Какие LLM модели для чего лучше подходят сейчас?
для бизнеса, разработки и другой работы По моему практическому рабочему опыту, вот так: Claude 4 * Sonnet => лучше всех пишет код, идеально держит контекст. Отлично пишет тексты и шутит. Подходит для создания ИИ-бота. * Opus => неоправданно дорогой, всего на 20% лучше Sonnet. Контекст — до 200 тыс. токенов. Gemini-2.5 * Pro => вторая по силе написания кода. Хорошо подходит для архитектуры приложений, может быть тебе “другом”. Слабо пишет тексты. * Flash => всё то же, но на 40% хуже, зато одна из самых быстрых моделей. Подходит для ИИ-звонаря. Контекст — до 1 млн токенов. GPT-4 * 4.5 => очень хорошо пишет тексты, креативен, но шутит хуже Claude. Очень человечный и эмпатичный. * 4.1 => отлично структурирует посты, очень логичен, неплохо пишет код. Идеально держит промпт — хорошо подходит для ИИ-ботов. * 4.1 mini / nano => если нужна оптимизация цены общения для ИИ-бота или простые задачи (например, определение темы диалога, саммари и др.). Работают заметно быстрее обычного 4.1. * 4o => хорош тем, что видит/создаёт картинки. Контекст — до 1 млн токенов. GPT-o * o3 => подходит для сложных логических задач, планирования архитектуры приложений (хотя мне Gemini нравится больше), отлично для аналитики. * o4-mini => если нужно быстро что-то посчитать математически. * o4-mini-high => подходит для написания кода, но уступает Gemini и Claude. Зато лучше чем gpt-4o работает с картинками. Контекст — до 200 тыс. токенов. Deepseek * R1 => устарел, но по-прежнему самая дешёвая “размышляющая” модель. Хорош для аналитики, например звонков. Можно развернуть на своём сервере. * V3 => на уровне 4.1 mini, только дешевле. Также можно использовать для ИИ-ботов, разворачивать у себя на сервере/облаке. Контекст — до 64 тыс. токенов.
https://habr.com/ru/articles/917316/
#нейросети #разработка #предприниматели #llm #chatgpt4 #deepseek #ai #gigachat #gemini