Короткий ответ: единственного чемпиона нет. «Ум» моделей по-разному проявляется в кодинге, мультимодальности, работе с реальным временем, длинном контексте и тестах на рассуждение. Ниже — свежий срез по лидерам и когда выбирать каждого. Еще больше интересного про мир ИИ у нас на канале👍
Какой сейчас самый «умный» ИИ? Обзор от ИИ
Короткий ответ: единственного чемпиона нет. «Ум» моделей по-разному проявляется в кодинге, мультимодальности, работе с реальным временем, длинном контексте и тестах на рассуждение. Ниже — свежий срез по лидерам и когда выбирать каждого.
Бысткие рекомендации
- Инженерные задачи и «агенты» с инструментами → смотрите GPT-5: он надежнее выстраивает длинные цепочки вызовов инструментов и бьёт рекорды на реальных код-бенчмарках. (OpenAI)
- Мультимодальность и огромный контекст (целые репозитории, длинные видео) → Gemini 2.5 Pro с окном до 1,048,576 токенов и нативной работой с текстом, изображениями, аудио и видео. (Google Cloud)
- Живой поиск по вебу и соцсетям X, встроенное «родное» использование инструментов → Grok 4 от xAI (особенно если вам важно видеть актуальные посты и тренды из X). (xAI)
- Исследования общего интеллекта (ARC-AGI) и задачи на новизну → OpenAI o3 — заметный прорыв на ARC-AGI (подтверждено оргкомитетом ARC Prize). (ARC Prize)
Ключевые претенденты — что у них внутри
GPT-5 (OpenAI)
- Сильные стороны. Новый уровень «инструментального интеллекта»: модель сама планирует и устойчиво связывает десятки вызовов инструментов (код-интерпретатор, веб-доступ, функции), что помогает закрывать задачи end-to-end. На SWE-bench Verified (реальные задачки из репозиториев) — 74,9%, плюс рекорды на бенчмарках по инструментальному вызову. (OpenAI)
- Практические сигналы. По данным Financial Times, в условиях ICPC («олимпиада» по соревнованиям программистов) новейшая система OpenAI показала золотой уровень, решив комплект задач, — это хороший маркер «олимпиадного» мышления у модели. (Финансовый Таймс)
- Когда выбирать. Если вам нужны агентные сценарии (план → код → тесты → деплой) и высокая надежность при длинных цепочках действий. (OpenAI)
Gemini 2.5 Pro (Google)
- Сильные стороны. Нативная мультимодальность (текст, изображения, аудио, видео) и длинное окно контекста — до 1 млн токенов в продовой версии на Vertex AI; модель ориентирована на сложные задачи, включая код и науку. (Google Cloud)
- Детали запуска. Официальный блог DeepMind подчёркивает улучшения в рассуждении и кодинге; 2.5 Pro доступен в AI Studio/Gemini Advanced и выходит в Vertex AI (в GA уже с июня 2025). Страница модели в Vertex AI фиксирует лимиты токенов и поддержку «thinking/grounding». (blog.google)
- Когда выбирать. Если вы анализируете большие массивы мультимодальных данных (длинные документы+видео, несколько медиафайлов) и цените масштабируемость облачной интеграции Google. (Google Cloud)
Grok 4 (xAI)
- Сильные стороны. Нативное использование инструментов и реальный-время поиск: Grok 4 умеет сам формировать запросы, ходить в веб и углублённо искать внутри соцсети X, подтягивая свежие посты/медиа в ответы. Для разработчиков заявлен контекст до 256 000 токенов через API. (xAI)
- Примечания. По словам xAI, «Heavy»-вариант улучшает параллельное «мышление» и закрывает многие академические бенчмарки; также описаны достижения на ARC-AGI-2 и прикладных «агентных» оценках — полезно для сценариев с новостями/соцмедиа. (Это заявления вендора, проверяйте под свою задачу.) (xAI)
- Когда выбирать. Если нужна оперативная аналитика инфополя (веб+X) и встроенная «агентность» без сложной обвязки. (xAI)
o3 (OpenAI)
- Сильные стороны. Высокие результаты на ARC-AGI — бенчмарке, проверяющем способность решать новые задачи по абстракции и рассуждению. В декабре 2024 ARC Prize опубликовал исследование: 75,7% при «экономном» режиме и 87,5% при высоком compute на ARC-AGI-1; позже организаторы уточняли статус релиза и планировали пересчёт на новых наборах. Это значимый скачок именно в «общем» рассуждении. (ARC Prize)
- Когда выбирать. Для исследований reasoning и задач, где важна адаптация к новизне (но помните: высокие баллы на ARC-AGI ≠ AGI и не всегда коррелируют с продовой эффективностью). (ARC Prize)
Как понять, что «умно» именно для вас
- Тип задачи. Когенерация интерфейсов и больших фич обычно за GPT-5; мультимодальная аналитика — за Gemini 2.5 Pro; горячие инфо-кейсы и соцсети — за Grok 4. (OpenAI)
- Контекст. Если вы «скармливаете» модели длинные ТЗ/репозитории/документы и видео, выигрывает длинное окно (у Gemini — до 1M токенов; у Grok 4 API — 256K). (Google Cloud)
- Инструменты и агенты. Для длинных цепочек действия/планирования берите модель, которая надёжно сама решает, когда и чем воспользоваться (GPT-5 здесь сильнее всего). (OpenAI)
- Ограничения по данным. Если критична именно свежесть (новости, соцмедиа), нужны либо встроенные лайв-поиски (Grok 4), либо грамотная обвязка у других моделей. Учтите: у Grok 4 формальный cutoff в знаниях — но он компенсируется Live Search/поиском. (xAI)
- Метрики рассуждения. Для «IQ-подобных» задач ориентируйтесь на ARC-AGI/«Humanity’s Last Exam», но воспринимайте их как исследовательские индикаторы, а не конечную истину. (ARC Prize)
TL;DR
- Нет одного «самого умного» ИИ.