Пользователи видят окно чата. Иногда это голосовое взаимодействие, иногда работа с изображениями. Но за этим привычным интерфейсом скрываются радикально разные архитектуры и возможности.

Вот пять ключевых параметров, которые отличают ведущие модели ИИ в 2025 году:

1. Память (окно контекста)

Этот параметр определяет, какой объем информации модель может сохранять в рамках одного диалога.

  • GPT-4o: 128 тысяч токенов (~300 страниц текста)
  • Claude 3 Opus и Gemini 2.5 Pro: До 1 миллиона токенов (~2000 страниц)
  • DeepSeek-VL Mini: ~8 тысяч токенов (~20 страниц)

Больший объем памяти обеспечивает лучший контекст и снижает галлюцинации, но также требует более мощного оборудования.

2. Специализация

Универсальность не всегда означает глубину. Каждая модель имеет свои сильные стороны.

  • GPT-4o: Мультимодальный универсал с «глазами», «ушами» и «голосом».
  • Claude 3 Opus: Аналитик, умеющий структурировать данные, обобщать контент и выполнять сложное рассуждение.
  • Gemini 2.5 Pro: Инженер, превосходно пишущий код, обрабатывающий таблицы и решающий научные задачи.
  • DeepSeek: Легкая модель, ориентированная на базовые рассуждения и недорогой инференс.

3. Стоимость

Цена за миллион токенов (вход/выход) значительно варьируется:

  • GPT-4o: $2.50 / $10.00
  • Claude 3 Opus: $15 / $75
  • DeepSeek (Mini): Может быть запущена локально по цене инференса.

Цена модели всегда является компромиссом между скоростью, глубиной анализа и вашим счетом за облачные услуги.

4. Инфраструктура и развертывание

Способ запуска модели — это фундаментальный выбор.

  • Claude, GPT и Gemini работают в гипермасштабных центрах обработки данных, строительство которых обходится более чем в $100 миллионов.
  • DeepSeek-VL Mini, Mistral и LLaVA могут быть запущены на локальной машине с потребительским графическим процессором, таким как RTX 3060.

Для бизнеса это критически важное стратегическое решение: будет ли ваш ИИ жить в облаке или на ваших собственных серверах?

5. Потенциал кастомизации

  • GPT-4o, Claude и Gemini фактически являются «черными ящиками». Точная настройка невозможна.
  • Открытые модели, такие как DeepSeek, LLaVA и OpenChat, могут быть адаптированы для конкретных задач.

Точная настройка (файн-тюнинг), стоимость которой начинается примерно с $50 000, стала реалистичным и мощным инструментом для компаний, нуждающихся в специализированном ИИ.

Вывод

Модели, которые на первый взгляд кажутся идентичными, радикально отличаются под капотом. Если вы создаете продукт, крайне важно понимать не только что может делать модель, но и сколько это будет стоить, где она работает и насколько глубоко вы можете адаптировать ее под свои нужды.