Війна мовних моделей 2025: від технічного паритету до битви екосистем

Розвиток великих мовних моделей у 2025 році досягнув критичного переломного моменту: конкуренція більше не базується на фундаментальних можливостях моделей, які зараз практично рівноцінні в основних тестах, а на екосистемі, інтеграції та стратегії розгортання. Хоча Claude Sonnet 4.5 від Anthropic зберігає невелику технічну перевагу в окремих тестах, справжня битва перемістилася на іншу територію.

Технічний розіграш: коли цифри зрівнюються

Бенчмарк MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

• Клод Сонет 4.5: 88.7%.
• GPT-4o: 88,0%.
• Спалах Gemini 2.0: 86,9%.
• DeepSeek-V3: 87.1%.

Відмінності незначні - лідерів розділяють менш ніж 2 відсоткові пункти. Згідно зі звітом AI Index Report 2025 Стенфордського університету, "конвергенція основних можливостей мовних моделей є однією з найбільш значущих тенденцій 2024-2025 років, що має глибокі наслідки для конкурентних стратегій AI-компаній".

Навички міркування (діамантовий рівень GPQA)

• Клод Сонет 4: 65.0%.
• GPT-4o: 53,6%.
• Gemini 2.0 Pro: 59,1%.

Claude зберігає значну перевагу в складних логічних задачах, але GPT-4o перевершує за швидкістю відгуку (середня затримка 1,2 с проти 2,1 с у Claude), а Gemini - у власній мультимодальній обробці.

Революція DeepSeek: Китайська зміна правил гри

У січні 2025 року на ринку з'явився проривний продукт DeepSeek-V3, який продемонстрував, як можна розробляти конкурентоспроможні моделі за $5,6 млн проти $78-191 млн за GPT-4/Gemini Ultra. Марк Андрессен назвав це "одним з найдивовижніших проривів - і, оскільки це відкритий код, глибоким подарунком світові".

Технічні характеристики DeepSeek-V3:

• 671 мільярд загальних параметрів (37 мільярдів активних через Mixture-of-Experts)
• Вартість навчання: $5.576M
• Продуктивність: перевершує GPT-4o в деяких математичних тестах
• Архітектура: Багатоголова латентна увага (MLA) + DeepSeekMoE

Вплив: акції Nvidia впали на 17% за одну сесію після оголошення, а ринок переоцінив бар'єри для входу на ринок розробки моделей.

Суспільне сприйняття проти технічної реальності

ChatGPT зберігає беззаперечне лідерство: дослідження Pew Research Center (лютий 2025 року) показало, що 76% американців асоціюють "розмовний ШІ" виключно з ChatGPT, тоді як лише 12% знають Claude і 8% активно користуються Gemini.

Парадокс: Claude Sonnet 4 перевершує GPT-4o у 65% технічних тестів, але має лише 8% частки споживчого ринку проти 71% ChatGPT (дані Similarweb, березень 2025 року).

Google реагує масовою інтеграцією: Gemini 2.0 у Пошуку, Gmail, Документах, екосистемі Drive-стратегії, а не як окремий продукт. 2,1 мільярда користувачів Google Workspace - це миттєва дистрибуція без залучення клієнтів.

Використання комп'ютерів та агенти: Наступний рубіж

Claude Computer Use (бета-версія жовтень 2024, випуск 1 квартал 2025)

• Можливості: пряме керування мишею/клавіатурою, навігація в браузері, взаємодія з додатками
• Впровадження: 12% корпоративних клієнтів Використання комп'ютерів на виробництві
• Обмеження: все ще 14% відмов на складних багатокрокових завданнях

GPT-4o з баченням та діями

• Інтеграція з Zapier: 6000+ керованих додатків
• Користувацькі GPT: 3 мільйони опубліковано, 800 тисяч активно використовуються
• Розподіл доходу на кожного творця GPT: $10 млн розподілено у 4 кварталі 2024 року

Глибокі дослідження Близнюків (січень 2025)

• Автономне багатоджерельне дослідження з бенчмаркінгом
• Створює повні звіти з окремих підказок
• Середній час: 8-12 хвилин на звіт на 5000+ слів

Gartner прогнозує, що до кінця 2025 року 33% працівників сфери знань використовуватимуть автономні агенти ШІ, тоді як сьогодні їх буде лише 5%.

Філософські розбіжності щодо безпеки

OpenAI: підхід "Безпека через обмеження

• Відмовляє 8,7% оперативних споживачів (внутрішні дані витоку OpenAI)
• Сувора контентна політика спричиняє відтік 23% розробників до альтернатив
• Система державної готовності з постійним перерозподілом обов'язків

Антропний: "Конституційний ШІ

• Модель навчена чітко визначеним етичним принципам
• Вибіркова відмова: 3,1% підказок (більш поблажливий OpenAI)
• Прозоре прийняття рішень: пояснити, чому відмовляє у задоволенні запитів

Google: "Максимум безпеки, мінімум суперечок".

• Жорсткіші ринкові фільтри: 11,2% запитів заблоковано
• Близнюки Збій у зображенні лютого 2024 року (перекосировка зсуву) вимагає особливої обережності
• Зосередженість на підприємстві знижує толерантність до ризику

Meta Llama 3.1: нуль вбудованих фільтрів, відповідальність на реалізаторі - протилежна філософія.

Вертикальна спеціалізація: справжній диференціатор

Охорона здоров'я:

• Med-PaLM 2 (Google): 85,4% на MedQA (проти 77% найкращих лікарів-людей)
• Claude в Epic Systems: прийнятий 305 лікарнями США для підтримки прийняття клінічних рішень

Легально:

• Harvey AI (GPT-4 на замовлення): 102 топ-100 юридичних фірм, $100 млн ARR
• Співрадник (Thomson Reuters + Claude): 98% точності юридичних досліджень

Фінанси:

• Bloomberg GPT: навчання на власних фінансових токенах 363B
• Goldman Sachs Marcus AI (база GPT-4): схвалює кредити на 40% швидше

Вертикалізація генерує в 3,5 рази більшу готовність платити порівняно з типовими моделями (опитування McKinsey, 500 корпоративних покупців).

Лама 3.1: Стратегія Meta з відкритим вихідним кодом

Параметри 405B, конкурентні можливості з GPT-4o у багатьох тестах, повністю відкриті ваги. Мета-стратегія: комерціалізувати рівень інфраструктури, щоб конкурувати на рівні продукту (окуляри Ray-Ban Meta, штучний інтелект WhatsApp).

Усиновлення лами 3.1:

• 350K+ завантажень у перший місяць
• 50+ стартапів будують вертикалі АІ на Llama
• Вартість самокерованого хостингу: $12 тис. на місяць проти $50 тис. + вартість закритих моделей API для еквівалентного використання

Контрінтуїтивно: Meta втрачає мільярди доларів на Reality Labs, але масово інвестує у відкритий ШІ, щоб захистити основний рекламний бізнес.

Контекстні вікна: перегони за мільйони токенів

• Claude Sonnet 4.5: 200K токенів
• Gemini 2.0 Pro: 2M токен (найдовший з комерційно доступних)
• GPT-4 Turbo: 128K токенів

Контекст Gemini 2M дозволяє аналізувати цілі кодові бази, 10+ годин відео, тисячі сторінок документації - кейси використання, що трансформують підприємства. За даними Google Cloud, 43% корпоративних POC використовують контекст понад 500 тис. токенів.

Адаптивність та кастомізація

Claude Projects & Styles:

• Користувацькі постійні інструкції для перехресних розмов
• Пресети стилів: формальний, стислий, пояснювальний
• Завантаження баз знань (до 5 ГБ документів)

Магазин GPT та власні GPT:

• Опубліковано 3M GPT, щомісячне активне використання 800K
• Найкращий творець заробляє $63 тис. на місяць (розподіл доходу)
• 71% підприємств використовують ≥1 кастомний GPT всередині

Розширення Близнюків:

• Нативна інтеграція Gmail, Календаря, Диска, Карт
• Контекст робочого простору: читає електронну пошту + календар для проактивних пропозицій
• 1.2B виконаних дій у робочому просторі Q4 2024

Ключ: "єдиний запит" на "постійний помічник з пам'яттю та контекстом між сеансами".

Розвиток у 1 кварталі 2025 року та майбутні траєкторії

Тенденція 1: Домінування змішаних експертівУсімоделі 2025 року найвищого рівня використовують МН (активують параметри підмножини для кожного запиту):

• Зменшення витрат на висновок на 40-60%.
• Краща затримка зі збереженням якості
• DeepSeek, GPT-4, Gemini Ultra - всі на базі МО

Тенденція 2: Мультимодальність від початку мультимодальнаGemini2.0 від початку мультимодальна (не окремі склеєні модулі):

• Одночасне розуміння тексту+зображення+аудіо+відео
• Крос-модальне міркування: "порівняй фотографію архітектурного стилю будівлі з текстовим описом історичного періоду".

Тенденція 3: Обчислення тестового часу (моделі міркувань)OpenAI o1, DeepSeek-R1: використовують більше часу для складних міркувань:

• o1: 30-60 секунд на складну математичну задачу проти 2 секунд GPT-4o
• Точність AIME 2024: 83,3% проти 13,4% GPT-4o
• Явний компроміс між затримкою та точністю

Тенденція 4: Агентні робочі процесиМодельконтекстного протоколу (MCP) Anthropic, листопад 2024 року:

• Відкритий стандарт для взаємодії агентів ШІ з інструментами/базами даних
• 50+ партнерів з усиновлення за перші 3 місяці
• Дозволяє агентам створювати постійну пам'ять перехресних взаємодій

Витрати та цінові війни

API Ціноутворення на 1M токенів (вхідні дані):

• GPT-4o: $2.50
• Клод Сонет 4: $3.00
• Gemini 2.0 Flash: $0.075 (у 33 рази дешевше)
• DeepSeek-V3: $0.27 (відкритий вихідний код, витрати на хостинг)

Приклад з Gemini Flash: узагальнення ШІ для стартапу знижує витрати на 94% порівняно з переходом з GPT-4o - така ж якість, порівнянна затримка

Комерціалізація прискорюється: витрати на висновок -70% у порівнянні з 2023-2024 роками (дані Epoch AI).

Стратегічні наслідки для компаній

Система прийняття рішень: яку модель обрати?

Сценарій 1: Критично важливий для безпеки підприємства→Клод Сонет 4

• Охорона здоров'я, юриспруденція, фінанси, де помилки коштують мільйони
• Конституційний ШІ знижує ризики відповідальності
• Преміальна ціна виправдана зниженням ризиків

Сценарій 2: Великі обсяги, чутливі до витрат →Gemini Flash або DeepSeek

• Чат-боти для обслуговування клієнтів, модерація контенту, класифікація
• Продуктивність "досить добре", гучність 10x-100x
• Основний диференціатор вартості

Сценарій 3: Блокування екосистеми →Gemini для Google Workspace, GPT для Microsoft

• Вже інвестували в екосистему
• Вбудована інтеграція > чудова маржинальна продуктивність
• Витрати на навчання працівників на існуючій платформі

Сценарій 4: Налаштування/Керування→відкрито Llama 3.1 або DeepSeek

• Конкретні вимоги щодо відповідності (резидентність даних, аудит)
• Важкі тонкі налаштування на власних даних
• Економний самостійний хостинг за обсягом

Висновок: Від війни технологій до війни платформ

У 2025 році конкурс на отримання ступеня магістра права вже не "яка модель міркує найкраще", а "яка екосистема створює найбільшу цінність". OpenAI домінує над споживчим брендом, Google використовує дистрибуцію з мільярдами користувачів, Anthropic перемагає у боротьбі за безпеку підприємств, Meta перетворює інфраструктуру на товар.

Прогноз на 2026-2027 роки:

• Подальша конвергенція продуктивності ядра (~90% MMLU у всіх топ-5)
• Диференціація за: швидкістю, вартістю, інтеграцією, вертикальною спеціалізацією
• Багатокрокові автономні агенти стають мейнстрімом (33% працівників сфери знань)
• Відкритий код усуває розрив у якості, зберігає перевагу у вартості/кастомізації

Остаточний переможець? Ймовірно, не єдиний гравець, а взаємодоповнюючі екосистеми, що обслуговують різні кластери використання. Як і у випадку з ОС для смартфонів (iOS + Android співіснують), не "переможець забирає все", а "переможець забирає сегмент".

Для підприємств: мультимодельна стратегія стає стандартною - GPT для загальних задач, Claude для міркувань з високими ставками, Gemini Flash для об'ємних задач, Llama налаштована для пропрієтарних задач.

2025 рік - це не рік "найкращої моделі", а рік розумної оркестровки між взаємодоповнюючими моделями.

Джерела:

• Звіт Стенфордського індексу штучного інтелекту за 2025 рік
• Картка антропологічної моделі Клод Сонет 4.5
• Технічний звіт OpenAI GPT-4o
• Системна карта Google DeepMind Gemini 2.0
• Технічний документ DeepSeek-V3 (arXiv)
• Епоха ШІ - тенденції в машинному навчанні
• Gartner AI & Analytics Summit 2025
• Звіт McKinsey про стан штучного інтелекту 2025
• Опитування Pew Research Center щодо усиновлення штучного інтелекту
• Аналитика платформи Similarweb