Сравнение AI-моделей 2026 — Claude, GPT, Gemini, открытые модели, Mistral

Время: ~30 мин теории + 25 мин практики

Представь что выбираешь транспорт для разных задач. Ferrari для гоночного трека, Land Rover для бездорожья, Toyota Camry для ежедневных поездок в город. Нет "лучшего автомобиля вообще" — есть лучший для конкретной дороги. AI-модели работают точно так же. Этот урок — твоя карта дорог и машин на рынке AI. Конкретные модели и цены даны на октябрь 2026, они меняются быстро, поэтому актуальный список смотри на странице Актуальное сейчас.

Суть урока

К концу урока ты будешь понимать:

• Какие главные AI-модели существуют и кто их создаёт
• В чём каждая модель сильна и где проигрывает
• Когда выбирать Claude, ChatGPT, Gemini, открытые модели или Mistral
• Почему для уроков, где мы строим, курс выбрал Claude Code, и почему это осознанный, а не фанатичный выбор

Ключевые концепции

LLM (эл-эл-эм, Large Language Model — большая языковая модель) — AI-система обученная на огромном массиве текста. Она умеет понимать язык и генерировать (создавать) ответы.

Benchmark (бенчмарк — тест производительности) — стандартизированный тест для сравнения моделей. Как ЕГЭ для AI: MMLU (эм-эм-эл-ю), HumanEval (хьюман-эвал), MATH (мат), GSM8K (джи-эс-эм-эйт-кей).

Context window (контекстное окно) — максимальный объём текста, который AI видит и помнит за один раз. Грубо: если окно 200K токенов, модель может держать в памяти книгу на 150 000 слов. Буква K здесь значит тысячу, а M — миллион: 200K это 200 тысяч, 1M это миллион.

Token (токен — минимальная единица текста для AI) — у текущих моделей Claude чуть больше половины английского слова (у моделей постарше около 0,75): «Hello» это 1 токен, «Hello world» это 2 токена. В русском тексте на одно слово обычно уходит больше токенов, и у разных моделей счёт разный. Каждый токен стоит денег при работе через API (эй-пи-ай, Application Programming Interface — интерфейс программирования, канал связи с моделью).

Open source / open weights (опен-сорс — открытый исходный код; опен-вейтс — открытые веса) — модель, чьи веса опубликованы: её можно скачать и запустить у себя. Условия лицензии у разных моделей разные.

Multimodal (мультимодальный — работает с несколькими типами данных) — модель умеющая работать не только с текстом, но и с изображениями, звуком, видео.

Inference (инференс — вывод) — момент, когда модель создаёт ответ на твой вопрос. Поставщик модели тратит вычислительные ресурсы, ты платишь за токены.

Parameters (параметры, или "веса" модели) — числа внутри нейросети. Как правило, чем их больше, тем модель способнее, но и тяжелее для запуска. Измеряются в миллиардах (буква B, от английского billion): 8B, 70B, 405B.

Теория

1. Зачем вообще сравнивать модели?

Многие начинают работу с AI так: узнали про ChatGPT (чат-джипити) — пользуются только им. Или открыли Claude (Клод) — и больше ничего не изучают. Это ошибка того же рода что пользоваться только отвёрткой, отказавшись от молотка, потому что отвёртка попалась первой.

Три причины знать весь рынок:

Разные задачи — разные сильные стороны. Обработка огромного юридического документа на 500 страниц — модель с большим контекстным окном (на октябрь 2026 окно около 1 млн токенов есть у Claude Fable 5.1, Opus 5.5 и Sonnet 5.5, у ряда моделей Gemini и у моделей GPT-6; точные значения смотри в документации). Качественный код — Claude и другие агенты для программирования. Работа с изображениями и голосом в одном запросе — ChatGPT (ЧатДжиПиТи) или Gemini (Джемини). Полная приватность без облака — открытая модель, запущенная на твоём компьютере.

Цены отличаются в 10-100 раз. На октябрь 2026 миллион входных токенов (это текст, который ты отправляешь модели) у GPT-6 Luna стоит $0.10, а у GPT-6 Astra — $10. Среди моделей Claude миллион входных токенов стоит от $1 у Haiku 4.5 до $10 у Fable 5.1. Для рутинных задач разница в бюджете огромная.

Рынок меняется быстро. Модель, которая была лучшей полгода назад, могла уступить место новой. Понимая общую карту рынка, ты выбираешь осознанно, а не идёшь за модой.

🎨 Образ: знание всего рынка AI-моделей — как карта города. Ты можешь ездить только по одному маршруту. Но карта показывает: вот объезд когда пробка, вот дорога для грузовика, вот велодорожка.

2. Главные компании и их модели на октябрь 2026

Разница между "закрытой" и "открытой":

• Закрытая модель — работаешь через API или интерфейс (chatgpt.com, claude.ai). Платишь за использование. Сама модель у тебя не хранится — она работает на серверах компании.
• Открытая модель (open weights) — скачиваешь и запускаешь сам на своём компьютере или сервере. Сама модель бесплатна. Твои данные никуда не уходят. Но нужен достаточно мощный компьютер.

3. Claude (Anthropic) — подробный разбор

Anthropic основали в 2021 году бывшие сотрудники OpenAI, включая Дарио Амодеи (Dario Amodei) и Даниэлу Амодеи (Daniela Amodei). Компания делает упор на безопасность AI (AI safety): это один из её главных принципов.

Линейка Claude (на октябрь 2026):

Актуальные цены и список моделей — на странице Актуальное сейчас. Есть и модель только по приглашению (Mythos 5.1, проект Glasswing), обычному пользователю она недоступна.

Контекстное окно: на октябрь 2026 у Fable 5.1, Opus 5.5 и Sonnet 5.5 — 1 миллион токенов (по оценке Anthropic, около 555 000 английских слов, то есть примерно трилогия "Властелин Колец" и ещё немного), у Haiku 4.5 — 200K токенов.

Сильные стороны Claude (так их описывает сама Anthropic; проверяй на своих задачах):

• Следование инструкциям — рассчитан на сложные многошаговые задачи с точными условиями
• Код — одна из сильнейших сторон; сверяйся со свежими независимыми тестами (бенчмарками), например SWE-bench: рейтинги меняются каждые несколько месяцев
• Длинные документы — анализирует, обобщает, находит противоречия в контрактах и отчётах
• Честность — Anthropic делает на ней упор: модель старается признавать, что чего-то не знает, но галлюцинации (выдуманные факты) всё равно бывают, проверяй важное
• Constitutional AI (конституционный AI) — подход Anthropic к безопасности. Модель обучена по "конституции" из принципов, а не только по человеческой обратной связи

Слабые стороны:

• Без поиска и подключённых инструментов нет свежих данных: у модели есть дата, после которой она ничего не знает (в чате доступен веб-поиск)
• Генерация изображений — не основная сильная сторона Claude: для картинок обычно берут отдельные сервисы, например ChatGPT Images или Nano Banana в Gemini
• Работает не со всеми типами данных: в API принимает текст и изображения, а аудио и видео напрямую не обрабатывает

Claude Code — агент от Anthropic для тех, кто строит программы и автоматизации. В курсе он появляется ближе к концу: в модуле о первой сборке и в библиотеке. Это не просто Claude в браузере: агент умеет читать файлы, писать код, запускать команды в терминале (окне для текстовых команд) и вести проекты. Входит в платные тарифы (Pro и выше).

🎨 Образ: Claude как очень умный, вдумчивый старший коллега. Не торопится, думает перед ответом, старается признавать, когда чего-то не знает. Тоже ошибается, поэтому важное за ним проверяют, и иногда он медленнее, чем хотелось бы.

4. ChatGPT и модели OpenAI

OpenAI — создатели ChatGPT, одного из самых массовых AI-ассистентов в мире.

Модели OpenAI на октябрь 2026:

Названия и состав линейки меняются каждые несколько месяцев: например, GPT-5.5 уходит из ChatGPT 14.10.2026. Актуальный список — на странице Актуальное сейчас.

Что изменилось по сравнению с прежними поколениями. Отдельные «рассуждающие» модели серии o, которые раньше требовалось выбирать вручную, теперь встроены в общую линейку: сложные вопросы решаются режимом рассуждения. Такой режим «думает вслух» перед ответом, тратит больше времени и точнее на сложных логических задачах, а на простых вопросах избыточен и дороже.

Экосистема OpenAI (её продукты и сервисы):

• ChatGPT — ассистент для широкой аудитории: тарифы Free, Go ($8), Plus ($20), Pro (от $100) и Business, цены в месяц на октябрь 2026
• Work — режим агента для долгих задач (документы, таблицы, презентации), делит лимиты с Codex
• Codex — продукт для разработки: фоновые агенты, проверка изменений
• Генерация изображений встроена в ChatGPT (ChatGPT Images); старые модели DALL-E 2 и 3 отключены в API 12.05.2026
• Whisper (вискер) — модель с открытым кодом, которая переводит речь в текст
• Закрыто: приложение Sora (26.04.2026), Sora API (24.09.2026), Assistants API (26.08.2026)

Поиск в интернете: ChatGPT умеет искать в сети, для свежих данных это удобно.

Сильные стороны ChatGPT:

• Много функций и подключаемых сервисов
• Встроенная генерация изображений — без отдельного сервиса
• Голосовой режим: с ассистентом можно разговаривать вслух
• Поиск в интернете в самом чате
• Огромное число пользователей: много обучающих материалов, примеров и сообществ

Слабые стороны:

• Набор функций зависит от тарифа и региона, названия моделей часто меняются
• Старшие модели стоят заметно дороже лёгких (разница до 100 раз по API)
• Режим рассуждения медленнее — приходится ждать

🎨 Образ: ChatGPT как флагманский смартфон с тысячью приложений. Делает всё, у него огромная экосистема, но специализированный инструмент иногда обходит его в своей нише.

5. Gemini (Google / DeepMind) — подробный разбор

Google вкладывает в AI очень много: у компании есть лаборатория Google DeepMind (создатели AlphaGo и AlphaFold; в 2023 году в неё вошла команда Google Brain) и собственные чипы для AI — TPU (ти-пи-ю, Tensor Processing Units).

Линейка Gemini на октябрь 2026:

Тарифы для США (на октябрь 2026): Free, Google AI Plus ($4.99), Google AI Pro ($19.99), Google AI Ultra ($99.99 или $199.99 в месяц). В других странах цены в местной валюте. Актуальные цены и версии — на странице Актуальное сейчас.

Контекстное окно. У ряда моделей Gemini окно в 1 миллион токенов (точные значения смотри в документации модели). Когда-то это выделяло Gemini среди конкурентов, но на октябрь 2026 окно около 1 млн есть и у Claude Fable 5.1, Opus 5.5 и Sonnet 5.5, и у моделей GPT-6. Для сравнения: 1 миллион токенов — это примерно 555 000-750 000 английских слов, то есть 5-10 средних книг. Можно загрузить весь исходный код крупного проекта и разбирать его целиком.

Что Gemini принимает на входе (мультимодальность):

• Текст — да
• Изображения — да
• Видео — да (у Claude и GPT-6 в API на входе только текст и изображения)
• Аудио — да
• Код — да

По числу типов данных на входе Gemini среди лидеров: видео и аудио на входе — его отличительная черта.

Связь с Google Workspace (рабочими сервисами Google): Gemini встроен в Gmail, Google Docs, Google Sheets, Google Meet. Если твоя компания работает в сервисах Google, это заметное преимущество.

Связь с поиском Google: через Google AI Studio (Гугл АИ Студио) и в продуктах Google у Gemini есть доступ к свежим данным из поиска.

Немного истории: ассистент Google сначала назывался Bard (Бард), в феврале 2024 года его переименовали в Gemini. Сравнивать его качество с Claude и GPT лучше по свежим независимым рейтингам и на своих задачах: места меняются с каждым релизом.

Переименования 2026 года: NotebookLM с 16.07.2026 называется Gemini Notebook. А 30.09.2026 Google объявила, что навыки (Skills) заменят Gems (сохранённые наборы инструкций): личные Gems перенесут автоматически в ноябре 2026.

Сильные стороны Gemini:

• Большое контекстное окно: до 1 миллиона токенов
• Принимает на входе текст, изображения, видео, аудио и PDF
• Встроен в Google Workspace
• Доступ к поиску Google
• Недорогие Flash-модели и бесплатный уровень в API

Слабые стороны:

• Цены и набор функций зависят от страны: часть возможностей доступна не везде
• Старшая модель на бесплатном тарифе ограничена, а режим Deep Think есть только на Ultra
• Названия продуктов и тарифов меняются часто, актуальные условия нужно проверять

🎨 Образ: Gemini как сотрудник Google: знает все продукты компании наизусть, работает с текстом, картинками, видео и звуком. Больше всего пользы от него тем, кто и так живёт в сервисах Google.

6. Открытые модели: Llama (Meta) и другие

Meta — компания, которой принадлежат Facebook (Фейсбук), Instagram (Инстаграм), WhatsApp (ВотсАпп). В 2023-2024 годах она выпустила модели Llama с открытыми весами, и сильные модели стало можно запускать у себя.

Почему Meta выпускала открытые модели?

Марк Цукерберг объяснял это в открытом письме в июле 2024 года так. Meta не продаёт доступ к моделям, поэтому открытость не бьёт по её доходам. Открытую модель дорабатывает всё сообщество, и она становится общим стандартом. А сама Meta не хочет зависеть от закрытых платформ конкурентов.

Важное обновление 2026 года. В апреле 2026 Meta представила модель Muse Spark, и ассистент Meta AI теперь работает на ней, а не на Llama. Веса Muse Spark не опубликованы: доступ к ней есть через продукты Meta и у отдельных партнёров, а про открытие будущих версий компания пишет только, что надеется на это. Ранее выпущенные модели Llama остаются доступными для скачивания. Открытые веса сегодня выпускают и другие: DeepSeek (V4 под лицензией MIT), Alibaba (модели Qwen), Mistral (часть моделей). Принципы ниже верны для любой открытой модели, а в таблице Llama служит примером по размерам.

Примеры размеров (семейство Llama 3.x):

Модель целиком загружается в память, поэтому свободной памяти у компьютера должно быть больше, чем весит файл.

Что значит "открытые веса" (open weights):

• Скачиваешь веса (числовые параметры) модели — это большой файл: от пары гигабайт у маленьких моделей до 240+ GB у самых больших
• Запускаешь на своём компьютере через специальную программу
• Твои данные никуда не уходят — всё на твоём компьютере
• Модель можно дообучить на своих данных (по-английски это называется fine-tuning, файн-тюнинг)
• Сама модель бесплатна, но у лицензии могут быть ограничения: читай условия

Ollama (Олама) — один из самых популярных инструментов для запуска открытых моделей. Запускать модели на своём компьютере в ней можно бесплатно (платные тарифы есть только для облачных функций). Работает на Mac, Windows, Linux. Установка занимает несколько минут.

Когда выбирать открытую модель (например, Llama или другую):

• Данные которые нельзя передавать в облако (медицинские записи, юридические документы, финансы клиентов)
• Не хочешь платить за API при большом объёме задач
• Хочешь дообучить модель на специфичных данных (например на документах твоей компании)
• Нужна работа без интернета

💡 Если ты работаешь с медицинскими, юридическими или финансовыми данными клиентов, сначала идут правила твоей организации и закон о персональных данных твоей страны. Спроси, прежде чем вносить такие данные в любой AI-инструмент, локальный или нет.

Сильные стороны открытых моделей:

• Бесплатно при самостоятельном запуске
• Полная приватность — данные не покидают твой компьютер
• Можно дообучить на своих данных
• Нет зависимости от чужого сервиса

Слабые стороны:

• Нужна память: свободной памяти должно быть больше размера файла модели (около 5 GB для версии 8B, 43 GB для 70B)
• Качество модели, которую можно запустить на домашнем компьютере, обычно уступает сильнейшим закрытым моделям в точных задачах
• Многие открытые модели работают только с текстом; картинки понимают отдельные версии
• Требует технической настройки

🎨 Образ: открытая модель как Linux, бесплатная операционная система для тех, кто любит настраивать всё сам: бесплатно, мощно, полный контроль, но нужны технические знания. Claude, ChatGPT, Gemini как готовый компьютер из магазина: платишь за удобство, скорость и качество сразу после включения.

7. Mistral (Mistral AI) — европейская альтернатива

Mistral AI основана в 2023 году во Франции тремя исследователями из Google DeepMind и Meta. Компания получила один из крупнейших в Европе первых раундов финансирования: €105 млн.

Что есть у Mistral на октябрь 2026:

• Mistral Vibe (раньше Le Chat; переименование 12.08.2026, адрес и аккаунт прежние) — ассистент с тремя режимами: Vibe Chat (обычный чат), Vibe Work (исследования, документы, письма) и Vibe Code (код). Тарифы: Free, Pro ($14.99 в месяц), Team ($24.99 за пользователя), цены на октябрь 2026.
• Модели через API для разработчиков, часть из них с открытыми весами. Какие именно модели работают внутри Vibe, Mistral на страницах тарифов не называет; список моделей и лицензий смотри на сайте компании.
• Исторически известны модели Mistral Large, Mixtral и Codestral (специализация на коде).

Mixture of Experts (микстюр оф экспертс — смесь экспертов): архитектура, которую Mistral сделала известной моделью Mixtral 8x7B. Вместо одной большой нейросети — несколько специализированных "экспертов". На каждый запрос включается только часть из них (в Mixtral — 2 из 8). Задумка: качество ближе к большой модели, а расход ресурсов ближе к маленькой. Эту идею сегодня используют многие разработчики моделей.

Почему Mistral важен:

Соответствие GDPR (джи-ди-пи-ар — General Data Protection Regulation, Общий регламент защиты данных ЕС): регламент ограничивает передачу персональных данных за пределы ЕС без должных гарантий. У Mistral, французской компании, данные по умолчанию хранятся в ЕС, поэтому европейским корпорациям с ней часто проще пройти проверку. Но "дружит с GDPR" не значит "безопасно по умолчанию": читай условия обработки данных. Например, на бесплатном тарифе Vibe данные по умолчанию идут в обучение моделей, это отключается в настройках приватности.

Сильные стороны Mistral:

• Цена: тариф Pro стоит $14.99 в месяц против $20 у Claude Pro и ChatGPT Plus (октябрь 2026)
• Европейская компания: данные по умолчанию хранятся в ЕС
• Часть моделей с открытыми весами: их можно запускать на своём компьютере
• Европейские языки: свою старшую модель компания описывает как свободно владеющую английским, французским, испанским, немецким и итальянским
• Есть режим для программирования (Vibe Code)

Слабые стороны:

• На бесплатном тарифе сообщения и веб-поиск ограничены
• В независимом рейтинге LMArena модели Mistral на октябрь 2026 не входят в первую десятку: проверяй на своих примерах

🎨 Образ: Mistral как Airbus: европейский вариант рядом с американскими производителями. Его выбирают, когда важно, чтобы поставщик и данные были в Европе.

8. Другие игроки которых стоит знать

Grok (Грок) — SpaceXAI (бывшая xAI): в феврале 2026 SpaceX купила xAI, компания подписывается как SpaceXAI. Актуальная линейка — Grok 4.x. Ищет по вебу и по X (бывший Twitter) в реальном времени, работает с голосом, создаёт изображения и видео. Начать можно бесплатно на grok.com, цены платных тарифов смотри на странице Актуальное сейчас.

Qwen (Квэн — Alibaba Cloud): семейство моделей Alibaba (Алибаба). Открытые версии выходят под свободной лицензией Apache 2.0 и, по описанию разработчиков, поддерживают больше ста языков. Модель создаётся в Китае, поэтому её часто рассматривают для работы с китайским языком и азиатскими рынками. Версии выходят несколько раз в год, актуальную смотри на сайте.

DeepSeek (ДипСик — Китай): стала известна в январе 2025 года, когда выпустила рассуждающую модель R1 с открытыми весами. Актуальная линейка — DeepSeek V4 (V4.1-Flash вышла в сентябре 2026), веса опубликованы под лицензией MIT. Вопрос приватности данных остаётся важным: по политике конфиденциальности сервиса данные хранятся и обрабатываются в КНР, клиентские данные в чат не вставляй. Отказ от обучения на твоих данных делается запросом на privacy@deepseek.com.

Meta AI (Мета) работает на модели Muse Spark и встроен в приложения Meta (WhatsApp, Instagram и другие). Perplexity (Перплексити) — поисковик с ответами и ссылками на источники, использует модели разных компаний. Microsoft Copilot (Копайлот) — ассистент Microsoft: платный Copilot Pro больше не продаётся, его заменил тариф Microsoft 365 Premium ($19.99 в месяц на октябрь 2026). Подробности по каждому — на страницах раздела Инструменты.

9. Сравнительная таблица на октябрь 2026

*Цены ориентировочные и относятся к API: $ = до $1 за миллион входных токенов, $$ = около $2, $$$ = около $4, $$$$ = $10 и выше. Точные цены и версии: Актуальное сейчас.

**Бесплатно = открытые веса, но для запуска нужен свой достаточно мощный компьютер. Через сервисы, которые запускают открытые модели у себя и дают к ним доступ (Together.ai, Groq, Fireworks), — платно.

Колонки «Код» и «Документы» с оценками здесь не даны сознательно: рейтинги качества меняются с каждым новым релизом. Проверяй модель на своих задачах и сверяйся с независимыми тестами.

10. Практическое дерево решений — когда что выбирать

Используй эту схему когда встаёт вопрос "какую модель взять для задачи":

ЗАДАЧА → УСЛОВИЕ → ПОДХОДЯЩИЙ ВЫБОР (на октябрь 2026)

Пишу код / разрабатываю систему → приоритет точности инструкций
  → Claude (Sonnet 5.5 или Opus 5.5) + Claude Code

Анализирую очень длинный документ (>100 страниц, книга, кодовая база)
  → модель с окном около 1M токенов: Claude Sonnet / Opus / Fable, Gemini или GPT-6

Работаю с изображениями + голосом + видео в одном запросе
  → ChatGPT или Gemini

Данные нельзя передавать в облако (медицина, право, финансы клиентов)
  → открытая модель (Llama, DeepSeek, Qwen, Mistral) на своём компьютере через Ollama

Нужна скорость + минимальная стоимость для рутинных задач
  → Claude Haiku 4.5, быстрые модели Gemini Flash или GPT-6 Luna

Компания работает в ЕС, строгий GDPR
  → Mistral (проверь условия обработки данных) или любой сервис с размещением в ЕС

Сложная математика / логика / алгоритмические задачи
  → режим рассуждения у Claude, ChatGPT или Gemini Deep Think

Начинаю с нуля, хочу попробовать бесплатно
  → claude.ai, chatgpt.com или gemini.google.com: у всех трёх есть бесплатный тариф

Хочу AI на своём компьютере, без зависимости от интернета
  → Ollama + любая открытая модель по размеру твоего компьютера

Нужны свежие публикации из X (бывший Twitter)
  → Grok

Анализирую китайский рынок / работаю с китайским языком
  → Qwen или DeepSeek

11. Важная деталь: цены меняются быстро

За последние годы стоимость AI API для моделей одного и того же уровня качества заметно снизилась. Причины:

• Конкуренция между компаниями
• Чипы и алгоритмы становятся эффективнее
• Открытые модели давят на цены закрытых

Следствие: не запоминай конкретные цифры — они устареют. Запомни принцип: всегда проверяй актуальные цены перед запуском проекта на странице Актуальное сейчас и на сайтах поставщиков: Anthropic (claude.com/pricing), OpenAI, Google AI Studio.

12. Почему этот курс выбрал Claude Code

В уроках, где мы что-то строим (модуль о первой сборке и библиотека), курс использует Claude Code. Это сознательный выбор, а не фанатизм. Для первых модулей он не нужен: там хватает обычного чата.

Причина 1: Качество кода. Claude входит в число сильнейших моделей для программирования. Проверяй свежие независимые тесты (SWE-bench — тест, где модель исправляет настоящие ошибки из открытых проектов на GitHub): рейтинги меняются с каждым релизом.

Причина 2: Большое контекстное окно. До 1M токенов (на октябрь 2026) позволяют загрузить весь проект в контекст и работать с ним как с единым целым. Это важно при разработке настоящих систем.

Причина 3: Claude Code как специализированный инструмент. Это не просто чат: агент работает с терминалом, файлами на компьютере и git (гит — система, которая хранит историю изменений). У других компаний есть свои агенты для программирования (например, Codex у OpenAI, Cursor, Devin Desktop), идеи курса переносятся на них; Claude Code выбран потому, что на нём удобно показывать практику.

Причина 4: Следование инструкциям. Сложным рабочим процессам (с агентами, автоматическими правилами и навыками) нужна модель, которая точно выполняет многошаговые инструкции. Claude с этим хорошо справляется.

Что это НЕ значит:

• Claude не лучший для всех задач — ты уже видел это в таблице и дереве решений
• В реальной профессиональной работе ты будешь использовать несколько моделей
• Работать с несколькими моделями — норма для серьёзных проектов: Claude для кода, Gemini для видео и сервисов Google, ChatGPT для голоса и изображений, открытая модель для приватных данных

Понимать всю карту и при этом хорошо знать один инструмент — рабочий подход.

Практика

Задание 1. Параллельный тест (20 мин)

1. Открой claude.ai (бесплатно). Если ты ещё не зарегистрирован, понадобятся email и номер телефона: на него придёт код подтверждения
2. Открой chatgpt.com (бесплатно, для регистрации нужен email). Если один из двух сервисов недоступен в твоей стране, возьми вместо него Gemini или другой ассистент из раздела Инструменты
3. Дай одинаковый запрос обоим:

Объясни, как работает сложный процент, простыми словами,
с примером расчёта для 1000 долларов под 10% годовых на 10 лет.
Без формул, через пример из жизни.

4. Сравни ответы: что понятнее? Что лучше разложено по шагам? И проверь точность: через 10 лет должно получиться около 2594 долларов (1000 умножить на 1.1 десять раз подряд)

У вопроса "что понятнее" нет правильного ответа, это твой личный опыт сравнения. А итоговую сумму проверить можно, и это полезная привычка.

Задание 2. Попробуй AI на своём компьютере (30 мин, по желанию)

1. Нужен компьютер, с телефона не получится. Перейди на ollama.com, скачай и установи Ollama (запуск моделей на своём компьютере бесплатный; работает на Mac, Windows и Linux)

2. На Mac и Windows после установки откроется окно с чатом: модель можно выбрать и скачать прямо в нём. Другой способ — открыть терминал (окно для текстовых команд) и выполнить:

   ollama pull llama3.2
   ollama run llama3.2

3. Поговори с моделью. Она работает полностью на твоём компьютере: после скачивания ей не нужны ни интернет, ни ключ доступа

4. Сравни скорость и качество ответов с claude.ai

llama3.2 — небольшая модель Llama 3.2 на 3 млрд параметров, файл занимает около 2 GB. Если такой модели в каталоге Ollama уже нет, возьми любую небольшую модель из каталога.

Задание 3. Рефлексия (5 мин)

Ответь себе письменно (можно прямо в блокноте или в Claude.ai):

"Для задач в моей профессии — [твоя должность/область] — какая AI-модель кажется наиболее полезной и почему?"

Сохрани ответ. В конце курса интересно будет перечитать изменилось ли мнение.

Ключевые выводы

Нет "лучшего AI" — есть лучший для конкретной задачи. Как нет лучшего автомобиля вообще — есть лучший для твоей дороги.

Claude — сильный выбор для кода, длинных документов, точного следования инструкциям. Поэтому в уроках, где мы строим, курс использует Claude Code.

Gemini — сильный выбор для задач с видео и звуком и для тех, кто работает в сервисах Google. Видео и аудио на входе, встроен в Workspace.

ChatGPT — сильный выбор для голоса, изображений и широкой экосистемы. Текст, изображения и голос в одном приложении.

Открытая модель — выбор когда данные не должны покидать твой компьютер. Открытые веса, полная приватность, но нужен мощный компьютер.

Mistral подходит европейским компаниям с требованиями GDPR, но условия обработки данных всё равно проверяй.

Цены снижаются быстро. Проверяй актуальные цены перед каждым крупным проектом.

Несколько моделей под разные задачи — норма для профессионалов. Знай инструменты и бери лучший под задачу.

Глоссарий урока

Следующий урок

→ Тексты с AI: первый урок модуля «AI в обычной работе: тексты, почта, встречи, переводы».

Модели выбраны. Дальше применяем их в обычной работе: тексты, письма, встречи, презентации, переводы. К бюджету на подписки вернёмся в уроке Сколько тратить на AI, а к агентам — в уроке Агентный AI рынок ближе к концу курса.

Сравнение моделей | AI Маяк Академия, обновлено в октябре 2026