Фото: ZinetroN / Shutterstock
Всё, что ещё пару лет назад казалось мечтой футуролога, теперь стало буднями любого офиса: языковых моделей развелось столько, что глаза разбегаются. Но на самом деле вопрос остается тот же: не «кто сильнее всех», а «кто решит мою задачу». Как выбрать? Всё зависит только от вашей задачи. IT-World разбирается, какие задачи решают конкретные модели.
Содержание:
Когда документов слишком много
Есть такая офисная правда: в любой компании документов всегда больше, чем свободных рук. Отчёты, договора, регламенты, презентации, таблицы копятся неделями, а разобрать их надо «ещё вчера». Здесь языковые модели становятся настоящими спасателями. GPT-4.1 и Claude 3.7 Sonnet уже давно поселились у юристов, финансистов, аналитиков. Им можно доверить любой объём: просто загружаешь документы и через пару минут получаешь не только краткую выжимку, но и предупреждение о спорных пунктах, важных суммах, сроках, мелких несостыковках. Особенно это ценно для больших корпораций, где скорость обработки информации уже вопрос конкурентоспособности.
Нейросети 2025: Рейтинг IT-World
Но в жизни редко бывает один только текст. К отчёту всегда прилетают таблицы, графики, сканы, фотографии, а иногда даже видеоинструкции. Тут Gemini 2.5 Pro показывает себя с лучшей стороны: вынимает данные из вложений, легко разбирается в структуре PDF, умеет разглядеть цифры на скане. Правда, иногда приходится подружиться с VPN или потратить дополнительно время на настройку. Но если корпоративная политика требует держать всё только на своих серверах — оптимальным решением становятся Qwen 3 и Mixtral. Их выбирают ИТ-отделы, банки, крупные холдинги: модели легко устанавливаются, не требуют доступа в облако, работают автономно и не пугают даже самых строгих безопасников.
Чтобы не было стыдно за тексты
Для маркетолога, HR-специалиста или даже руководителя важно, чтобы каждый текст звучал живо и понятно. Никто не любит рассылки, которые хочется удалить, не читая. GigaChat и YandexGPT как раз созданы для этого: тексты получаются современными, по-русски, без искусственных «переводных» конструкций. Соцсети, письма клиентам, поздравления сотрудникам — всё это делается быстро и не превращается в скучную рутину.
Но если задача объяснить, как работает сложный продукт, написать инструкцию для технических специалистов или подготовить справку для сотрудников, то лучше работают DeepSeek, Hermes 2 и Saiga. Эти модели помогают делать даже самые занудные регламенты доступными и понятными, а главное всё можно держать на своих серверах, не переживая за внутреннюю кухню. В компаниях, где инструкции раньше игнорировали, теперь реально стали читать, потому что ИИ научился писать по‑человечески.
Кому доверить заботу о клиентах
Сфера поддержки меняется на глазах. Сегодня клиенты ждут не просто вежливого ответа, а чтобы бот запомнил их историю, понял голосовое сообщение, разобрался в фотографии или отреагировал на нестандартный запрос. GPT-4o справляется с этим блестяще: умеет работать и с текстом, и с голосом, и с картинками. В сложных сценариях поддержки он не теряет нить разговора даже через неделю после первого обращения.
Впрочем, для российских компаний иногда важнее стабильность и быстрый старт. Тут снова выручают GigaChat и YandexGPT: легко подключаются к CRM, работают на территории России, поддержка не исчезает, а данные никуда не утекут. Для банков, госструктур, тех, кто работает с критическими данными, идеально подходят Saiga, Hermes 2 и Mixtral — вся система живёт внутри вашей инфраструктуры, никакой внешний трафик, полный контроль и спокойствие ИТ-отдела. Эти же модели начинают использовать в автоматизации внутренних обращений, поддержке сотрудников и даже в обучении персонала.
Программисты тоже люди
Многие думают, что языковой ИИ — это только про тексты и диалоги. Но программисты давно пользуются этими инструментами по-своему. o3 от OpenAI и Claude 3.7 Sonnet помогают не только писать код, но и объяснять архитектуру, тестировать решения, искать ошибки, писать документацию и формировать спецификации. DeepSeek и Qwen — настоящие помощники для автоматизации всего, что только можно: от генерации unit-тестов до быстрой доработки прототипов. Если команда разрабатывает продукт в изолированной сети, Mixtral становится лучшим другом: автономность, быстрая настройка, никаких внешних API.
Автономность и эксперименты без риска
Не всем хочется отдавать свои данные в чужие руки или платить за подписку. Многие компании, да и просто продвинутые пользователи, теперь выбирают модели, которые легко разворачиваются на своём сервере — Saiga, Mixtral, Qwen, LLaMA 4, Hermes 2. Они становятся внутренними помощниками для автоматизации рутинных задач, создания ботов, ведения справочных баз и обработки документов. В стартапах, малом бизнесе и для пилотов есть ещё проще варианты — бесплатные DeepSeek Chat, Qwen Chat, GigaChat. Их запускают буквально за полчаса, используют для тестирования идей и первых версий сервисов.
Мультимодальность и корпоративная интеграция
Сегодня многие задачи уже не ограничиваются только текстом. Бухгалтеры теперь фотографируют акты сверки и отправляют их в GPT-4o, чтобы за минуту получить понятную расшифровку. Gemini 2.5 Pro и Qwen уверенно работают с графиками, таблицами, изображениями, что особенно ценно для тех, кто занимается аналитикой, проектированием, инженерией или закупками. Российские GigaChat и YandexGPT тоже не отстают: их тестовые режимы уже умеют распознавать сканы, паспорта, чеки.
Как создать ИИ-ассистента, который работает за вас
ИИ всё чаще становится не отдельным проектом, а частью корпоративной системы: подключается к helpdesk, базе знаний, внутренним чатам. OpenAI GPTs, Qwen, DeepSeek поддерживают интеграции с платформами через LangChain, FastChat, API. Теперь сотрудники даже не задумываются, что «где-то там» работает искусственный интеллект. Российские решения идут тем же путём: для компаний критично, чтобы всё работало стабильно, поддержка отвечала по-русски, а тарифы были прозрачными и предсказуемыми. IoT в России: проблемы, решения, тенденции Как безболезненно внедрить ИИ в компанию? Арктический интеллект. Зачем СМП свои модели ИИ
***
Нет ни одного безусловного лидера, зато есть почти безграничный выбор решений для самых разных задач — от скучной бюрократии до творчества и стартапов. Каждый месяц появляются новые релизы, улучшаются параметры, снижается входной порог.
Главное правило: не ищите «абсолютного лидера», а подберите модель под свою задачу. Посмотрите, как устроена ваша инфраструктура, какие данные обрабатываете, нужен ли русский язык и насколько критична автономность. Не забывайте про бюджет: где-то разумнее взять облачное решение по подписке, а где-то — развернуть локальный open-source.
Попробуйте свои сценарии на паре моделей и вы точно найдёте ту, с которой захотите работать дальше. Универсального ответа не существует. Есть задача — и под неё можно подобрать решение. А рейтинг, архитектура и количество параметров — это уже вторично. В конце концов, искусственный интеллект тоже заслужил стать вашим личным, а не универсальным.
Журнал IT Expert