OpenAI, Anthropic и Google продолжают расширять границы возможностей больших языковых моделей, представляя свои новейшие флагманские решения — o3 от OpenAI (и его улучшенную версию o3-pro), Claude Opus 4 от Anthropic и Gemini 2.5 Pro от Google. Каждая из этих моделей обладает уникальными архитектурными инновациями, высокой производительностью и экосистемной интеграцией, которые подходят для различных вариантов использования: от помощи в написании кода корпоративного уровня до улучшений поиска для потребителей. В этом подробном сравнении анализируется история их выпуска, технические возможности, результаты тестов производительности и рекомендуемые приложения, чтобы помочь организациям выбрать модель, соответствующую их потребностям.
Что такое o3 от OpenAI и как он развивался?
Компания OpenAI впервые представила o3 16 апреля 2025 года, позиционируя её как «нашу самую интеллектуальную модель», разработанную для расширенного контекста и высоконадежных ответов. Вскоре после этого, 10 июня 2025 года, OpenAI выпустила o3-pro — оптимизированную для производительности версию, доступную пользователям Pro в ChatGPT, а также через API, которая обеспечивает более быстрый вывод и более высокую пропускную способность при высоких нагрузках.
Контекстное окно и пропускная способность
OpenAI o3 предлагает 200К-токен Контекстное окно для ввода и вывода, позволяющее обрабатывать обширные документы, кодовые базы и многовариантные диалоги без частых обрывов. Его пропускная способность составляет около 37.6 токенов/сек, который, хотя и не является лидером, обеспечивает стабильную скорость реагирования для длительных рабочих нагрузок.
Расширенное осмысленное рассуждение
- «Частная цепочка мыслей»: o3 был обучен с помощью обучения с подкреплением планировать и рассуждать на промежуточных этапах перед выдачей окончательного результата, что значительно улучшило его способность к логическому выводу и декомпозиции проблемы.
- Сознательное выравнивание: В него включены методы обеспечения безопасности, которые позволяют модели более надежно придерживаться рекомендаций с помощью пошаговых рассуждений, что позволяет сократить количество серьезных ошибок при выполнении сложных реальных задач.
Ценообразование и корпоративная интеграция
Цена OpenAI для o3 составляет примерно $2 за миллион входных токенов и $8 за миллион выходных токеновЭто позиционирует его в среднем ценовом диапазоне: он более доступен, чем премиальные модели, такие как Claude Opus 4, при высоких нагрузках, но дороже бюджетных альтернатив, таких как Gemini 2.5 Pro. Что особенно важно, предприятия получают выгоду от бесшовной интеграции с более широкой экосистемой API OpenAI, охватывающей встраивание, тонкую настройку и специализированные конечные точки, что минимизирует накладные расходы на интеграцию.
Чем Claude Opus 4 выделяется на рынке?
Компания Anthropic анонсировала Claude Opus 4 22 мая 2025 года, позиционируя его как «лучшую в мире модель программирования» с устойчивой производительностью при выполнении сложных, длительных задач и рабочих процессов агентов. Решение было запущено одновременно в собственном API Anthropic и через Amazon Bedrock, что сделало его доступным для клиентов AWS через функции LLM Bedrock и REST API...
Расширенные возможности «мышления»
Отличительной особенностью Opus 4 является его «расширенное мышление» Бета-режим, динамически распределяющий вычислительные ресурсы между рассуждениями на основе модели и вызовами инструментов (например, поиском, извлечением данных, внешними API). В сочетании с «краткими выводами рассуждений» пользователи получают представление о внутренней цепочке рассуждений модели, что критически важно для приложений в сфере финансов и здравоохранения, требующих соблюдения нормативных требований.
Компромиссы между ценообразованием и контекстом
At $15 за миллион входных токенов и $75 за миллион выходных токеновClaude Opus 4 находится в верхней части ценового диапазона. Его 200К-токен окно ввода (с 32К-токен Выходной лимит меньше, чем окно в 2.5 млн токенов Gemini 1 Pro, но достаточен для большинства задач по проверке кода и расширенному анализу. Anthropic оправдывает свою высокую стоимость, делая акцент на внутренней вычислительной интенсивности и стабильной точности цепочки рассуждений, обеспечивая экономию до 90% за счёт кэширования оперативных запросов и 50% за счёт пакетной обработки. Расширенные бюджеты для анализа доступны для платных версий; пользователи бесплатной версии могут использовать только версию Sonnet.
Какими уникальными функциями и производительностью обладает Gemini 2.5 Pro?
Выпущен как следующее поколение «Pro» от Google, Близнецы 2.5 Про Предназначен для организаций, которым необходим обширный контекст, мультимодальные данные и экономичное масштабирование. В частности, он поддерживает до Знаки 1,048,576 в одном запросе — входящем — и Знаки 65,535 исходящий, обеспечивающий сквозной документооборот, охватывающий сотни тысяч страниц.
Превосходный контекст и мультимодальность
Gemini 2.5 Pro блистает своим 1M-токен Контекстное окно, облегчающее такие задачи, как юридический анализ контрактов, поиск патентов и комплексный рефакторинг кодовой базы. Модель изначально поддерживает текст, код, изображения, аудио, PDF-файлы и видеокадры, оптимизация мультимодальных трубопроводов без отдельных этапов предварительной обработки.
Как Gemini улучшает мультимодальный и разговорный поиск?
Gemini 2.5 Pro выделяется своей методологией «разветвления запросов»: она разбивает сложные запросы на подвопросы, выполняет параллельный поиск и синтезирует исчерпывающие диалоговые ответы «на лету». Благодаря поддержке ввода текста, голоса и изображений, режим ИИ использует мультимодальные возможности Gemini для удовлетворения разнообразных пользовательских запросов, хотя он пока находится на ранней стадии развития и может иногда неверно интерпретировать запросы.
Конкурентное ценообразование
С входной скоростью $1.25–$2.50 за миллион токенов и $10–$15 на миллион токенов на выходе, Gemini 2.5 Pro обеспечивает наилучшие результаты цена-токен Соотношение между тремя вариантами. Это делает его особенно привлекательным для приложений с большим объёмом документов, где длинные контексты стимулируют потребление токенов больше, чем чистые показатели производительности. Премиум-планы открывают доступ к бюджетам «глубокого мышления» и более высокой пропускной способности. Подписки Google AI Pro и Ultra включают доступ к Gemini 2.5 Pro и другим инструментам, таким как генерация видео Veo и NotebookLM.
Базовые архитектуры и возможности
OpenAI o3: масштабное рефлексивное мышление
o3 от OpenAI — это рефлексивный генеративный предобученный преобразователь, предназначенный для выделения дополнительного времени на обдумывание задач пошагового логического мышления. Архитектурно он основан на преобразователе GPT-4, но включает механизм «бюджета мышления»: модель динамически выделяет больше вычислительных циклов для решения сложных задач, создавая внутренние цепочки рассуждений перед генерацией результатов. Это приводит к значительному повышению производительности в областях, требующих многошагового мышления, таких как высшая математика, научные исследования и синтез кода.
Клод Опус 4: Гибридное обоснование для расширенных рабочих процессов
Claude Opus 4 от Anthropic — самая мощная на сегодняшний день модель, оптимизированная для программирования и устойчивых рабочих процессов агентов. Как и o3, она использует ядро трансформатора, но вводит гибридные режимы рассуждений — практически мгновенные ответы («быстрое мышление») и расширенное обдумывание («глубокое мышление»), — что позволяет ей сохранять контекст на протяжении тысяч этапов и часов вычислений. Этот гибридный подход делает Opus 4 уникально подходящим для длительных конвейеров разработки программного обеспечения, многоэтапных исследовательских задач и оркестровки автономных агентов.
Gemini 2.5 Pro: Мультимодальное мышление с адаптивными бюджетами
Gemini 2.5 Pro от Google DeepMind расширяет возможности Gemini в плане мультимодальности и рассуждений. В нём реализована технология «Deep Think» — адаптивный механизм параллельного мышления, который распределяет подзадачи по внутренним модулям, синтезируя результаты в согласованные ответы. Gemini 2.5 Pro также может похвастаться исключительно длинным контекстным окном, что позволяет обрабатывать целые кодовые базы, большие наборы данных (текст, аудио, видео) и проектную документацию за один проход, обеспечивая при этом точный контроль над ресурсами мышления для достижения оптимального соотношения производительности и затрат.
Как сравниваются показатели производительности этих моделей?
Академическое и научное мышление
В недавней рейтинговой таблице SciArena o3 одержал победу над конкурентами по техническим вопросам, оцениваемым исследователями, что свидетельствует о высокой степени доверия сообщества к его научной точности. В то же время, Claude Opus 4 продемонстрировал превосходную производительность в агентных тестах, требующих непрерывного многочасового решения задач, превзойдя модели Sonnet до 30% в тестах TAU-bench и задачах на предиктивное мышление. Gemini 2.5 Pro также лидирует во многих академических тестах, заняв первое место в LMArena по показателям человеческих предпочтений и показав значительный отрыв в тестах по математике и естественным наукам.
Кодирование и программная инженерия
В рейтингах производительности кодирования Gemini 2.5 Pro занимает первое место в популярной WebDev Arena и лидирует в распространённых тестах производительности кодирования благодаря своей способности загружать и анализировать целые репозитории. Claude Opus 4 носит звание «лучшей в мире модели кодирования» с результатом 72.5% в SWE-bench и 43.2% в Terminal-bench — тестах производительности, ориентированных на сложные, длительные программные задачи. o3 также демонстрирует превосходные результаты в синтезе и отладке кода, но немного уступает Opus 4 и Gemini в многоэтапных, масштабных инженерных сценариях; тем не менее, его интуитивно понятная цепочка мыслей делает его высоконадёжным для отдельных задач кодирования.
Использование инструментов и мультимодальная интеграция
Многомодальный дизайн Gemini 2.5 Pro, позволяющий обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, даёт ему преимущество в таких творческих рабочих процессах, как интерактивное моделирование, визуальный анализ данных и раскадровка видео. Агентное использование инструментов Claude Opus 4, включая Claude Code CLI и интегрированные операции с файловой системой, превосходно подходит для создания автономных конвейеров между API и базами данных. o3 поддерживает просмотр веб-страниц, анализ файлов, выполнение Python и обработку изображений, что делает его универсальным «швейцарским армейским ножом» для задач смешанного формата, хотя и с более узкими контекстными ограничениями, чем Gemini 2.5 Pro.
Как эти модели соотносятся с реальными сценариями кодирования?
Когда речь идёт о помощи в написании кода, бенчмарки дают лишь часть результата. Разработчики ценят точность генерации кода, мастерство рефакторинга и понимание контекста проекта, разбросанного по нескольким файлам.
Показатели точности и галлюцинаций
- Клод Опус 4 Лидер по избеганию галлюцинаций, с меньшим количеством случаев несуществующих ссылок на API или неверных сигнатур библиотек, что является ключевым фактором для критически важных кодовых баз. Частота галлюцинаций составляет ~ 12% по обширным аудитам кода против ~ 18% для Близнецов и ~ 20% для о3.
- Близнецы 2.5 Про превосходно справляется с массовыми преобразованиями (например, переносом шаблонов кода на десятки тысяч строк) благодаря своему обширному контекстному окну, но иногда испытывает трудности с обнаружением тонких логических ошибок в больших блоках кода.
- ОпенАИ о3 остается основным средством для быстрых фрагментов, генерации шаблонов и интерактивной отладки благодаря стабильной задержке и высокой доступности, но разработчики часто проводят перекрестную проверку с другой моделью, чтобы выявить ошибки в пограничных случаях.
Экосистема инструментов и API
- Оба формата o3 и Gemini использовать обширный инструментарий — API вызова функций OpenAI и интегрированную структуру действий Google соответственно — что позволяет осуществлять бесперебойную организацию извлечения данных, запросов к базе данных и внешних вызовов API.
- Клод Опус 4 интегрируется в агентные фреймворки, такие как Claude Code (инструмент командной строки Anthropic) и Amazon Bedrock, предлагая высокоуровневые абстракции для создания автономных рабочих процессов без ручной оркестровки.
Какая модель обеспечивает наилучшее соотношение цены и производительности?
Балансировка исходных возможностей, длины контекста и стоимости дает различные выводы о «наилучшей стоимости» в зависимости от характеристик рабочей нагрузки.
Варианты использования с большим объемом документов
При обработке больших объемов данных, таких как юридические репозитории, научная литература или архивы предприятий,Близнецы 2.5 Про часто выходит победителем. Его 1M-токен окно и ценовая категория $ $ 1.25 2.50- (ввод) и $ $ 10 15- (выходные) токены обеспечивают непревзойденную структуру затрат для долгосрочных задач.
Глубокое рассуждение и многоэтапные рабочие процессы
Когда точность, последовательность действий и долгосрочные возможности агента имеют значение, например, в финансовом моделировании, проверках соответствия требованиям законодательства или научно-исследовательских проектах,Клод Опус 4Несмотря на более высокую цену, он позволяет сократить накладные расходы на обработку ошибок и улучшить сквозную пропускную способность за счет минимизации повторных запусков и циклов проверки человеком.
Сбалансированное внедрение на предприятии
Для команд, которым нужна надежная универсальная производительность без экстремального масштаба, ОпенАИ о3 Предлагает золотую середину. Благодаря широкой поддержке API, умеренной цене и хорошим результатам тестов, он остаётся привлекательным выбором для платформ анализа данных, автоматизации поддержки клиентов и интеграции продуктов на ранних этапах.
Какую модель ИИ следует выбрать для ваших конкретных нужд?
В конечном итоге ваша идеальная модель зависит от трех основных факторов:
- Масштаб контекста: Для рабочих нагрузок, требующих больших окон ввода, лучше всего подходит Gemini 2.5 Pro.
- Глубина рассуждения: Если ваши задачи подразумевают многошаговую логику и низкую терпимость к ошибкам, Claude Opus 4 обеспечит превосходную последовательность.
- Чувствительность к затратам и соответствие экосистеме: Для универсальных задач в рамках стека OpenAI, особенно там, где важна интеграция с существующими конвейерами данных, o3 представляет собой сбалансированный и экономически эффективный вариант.
Оценив профиль токенов вашего приложения (вход и выход), устойчивость к галлюцинациям и требования к инструментам, вы можете выбрать модель, которая оптимально соответствует как техническим потребностям, так и бюджетным ограничениям.
Ниже представлена сравнительная таблица, в которой обобщены основные характеристики, показатели производительности, цены и идеальные варианты использования OpenAI o3, Anthropic Claude Opus 4 и Google Gemini 2.5 Pro:
| Характеристика / Метрика | ОпенАИ о3 | Клод Опус 4 | Близнецы 2.5 Про |
|---|---|---|---|
| Окно контекста (входящее/исходящее) | 200 тыс. токенов / 200 тыс. токенов | 200 тыс. токенов / 32 тыс. токенов | 1 048 576 токенов / 65 535 токенов |
| Пропускная способность (токенов/сек) | ~ 37.6 | ~ 42.1 | ~ 83.7 |
| Средняя задержка | ~ 2.8 сек | ~ 3.5 сек | ~ 2.52 сек |
| Тест кодирования (SWE-bench) | 69.1% | 72.5% | 63.2% |
| Математический тест (AIME-2025) | 78.4%¹ | 81.7%¹ | 83.0% |
| Частота галлюцинаций (проверка кода) | ~ 20% | ~ 12% | ~ 18% |
| Мультимодальные входы | Текст и код | Текст и код | Текст, код, изображения, аудио, PDF-файлы, видео |
| Поддержка «цепочки мыслей» | Стандарт | Расширенное мышление с обобщениями | Стандарт |
| API вызова функций/инструментов | Да (функции OpenAI) | Да (через агентов Anthropic и Bedrock) | Да (Действия Google) |
| Ценообразование (входные токены) | 2.00 долл. США / млн токенов | 15.00 долл. США / млн токенов | 1.25–2.50 долл. США / млн токенов |
| Ценообразование (выходные токены) | 8.00 долл. США / млн токенов | 75.00 долл. США / млн токенов | 10–15 долл. США / млн токенов |
| Идеальные варианты использования | Чат-боты общего назначения, поддержка клиентов, быстрые фрагменты кода | Глубокие рассуждения, сложные кодовые базы, автономные агенты | Массовый анализ документов, мультимодальные рабочие процессы |
Результаты экзамена AIME-2025 по математике для экзаменов o3 и Opus 4 представляют собой приблизительные средние значения, основанные на заявленных показателях.
Первые шаги
CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.
Разработчики могут получить доступ Близнецы 2.5 Про,Клод Опус 4 и API O3 через CometAPIПоследние версии моделей указаны на дату публикации статьи. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.
В конечном счёте, выбор между серией o3 от OpenAI, Claude Opus 4 от Anthropic и Gemini 2.5 Pro от Google зависит от конкретных приоритетов организации — будь то высочайшая техническая производительность, безопасная корпоративная интеграция или бесперебойный мультимодальный пользовательский опыт. Согласуя свои сценарии использования с сильными сторонами и экосистемой каждой модели, вы можете использовать передовые возможности ИИ для стимулирования инноваций в исследованиях, разработках, образовании и других областях.
Примечание автора: По состоянию на 31 июля 2025 года каждая из этих моделей продолжает развиваться, регулярно выпуская небольшие обновления и улучшая экосистему. Всегда сверяйтесь с актуальной документацией по CometAPI API и результатами тестов производительности, прежде чем принимать окончательное решение.