяет сложные знания в области естественных наук — физики, биологии и химии.

• ARC-AGI-2 оценивает способность модели находить решения для новых абстрактных задач. 

• MMLU показывает общий уровень знаний в 57 предметных областях. 

При этом результаты бенчмарков зависят не только от самой модели. Например, одна и та же версия Claude Opus может показывать разные результаты в SWE-bench в зависимости от используемого скаффолдинга — набора инструментов, агентов и настроек, которые помогают модели решать задачу.

Почему «искусственный интеллект» в 2026 году — понятие узкозадачное

У современных нейросетей нет единого показателя «ума» — каждая модель сильнее в определенных сценариях.

Например, Gemini 3.1 Pro показывает высокие результаты в научных задачах по GPQA Diamond — 94,3%.

Grok 4 демонстрирует результат 54% на Public Score бенчмарка Humanity's Last Exam.

Claude Opus 4.8 показывает один из лучших результатов в задачах по программированию — 88,6% на бенчмарке SWE-bench Verified. Поэтому при выборе нейросети важно смотреть не на общий рейтинг, а на то, насколько хорошо модель справляется именно с теми задачами, которые нужно решать.

GPT-5.5 — один из самых универсальных вариантов для бизнеса, которому нужна одна модель для разных задач: работы с текстами, анализа данных, программирования и автоматизации процессов.

GPT-5.5 Instant стала моделью по умолчанию в ChatGPT (GPT-5.3 Instant остается доступна как опция в течение трех месяцев). При этом, по данным OpenAI, по сравнению с GPT-5.3 Instant количество галлюцинаций снизилось на 52,5%, а число неточных утверждений в размеченных диалогах — на 37,3%. 

Главное преимущество GPT-5.5 — развитая экосистема инструментов. Сильные стороны GPT-5.5 — работа с инструментами (tool use), вызов функций (function calling), мультимодальность, развитая экосистема OpenAI и создание многошаговых ИИ-агентов. 

При этом GPT-5.5 не всегда оптимальна для узких задач. Например, при работе с большими объемами данных важным фактором становится размер контекстного окна: у GPT-5.5 оно составляет 256 000 токенов, тогда как некоторые конкурирующие модели предлагают до 1 миллиона токенов.

Claude нередко выбирают разработчики, которым нужно не просто написать часть кода, а разобраться в большой задаче: понять существующий проект, найти ошибки или аккуратно изменить уже работающую систему.

Gemini 3.1 Pro показывает высокие результаты в ряде бенчмарков, включая 77,1% в ARC-AGI-2. Модель набирает 94,3% в GPQA Diamond для научных задач, 80,6% в SWE-bench Verified для программирования и 77,1% в ARC-AGI-2 для проверки абстрактного рассуждения.

Модель подходит компаниям, которым нужна универсальная система для анализа информации, работы с исследованиями, программирования и задач, где важно сочетание качества, скорости и стоимости.

DeepSeek V4 подойдет тем, кому нужна недорогая модель с возможностью развернуть ее вручную. Модель показывает качество, которое сопоставимо с топовыми решениями, но будет дешевле в использовании.

Еще плюс DeepSeek — открытые веса. Компании могут запускать модель на своей инфраструктуре, контролировать критическую или корпоративную информацию, а также не зависеть от внешних API.

Кроме флагманов, на рынке есть модели, которые подходят для других задач. Эти LLM могут выигрывать за счет цены, работы с русским языком, открытого кода или возможности развертывания внутри компании.

MiniMax M3 — открытый код frontier-уровня

MiniMax M3 — открытая модель от MiniMax, в которой можно программировать и создавать ИИ-агентов. Она построена на архитектуре Mixture of Experts, поддерживает контекст до 1 млн токенов и умеет работать не только с текстом, но и с изображениями и видео. Стоимость входных токенов — около $0,30 за млн.

Согласно данным производителя модель набирает 80,5% на SWE-bench Verified, превосходя GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro на этом бенчмарке. Для команд, которым нужна мультимодальность и возможность самостоятельного хостинга при бюджете значительно ниже западных проприетарных моделей, M3 — реальная альтернатива.

Qwen 3.7 Max — сильный кандидат

Qwen 3.7 Max от Alibaba входит в число сильных моделей среднего сегмента. Модель доступна через Model Studio Alibaba Cloud. Вместе с DeepSeek V4 она конкурирует с MiniMax M3 в задачах разработки и создания ИИ-агентов. DeepSeek V4 и MiniMax M3 распространяются с открытыми весами, что позволяет использовать их в собственных решениях и при необходимости разворачивать в своей инфраструктуре. 

GLM-5.1 — открытая модель, обошедшая закрытые

GLM-5.1 от Z.ai доступна через высокоскоростное API со скоростью 400 токенов в секунду, что делает ее привлекательной для задач, требующих быстрой обработки запросов. Модель распространяется под открытой лицензией MIT, поэтому подойдет бизнесу для коммерческого использования. 

GigaChat 2 MAX (Сбер) — российская специфика

GigaChat 2 MAX от Сбера поддерживает контекст до 131 000 токенов и подходит для работы с документами, в которых важны локальная терминология и особенности российского законодательства. По данным Сбера, модель занимает первое место в открытом бенчмарке MERA.

В таблице сравнения нейросетей можно выбрать ИИ по конкретному сценарию использования.

GPT-5.5, Claude и Gemini недоступны напрямую из России, а отдельные прокси для каждой модели усложняют интеграцию и работу с данными. Evolution Foundation Models позволяет подключаться к разным моделям через единый API. 

Что такое Evolution Foundation Models

Evolution Foundation Models — сервис с доступом к популярным генеративным моделям через единый API. Платформа предоставляет более 20 моделей с открытыми весами, включая gpt-oss, DeepSeek и Qwen. Подключение происходит через OpenAI-совместимый API — не нужно развертывать собственный инференс или писать дополнительный адаптерный код.

Какие из рассмотренных моделей доступны

В каталоге Evolution Foundation Models представлены модели из семейств GLM, Qwen, DeepSeek, MiniMax, GigaChat и других.

Все модели развернуты на российских серверах, что соответствует требованиям к хранению и обработке данных.

Возможности для бизнеса

Модели поддерживают рассуждение (Reasoning), вызов функций (Function Calling) и структурированный вывод (Structured Output). Безопасность реализована на двух уровнях: инструмент Guardrails Filter маскирует чувствительные данные до отправки в модель, а Guardrails LLM анализирует запросы на скрытые инструкции, которые пытаются переопределить системный промпт.

Как это может работать на практике? Команда финтех-стартапа хочет подключить ИИ-ассистента для обработки обращений клиентов. Данные — персональные: имена, суммы, реквизиты. Передавать их напрямую в зарубежную модель юридически рискованно. Через Evolution Foundation Models команда подключается к DeepSeek или Qwen по OpenAI-совместимому API, при этом фильтр Guardrails автоматически маскирует чувствительные поля до отправки запроса. Ответы хранятся на российских серверах Cloud.ru. В результате стартап получает нужную функциональность без компромисса по комплаенсу.

Как начать за четыре шага

Нужно войти в личный кабинет → перейти в раздел Foundation Models → выбрать нужную модель и нажать «Использовать» → создать API-ключ и подключиться по OpenAI-совместимому API согласно документации. Стандартный лимит — 20 запросов в секунду на ключ. Если нагрузка выше, Cloud.ru разворачивает частный экземпляр в сервисе Evolution ML Inference.

Есть важное разграничение, которое часто упускают: модель отвечает на один запрос. Агент — это другое. Он планирует цепочку действий, вызывает инструменты, обращается к внешним данным, а потом корректирует план на основе промежуточных результатов. Для большинства бизнес-задач это принципиальная разница.

Что такое Evolution AI Agents

Evolution AI Agents — облачный сервис Cloud.ru для создания автономных ИИ-агентов и мультиагентных систем. Ключевые возможности: объединение до пяти агентов в единую систему с координацией по протоколу Agent-to-Agent, интеграция с источниками данных через протокол MCP (Model Context Protocol), подключение корпоративной базы знаний через Evolution Managed RAG.

Выбор модели для агента

В Evolution AI Agents можно развернуть агента, подключить MCP-сервер для Evolution Managed RAG и выстроить сложный сценарий, в котором запрос решается через несколько последовательных шагов с обращением к базе знаний. Для агента-кодера логичен выбор Qwen3-Coder или DeepSeek; для русскоязычного ассистента — GigaChat. Для высоконагруженных сценариев с упором на экономию — DeepSeek V4 Flash.

Представьте компанию с большим объемом внутренних документов: договоры, регламенты, технические спецификации. Вместо того чтобы вручную искать нужный пункт, менеджер задает вопрос агенту в Evolution AI Agents. Агент обращается к корпоративной базе знаний через Evolution Managed RAG, находит подходящие фрагменты, формулирует ответ и при необходимости задает вопросы менеджеру.

Мониторинг и no-code

AI Factory включает инструменты не только для создания, но и для сопровождения ИИ-агентов. Например, Arize Phoenix помогает отслеживать, как агент принимает решения и на каком этапе возникают ошибки. А Agent Space предоставляет готовый интерфейс для работы с ними через веб, настольное или мобильное приложение.

API или агент — что выбрать

Часто задаваемые вопросы

Собрали ответы на самые частые вопросы о нейросетях, моделях и их использовании.

Какая нейросеть лучшая в 2026 году?

Единого ответа нет. Согласно бенчмаркам, Claude Fable 5 лидирует в сложном коде, Gemini 3.1 Pro — в научных задачах, GPT-5.5 — универсальный выбор, DeepSeek V4 Flash — оптимален по цене при масштабировании.

Какая нейросеть самая дешевая?

По входным токенам — DeepSeek V4 Flash: $0,14 за млн токенов. Это примерно в 35 раз дешевле Claude Opus 4.8 и в 36 раз дешевле GPT-5.5.

Как использовать GPT и Claude из России?

Через открытые аналоги в Evolution Foundation Models: DeepSeek, Qwen, GLM и другие подключаются по тому же OpenAI-совместимому API без необходимости настраивать доступ через зарубежные сервисы.

Чем агент отличается от обычной нейросети?

Модель отвечает на один запрос. Агент выполняет цепочку действий: планирует, вызывает инструменты, обращается к внешним данным и корректирует ответ по ходу выполнения задачи.

Безопасно ли передавать корпоративные данные в нейросеть?

Через Evolution Foundation Models Cloud.ru — данные обрабатываются на российских серверах, а двухуровневая система Guardrails маскирует чувствительную информацию до отправки в модель и защищает от скрытых инструкций в запросах.

Какую модель выбрать для русского языка?

GigaChat 2 MAX занимает первое место в открытом бенчмарке MERA для русского языка и ориентирована на работу с русскоязычными текстами, документами и деловой перепиской.