Как я классифицирую ИИ-модели и с какими работаю сам

Вокруг много разговоров о том, какие существуют модели и как их классифицировать. Мне близок подход, в котором выделяются четыре уровня — от закрытых моделей в лабораториях OpenAI и Anthropic до открытых локальных моделей, которые можно установить даже на телефон.

1. Эталон (суперэлита) — нам недоступен. Внутренние модели AI-корпораций, которые живут за условной колючей проволокой.

2. Элита — дорогой корпоративный доступ к передовым моделям. Возможности максимально близки к тому, что сегодня находится на технологическом фронтире.

3. Первая репродукция — обычные платные подписки примерно от $20 до $200. Хорошее качество, массовая доступность, закрывают большинство задач личной и рабочей эффективности.

4. Вторая и следующие репродукции — бесплатные и локальные версии с ограничениями по самой модели, контексту, инструментам и вычислительным ресурсам. Где-то справятся отлично, где-то разница с верхними уровнями становится критичной.

Отдельный фактор — вычислительная мощность. Покупая подписку, ты получаешь доступ ещё и к инфраструктуре крупных дата-центров. При локальном развёртывании качество всей системы зависит от того железа, которое ты можешь себе позволить.

Российские модели от Сбера и Яндекса я бы разместил между третьим и четвёртым уровнем.

Сам я сейчас практически всегда работаю с тремя моделями: ChatGPT, Claude и Gemini. Причём вопрос «какая модель лучшая?» для меня постепенно потерял смысл. У каждой появился свой участок работы.

• Gemini + NotebookLM — размышления вокруг собранных экспертных материалов, анализ больших массивов данных, документов, видео и сборка контекста вокруг конкретной темы.
• Claude и Codex — вайбкодинг, агентные задачи, построение финансовых моделей, анализ Excel, парсинг данных и длинные содержательные материалы.
• ChatGPT — визуализация и простые повседневные задачи: что-то подсказать или интерпретировать.