Набор задач, с которыми справляются большие языковые модели (LLM), постоянно расширяется, а сами модели с каждым релизом становятся всё мощнее. При этом ни одна из них не покрывает все возможные сценарии идеально. Об этом свидетельствуют и данные об использовании разных LLM, и появление сервисов, агрегирующих доступ к популярным моделям в одном интерфейсе.
Как понять, какая из больших языковых моделей лучше всего подходит для ваших типичных задач, не тратя недели на эксперименты?
Возможности самых популярных LLM в 2025
Сначала рассмотрим описания возможностей последних версий LLM от их создателей, а затем соотнесём эти заявления с выводами независимых тестов и обзоров.
GPT (OpenAI)
GPT-4.5, представленная OpenAI, позиционируется как их наиболее мощная модель на момент релиза. Её преимущества объясняют «масштабированием неконтролируемого обучения за счёт увеличения вычислительных ресурсов и объёма данных, а также внедрением новшеств в архитектуре и оптимизации». В отличие от DeepSeek R1, GPT-4.5 делает упор на неконтролируемое обучение, а не только на техники цепочек рассуждений. Она демонстрирует широкий спектр применений и успешно справляется с задачами в математике, науке и логике.
DeepSeek (DeepSeek)
Открытая модель DeepSeek R1 быстро завоевала популярность в сообществе и стала одним из лидеров среди open-source LLM. Она хорошо обрабатывает большие текстовые и табличные объёмы, а также эффективна в задачах, связанных с распознаванием сложных паттернов и визуализацией данных. Разработчики подчёркивают её выдающиеся способности к планированию рассуждений: вместо мгновенной выдачи ответа модель распределяет ресурсы на пошаговое планирование и логический вывод.
Grok (xAI)
Grok 3 поддерживает продвинутые механики рассуждения, умеет разбивать сложные задачи на последовательные итерации и перепроверять собственные выводы. Модель показывает высокую эффективность в задачах кодирования, анализа данных и научных исследований; интеграция с платформой X (прежде Twitter) обеспечивает ей доступ к оперативной информации.
Llama (Meta)
По заявлениям Meta, Llama 4 — это ведущая мультимодальная модель с открытым кодом. Она оптимизирована для точного распознавания изображений и создания креативного текстового контента, что расширяет возможности сочетания разных модальностей.
Gemini (Google)
Gemini — самая объёмная и мощная LLM от Google. Текущая версия Gemini 2.5 Pro позволяет строить сложные интерактивные веб-приложения и показывает сильные результаты в академических тестах. Архитектура поддерживает чрезвычайно большое контекстное окно (до 1 млн токенов), что делает модель удобной для работы с объёмными документами и наборами данных.
Claude (Anthropic)
Новая версия семейства Claude 4 стала доступна в мае 2025 года. Модель известна своим упором на безопасность и надёжность, хорошо адаптирована к генерации программного кода, поддерживает углублённые рассуждения и тщательно анализирует сложные запросы, снижая частоту «галлюцинаций» и нерелевантных ответов.
Результаты тестов, бенчмарков и независимых рейтингов
Расположение лидеров постоянно меняется по мере обновления моделей, поэтому данные ниже актуальны на конец июня 2025 года. Начнём с синтетических бенчмарков, в которых используются заранее подготовленные наборы задач и вопросов.
GPQA (Google Proof-of-Concept Question Answering): бенчмарк, измеряющий способность к глубокому рассуждению. Лидирует Gemini 2.45 Pro (Grok 3 и OpenAI o3 занимают второе и третье места соответственно).
AIME (American Invitational Mathematics Examination): тест на решение крайне сложных задач по алгебре, комбинаторике и теории чисел. Первое место — OpenAI o3-mini (DeepSeek R1 и OpenAI o1 — второе и третье места).
HumanEval: оценивает способность LLM генерировать программный код: набор включает 164 задач по программированию, где модель должна написать рабочий код по описанию. Лидером стал LlaMa-3 (на втором месте — Phi-2 от Microsoft, третье — DeepSeek-V3).
GSM8K (Grade School Math 8K): бенчмарк для проверки математических навыков LLM. В нём 8500 задач средней сложности, требующих многошаговых вычислений и логики. Первое место по арифметическим задачам в GSM8K занимает Claude 3.5 Sonet.
Помимо синтетических тестов существуют рейтинги, основанные на голосах реальных пользователей. Один из таких — Chatbot Arena, где пятёрка лидеров выглядит так:
- Gemini-2.5-Pro;
- ChatGPT-o3;
- ChatGPT-4o;
- Gemini-2.5-Flash;
- Grok-3.
Отдельно Chatbot Arena выделяет лучшие open-source модели: DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, Qwen Qwen3 и Gemini Gemma-3.
Любопытны итоги любительского бенчмарка Simple Bench, оценивающего умение рассуждать и находить скрытые смыслы. Человеку в нём присваивают от 80% до 92%. Каждый может проверить собственный уровень логического мышления и увидеть свой результат. Тест проверяет внимательность при подсчётах, способность извлекать ключевую информацию из шума и нестандартно реагировать на неожиданности.
Результаты по популярным языковым моделям в этом бенчмарке таковы:
- первое место — Gemini 2.5 Pro (62,4%);
- второе место — Claude 4 Opus (58,8%);
- третье место — GPT- o3 (53,1%);
Теперь взглянем на данные OpenRouter — платформы, предоставляющей единый API для доступа к основным LLM. Вот какие модели OpenRouter рекомендует для разных типов промптов:
- программирование — Claude Sonnet 4;
- маркетинг — Gemini 2.0 Flash;
- технологии — Claude Sonnet 4;
- перевод — Gemini 2.0 Flash;
- финансы — Gemini 2.5 Flash;
- общие вопросы — Gemini 2.0 Flash.
По данным OpenRouter, особенно универсальной выглядит Gemini 2.0 Flash — модель, доступная с февраля 2025 года. Она по производительности сопоставима с последними моделями GPT и дополнительно выгодно интегрируется с сервисами Google (Search, Docs, Gmail), что привлекательно для пользователей экосистемы Google.
Ещё один авторитетный источник — LMArena, где таблицы лидеров формируются на основе голосов более 3,5 млн пользователей. В тесте пользователю показывают ответы двух «анонимных» моделей, и пользователь выбирает наиболее удачный ответ.
Распределение по категориям в LMArena выглядит так:
- работа с текстом — Gemini 2.5 Pro Preview;
- веб-разработка — Gemini 2.5 Pro Preview;
- кодирование — Gemini 2.5 Pro;
- поиск информации — DeepSeek V2.5;
- конвертация текста в изображение — GPT-Image-1.
Что в финале?
Если свести воедино выводы множества обзоров и рейтингов, общая картина складывается так:
Генерация текстов / Маркетинг
Gemini 2.x Flash, GPT-4.5, Claude 3.5 / 4
Gemini Flash — сверхбыстрая модель для работы с текстом и изображениями; GPT-4 — творческий и логичный генератор; Claude выделяется структурированностью ответов и узнаваемым стилем.
Генерация программного кода
Claude 4 Opus / 3.5 Sonnet, GPT-4.5, LlaMA 3 / Code Llama
Claude демонстрирует лидирующие результаты в HumanEval; GPT-4 предлагает мощные инструменты для кодинга; LlaMA-3 остаётся лучшим выбором среди открытых моделей.
Ответы на общие вопросы
GPT-4o / 4.5, Claude 3.5 / 4, Gemini 2.x
GPT-4 точен и функционален; Claude обеспечивает естественную, дружелюбную беседу; Gemini добавляет возможность поиска в Google для более актуальной информации.
Генерация креативного текста / идей
GPT-4.5 / 4.0, Claude 3.5, Grok 3
GPT-4 вдохновляет в творческих задачах и при создании сюжетов; Claude остаётся логичным и последовательным даже в художественных текстах; Grok даёт менее формальные, более разговорные формулировки.
Поиск информации / ассистирование
GPT-4o / 4.5, Claude 3.5 / 4, Gemini 2.x
GPT поддерживает плагины и кастомные GPT; Claude лучше улавливает эмоциональный контекст пользователя; Gemini удобен для мультимодального поиска и быстро выдаёт ответы.
Аналитика / Мышление / Логика
GPT-4, Claude 4, Mistral / DeepSeek
GPT-4 и Claude показывают высокие результаты в reasoning-бенчмарках; DeepSeek — достойный бесплатный вариант для логических задач и работы со структурированными данными.
Практические рекомендации
Если вы подбираете подходящую модель для своих задач в летние месяцы 2025 года, имеет смысл ознакомиться с этой таблицей. Одновременно стоит держать руку на пульсе: следить за обновлениями уже известных LLM и за выходом новых, изучать отзывы профильного сообщества и, конечно, проводить собственные испытания, варьируя промпты. Удобно делать это на платформах вроде OpenRouter — там можно дополнять текущий список любыми популярными моделями и оперативно переключаться между ними в зависимости от специфики запросов. В итоге лучшая LLM — та, которая максимально точно отвечает именно вашим требованиям и даёт возможность эффективно решать поставленные задачи.
