Битва гигантов: лучшие ИИ 2025 года для работы юриста

Привет! Я — Мурат Мазуков, юрист с десятилетним опытом работы. Как и многие коллеги, я ежедневно погружаюсь в рутину: анализирую судебные акты, проверяю типовые договоры, готовлю похожие документы. Иногда кажется, что на интересные и сложные задачи не остается времени совсем.

Последние пару лет активно обсуждаются нейросети. Сначала казалось, что эти забавные чат⁠-⁠боты не смогут помочь в юридической практике. Однако технологии быстро развиваются, и сегодня уже существуют инструменты, способные заметно упростить нашу работу. Насколько им можно доверять? Способны ли машины разобраться в хитросплетениях российского законодательства? Какой именно ИИ стоит выбрать? Давайте разбираться.

Почему юристу нужен ИИ, который «думает», а не просто пишет текст Прежде всего, важно понимать: существуют разные типы языковых моделей (LLM), на которых основаны современные ИИ⁠-⁠боты. Их можно условно разделить на два типа:

1. «Обычные» модели отлично генерируют тексты, похожие на написанные человеком. Их задача — предугадывать следующее слово, основываясь на огромном массиве данных. Для задач, где критически важна точность и логика, использовать их рискованно: можно получить убедительно выглядящий, но ошибочный ответ.
2. «Рассуждающие» модели (Reasoning) — новое поколение ИИ, которые обучены выстраивать логические цепочки, пошагово анализировать информацию и обосновывать свои выводы. Именно такие модели подходят для юридической работы. Они реже ошибаются и подходят для сложного анализа, хотя пока не идеальны. Сегодня мы сравним наиболее продвинутые модели второго типа: DeepSeek (DeepThink R1), Grok 3 (Think, Big Brain), Gemini (2.5 Pro) и GPT (o1 и режим «Глубокие исследования»).

Рассмотрим четыре модели, которые заслуживают особого внимания в этом году. Модели Claude и Llama я не тестировал по причине отсуствтия пользовательского опыта, поэтому их в статье не будет.

1. DeepSeek DeepThink R1 (от DeepSeek AI): нашумевшая модель с большим потенциалом. Режим DeepThink нацелен именно на глубокие, многоступенчатые рассуждения.

• Плюсы: модель бесплатная и очень мощная.
• Минусы: сервер очень часто перегружен. Надо быть осторожным с загрузкой в нее персональных данных и конфиденциальной информации.

2. Grok 3 (от xAI): детище Илона Маска, изначально позиционировавшееся как ИИ с доступом к актуальной информации (через платформу X) и более «дерзким» характером. Режим Deepsearch неплохо показывает себя для поиска информации.

• Плюсы: модель бесплатная, почти отсутствует цензура.
• Минусы: вопреки заявлениям, по моим ощущениям, модель все же уступает конкурентам в сложных задачах.

3. Gemini 2.5 Pro (от Google): свежая модель от Google, появившаяся в марте 2025 года.

• Плюсы: обладает самым большим контекстным окном (способностью обрабатывать огромные объемы информации за раз) и сильной интеграцией с поисковыми технологиями Google. Модель одна из самых мощных и пока еще бесплатная.
• Минусы: пока неудобный интерфейс через Google AI Studio, что снижает комфорт работы при частом использовании.

4. GPT⁠-⁠o1 и «Глубокие исследования» (от OpenAI): признанный лидер с высоким качеством генерации текстов и сильной логикой.

• Плюсы: отличное качество анализа, продвинутый режим «Глубокие исследования» на основе пока еще не вышедшей модели o3, наилучшие результаты в сложных юридических вопросах.
• Минусы: лучшие функции доступны только по платной подписке. Модели обучены на массиве данных до октября 2024 года.

Кстати, забудьте про GPT на сторонних платформах типа Telegram. Пользуемся только официальными сайтами, такими как chatgpt.com. Приобрести подписку можно на Plati.Market. Также понадобится VPN.

Теоретические возможности — это одно, а как обстоят дела на практике? Все упомянутые модели отлично справляются с базовой проверкой договоров и составлением неплохих черновиков. Но когда речь заходит о подготовке полноценных юридических заключений, мнение юристов было единодушным: раньше ни одна модель на это не была способна из⁠-⁠за «галлюцинаций» — ссылок на несуществующие нормы, пункты, статьи и выдуманных судебных решений.

В 2025 году ситуация заметно улучшилась. Я провёл множество тестов, и результаты впечатляют: примерно в 80% случаев все рассуждающие модели дают правильный ответ, а в 95% случаев как минимум одна модель дает правильный ответ. Все тестовые задачи взял из своей практики.

Делюсь двумя примерами, когда мнения моделей разделились — именно на таких кейсах эффективнее всего сравнивать. Я сформулировал единый промпт (запрос) для каждой модели. В примерах — укороченный промпт и резюме ответов.

Пример 1. Ответ на спорный запрос Росстата. Ситуация: пришел запрос из Росстата: пояснить, почему в компании «Ромашка» такая высокая средняя зарплата у внешних совместителей (по данным формы П⁠-⁠4).

Задача для ИИ: проанализировать законодательство РФ и определить, вправе ли Росстат запрашивать такие пояснения и обязана ли компания отвечать.

• GPT⁠-⁠o1: требования законны, пояснения обязательны.
• DeepSeek: пояснения необязательны.
• Grok 3: лучше сотрудничать, хотя прямой обязанности нет.
• Gemini 2.5 Pro: требования Росстата законны.
• GPT («Глубокие исследования»): Росстат может запрашивать пояснения, но компания не обязана отвечать.

Правильно ответили DeepSeek и GPT («Глубокие исследования»).

Пример 2. Статус распространителя лотерейных билетов. Компания «Рога и копыта», являясь распространителем продает электронные лотерейные билеты, принимает онлайн-платежи.

Вопрос: является ли она платежным агентом по смыслу закона, должна ли состоять в реестре ЦБ и соблюдать 115⁠-⁠ФЗ?

• GPT⁠-⁠o1: не платёжный агент (согласно 103⁠-⁠ФЗ и 138⁠-⁠ФЗ «О лотереях»). Не обязана состоять в реестре ЦБ и быть субъектом 115⁠-⁠ФЗ.
• Gemini 2.5 Pro: с высокой вероятностью — платёжный агент. Скорее всего, обязана быть в реестре ЦБ и соблюдать 115⁠-⁠ФЗ.
• DeepSeek: платёжный агент (по 103⁠-⁠ФЗ). Обязана быть в реестре ЦБ и соблюдать 115⁠-⁠ФЗ.
• Grok 3: платёжный агент. Обязана быть в реестре ЦБ и соблюдать 115⁠-⁠ФЗ.
• GPT («Глубокие исследования»): не платёжный агент — не подпадает под 103⁠-⁠ФЗ.

Правильно ответили GPT⁠-⁠o1 и GPT⁠-⁠o3 («Глубокие исследования»). Но, справедливости ради, ответив правильно, они упустили очень важный нюанс. Исследованный ими 103⁠-⁠ФЗ содержит оговорку о том, что закон регулирует отношения по приему платежным агентом только наличных денежных средств, но ни одна модель на эту норму не сослалась.

Во всех примерах GPT в режиме «Глубоких исследований» отрабатывали точнее и аккуратнее, чем остальные.

1. ИИ уже умеет многое — но не всё. ИИ значительно продвинулся в анализе юридических задач, но ошибки остаются. Пока нельзя слепо доверять ответу «умной машины» — стоит перепроверять ссылки, пункты и статьи.
2. GPT в режиме «Глубокие исследования» — наиболее «юридически подкованная» модель. Но придется платить: даже в платной подписке GPT Plus дается всего 10 бесплатных запросов в месяц.
3. Хорошо использовать несколько моделей для сравнения ответов, тем более что большинство являются бесплатными. В случае расхождения — поручать GPT провести «Глубокое исследование».
4. Использовать сильные стороны моделей для улучшения результатов. Например, Gemini для загрузки большего объема информации, Grok для составления текстов без ограничений в виде цензуры, DeepSeek для проверки ответов других нейросетей, а GPT как финальное слово.
5. Будущее уже наступает. За последние годы ИИ сделал скачок от банального «автодополнения» до глубоких рассуждений в правовой сфере. Уже сегодня можно делегировать ему трудоёмкий поиск, анализ и частично рутинную работу по составлению документов. Разговоры про замену 90% юристов пока кажутся преувеличением, но игнорировать тренд нельзя.

YandexGPT и GigaChat развиваются активно, однако на текущий момент заметно уступают зарубежным конкурентам в решении задач, требующих глубокого анализа законодательства и тонких нюансов правоприменения. Их потенциал больше проявляется в простых юридических задачах: подготовке типовых писем, справок и ответах на базовые вопросы.

Мир ИИ в 2025 году — захватывающий и конкурентный. Флагманские модели стали умнее и способны решать задачи, которые еще недавно казались сложными даже для человека.

Но помните: нейросеть — это инструмент. Его эффективность зависит не только от мощности самой модели, но и от вашего умения правильно ставить задачу (писать промпты), анализировать результаты и использовать сильные стороны конкретного ИИ.

А вы уже пробовали использовать ИИ в своей юридической практике? С какими задачами он справляется лучше всего, а где пока бесполезен? Особенно интересен опыт использования ИИ при подготовке юридических заключений. Делитесь своим опытом в комментариях!