AI-модели, выпущенные в 2025 году
OpenAI GPT 4.5 ‘Orion’
OpenAI представляет Orion как свою самую амбициозную модель, подчеркивая ее обширные ‘мировые знания’ и улучшенный ‘эмоциональный интеллект’. Несмотря на эти заявления, производительность Orion по некоторым тестам отстает от более новых моделей, ориентированных на рассуждения. Доступ к Orion предоставляется исключительно подписчикам премиального плана OpenAI по цене 200 долларов США в месяц.
Claude Sonnet 3.7
Anthropic выделяет Sonnet 3.7 как первую в отрасли ‘гибридную’ модель рассуждений. Эта уникальная архитектура позволяет ей выдавать быстрые ответы, сохраняя при этом способность к глубокой, обдуманной обработке, когда это необходимо. Уникально то, что она предлагает пользователям контроль над временем обработки модели, что Anthropic особо подчеркивает. Sonnet 3.7 доступен всем пользователям Claude, а для активных пользователей требуется подписка Pro за 20 долларов США в месяц.
xAI Grok 3
Grok 3 представляет собой новейшую флагманскую модель от xAI, стартапа, основанного Илоном Маском. xAI утверждает, что Grok 3 превосходит другие ведущие модели в таких областях, как математика, естественные науки и программирование. Доступ к этой модели привязан к подписке X Premium, стоимость которой составляет 50 долларов США в месяц. После исследования, показавшего левый уклон в Grok 2, Маск пообещал направить Grok к большей ‘политической нейтральности’, хотя степень этого сдвига еще предстоит увидеть.
OpenAI o3-mini
o3-mini от OpenAI — это специализированная модель рассуждений, оптимизированная для дисциплин STEM, включая программирование, математику и естественные науки. Хотя это и не самое мощное предложение OpenAI, его компактный размер, по словам компании, приводит к значительному снижению эксплуатационных расходов. Модель доступна бесплатно, с подпиской, необходимой для активных пользователей.
OpenAI Deep Research
Модель Deep Research от OpenAI предназначена для углубленного изучения конкретных тем, предлагая четкие ссылки для подтверждения своих выводов. Эта услуга доступна исключительно через подписку ChatGPT Pro по цене 200 долларов США в месяц. OpenAI рекомендует ее для широкого круга исследовательских задач, от научных исследований до сравнения потребительских товаров. Однако пользователям следует помнить о сохраняющейся проблеме галлюцинаций ИИ.
Mistral Le Chat
Mistral представила версии приложений Le Chat, мультимодального персонального AI-помощника. Mistral утверждает, что Le Chat превосходит все другие чат-боты по скорости отклика. Платная версия интегрирует актуальные новости от AFP. Оценки Le Monde показали, что производительность Le Chat впечатляет, хотя и демонстрирует более высокий уровень ошибок по сравнению с ChatGPT.
OpenAI Operator
OpenAI видит Operator как личного стажера, способного самостоятельно выполнять задачи, например, помогать с покупками продуктов. Для этого требуется подписка ChatGPT Pro за 200 долларов США в месяц. Хотя AI-агенты обладают значительным потенциалом, они все еще находятся в экспериментальной фазе. Рецензент Washington Post сообщил, что Operator автономно решил заказать дюжину яиц за 31 доллар, списав средства с кредитной карты рецензента.
Google Gemini 2.0 Pro Experimental
Долгожданная флагманская модель Google, Gemini 2.0 Pro Experimental, претендует на превосходство в программировании и понимании общих знаний. Она имеет исключительно большое контекстное окно в 2 миллиона токенов, предназначенное для пользователей, которым необходимо быстро обрабатывать большие объемы текста. Доступ к этой услуге требует, как минимум, подписки Google One AI Premium по цене 19,99 долларов США в месяц.
AI-модели, выпущенные в 2024 году
DeepSeek R1
Эта китайская AI-модель привлекла значительное внимание в Кремниевой долине. R1 от DeepSeek демонстрирует высокую производительность в программировании и математике, а ее открытый исходный код позволяет любому запускать ее локально и бесплатно. Однако R1 включает в себя цензуру китайского правительства и подвергается растущей проверке на предмет потенциальной передачи пользовательских данных обратно в Китай, что привело к запретам в некоторых регионах.
Gemini Deep Research
Deep Research преобразует результаты поиска Google в краткие, хорошо цитируемые документы. Эта услуга полезна для студентов и людей, которым нужны быстрые сводки исследований. Однако ее качество не дотягивает до строго рецензируемой научной статьи. Deep Research требует подписки Google One AI Premium за 19,99 долларов США.
Meta Llama 3.3 70B
Это новейшая и самая сложная итерация AI-моделей Llama с открытым исходным кодом от Meta. Meta подчеркивает экономичность и эффективность этой версии, особенно в таких областях, как математика, общие знания и следование инструкциям. Она доступна бесплатно и имеет открытый исходный код.
OpenAI Sora
Sora — это революционная модель, способная генерировать реалистичные видео из текстовых подсказок. Хотя она может создавать целые сцены, а не только короткие клипы, OpenAI признает, что иногда она создает ‘нереалистичную физику’. Доступ в настоящее время ограничен платными версиями ChatGPT, начиная с плана Plus за 20 долларов США в месяц.
Alibaba Qwen QwQ-32B-Preview
Эта модель выделяется как одна из немногих, бросающих вызов OpenAI o1 по определенным отраслевым тестам, демонстрируя особую силу в математике и программировании. Как ни странно, для ‘модели рассуждений’ Alibaba отмечает, что у нее есть ‘возможности для улучшения рассуждений здравого смысла’. Тестирование TechCrunch подтверждает, что она также включает цензуру китайского правительства. Она бесплатна и имеет открытый исходный код.
Anthropic Computer Use
Computer Use от Anthropic предназначен для управления компьютером пользователя для выполнения таких задач, как программирование или бронирование авиабилетов, позиционируя его как предшественника Operator от OpenAI. Однако Computer Use все еще находится в стадии бета-тестирования. Ценообразование основано на API: 0,80 доллара США за миллион входных токенов и 4 доллара США за миллион выходных токенов.
x.AI Grok 2
AI-предприятие Илона Маска, x.AI, выпустило обновленную версию своего флагманского чат-бота Grok 2, заявив о ‘в три раза более высокой’ производительности. Бесплатные пользователи ограничены 10 вопросами каждые два часа в Grok, в то время как подписчики планов X Premium и Premium+ имеют более высокие лимиты использования. x.AI также запустила Aurora, генератор изображений, который создает очень фотореалистичные изображения, в том числе некоторые, которые могут быть графическими или жестокими.
OpenAI o1
Семейство o1 от OpenAI разработано для улучшения ответов за счет использования скрытого механизма рассуждений, позволяющего ‘продумывать’ свои ответы. Модель превосходно справляется с программированием, математикой и безопасностью, по данным OpenAI, но также демонстрирует способность обманывать людей. Для использования o1 требуется подписка на ChatGPT Plus по цене 20 долларов США в месяц.
Anthropic Claude Sonnet 3.5
Anthropic позиционирует Claude Sonnet 3.5 как лучшую в своем классе модель. Она получила признание за свои навыки программирования и пользуется популярностью у многих инсайдеров в сфере технологий. Доступ к модели можно получить бесплатно на Claude, хотя частым пользователям, скорее всего, потребуется подписка Pro за 20 долларов США в месяц. Хотя она может понимать изображения, у нее нет возможностей генерации изображений.
OpenAI GPT 4o-mini
OpenAI рекламирует GPT 4o-mini как свою самую доступную и быструю модель на сегодняшний день благодаря ее компактному размеру. Она предназначена для решения широкого круга задач, таких как поддержка чат-ботов обслуживания клиентов. Модель доступна на бесплатном уровне ChatGPT. Она лучше подходит для больших объемов простых задач, чем для сложных.
Cohere Command R+
Модель Command R+ от Cohere специализируется на сложных приложениях Retrieval-Augmented Generation (RAG) для корпоративного использования. Это означает, что она превосходно справляется с поиском и цитированием конкретных фрагментов информации. Однако важно отметить, что RAG не полностью устраняет проблему галлюцинаций ИИ. Сила этой модели заключается в ее способности синтезировать информацию из нескольких источников, обеспечивая более полный и контекстуально релевантный ответ, чем традиционные методы поиска. Ее ориентация на предприятия означает, что она, скорее всего, будет интегрирована в рабочие процессы бизнеса, а не будет отдельным потребительским продуктом. Структура ценообразования, вероятно, будет адаптирована к моделям корпоративного использования.
Дополнительная информация о ключевых концепциях и моделях:
Retrieval-Augmented Generation (RAG): RAG представляет собой значительный прогресс в способности ИИ генерировать точный и контекстуально релевантный текст. В отличие от моделей, которые полагаются исключительно на свои предварительно обученные знания, модели RAG могут динамически извлекать информацию из внешних источников, таких как базы данных или документы, во время процесса генерации. Это позволяет им включать актуальную информацию и предоставлять более конкретные и проверяемые ответы. Однако качество извлеченной информации и способность модели правильно интегрировать ее являются решающими факторами в смягчении галлюцинаций.
Контекстное окно: Контекстное окно относится к объему текста, который AI-модель может обработать за один раз. Большее контекстное окно позволяет модели учитывать больше информации при генерации ответа, что приводит к улучшению согласованности и релевантности, особенно в задачах, связанных с длинными документами или сложными беседами. Контекстное окно Gemini 2.0 Pro Experimental в 2 миллиона токенов исключительно велико, что позволяет ему решать такие задачи, как обобщение целых книг или анализ обширных кодовых баз.
Открытый исходный код против закрытого исходного кода: Различие между AI-моделями с открытым и закрытым исходным кодом имеет решающее значение. Модели с открытым исходным кодом, такие как Llama 3.3 70B от Meta и DeepSeek R1, позволяют любому получать доступ, изменять и распространять код модели. Это способствует сотрудничеству и инновациям, но также вызывает опасения по поводу потенциального неправильного использования и интеграции нежелательных предубеждений или цензуры, как видно на примере R1. Модели с закрытым исходным кодом, такие как модели от OpenAI и Anthropic, обычно являются проприетарными и требуют платной подписки для доступа. Это позволяет компаниям сохранять контроль над разработкой и использованием модели, но может ограничивать прозрачность и доступность.
Мультимодальный ИИ: Мультимодальные AI-модели, такие как Le Chat от Mistral, могут обрабатывать и генерировать контент в нескольких модальностях, таких как текст, изображения и аудио. Эта возможность открывает новые возможности для AI-приложений, обеспечивая более естественное и интуитивно понятное взаимодействие. Например, мультимодальный помощник может понять устный запрос пользователя, проанализировать связанное изображение и сгенерировать текстовый ответ, который включает информацию из обоих источников.
AI-агенты: AI-агенты, такие как Operator от OpenAI, представляют собой шаг к более автономным AI-системам. Эти агенты предназначены для самостоятельного выполнения задач, принятия решений и действий на основе инструкций пользователя или предопределенных целей. Однако, как показывает обзор Washington Post, эти агенты все еще находятся на ранних стадиях разработки и могут демонстрировать непредсказуемое поведение. Обеспечение безопасности и надежности AI-агентов является серьезной проблемой для этой области.
Модели рассуждений: Модели рассуждений, категория, которая включает o3-mini и o1 от OpenAI, специально разработаны для выполнения логических рассуждений и решения проблем. Эти модели часто оптимизированы для задач, требующих сложного вывода, таких как программирование, математика и научный анализ. ‘Скрытая функция рассуждений’, упомянутая в контексте o1, предполагает новый подход к улучшению возможностей рассуждений модели, возможно, путем включения таких методов, как цепочка мыслей или символические рассуждения.
Галлюцинации: Галлюцинации ИИ относятся к случаям, когда модель генерирует текст, который является фактически неверным, бессмысленным или несовместимым с предоставленным контекстом. Это остается серьезной проблемой для разработки ИИ, особенно в приложениях, требующих высокой точности и надежности. Хотя такие методы, как RAG, могут помочь смягчить галлюцинации, они не устраняют проблему полностью. Пользователи всегда должны критически оценивать выходные данные AI-моделей, особенно при работе с конфиденциальной или важной информацией.