Какая нейросеть лучше: сравниваем ChatGPT, Claude, Gemini и DeepSeek

Уже вышла куча разных нейросетей, и каждая обещает «убить» всех конкурентов. Обычно такого не происходит и все модели работают на плюс-минус одинаковом уровне. В этой статье я решил разобраться, какую же модель все-таки лучше использовать для работы с текстом и картинками, анализа информации.

Для сравнения возьмем 4 сервиса: ChatGPT, Claude, Gemini и DeepSeek. У всех нейросетей примерно одинаковый интерфейс. Все хорошо знают русский язык и очень редко ошибаются в падежах, склонениях и т. д.

ChatGPT

Где пользоваться: https://chatgpt.com

Цена: можно пользоваться бесплатно. Подписка стартует от $8/мес.

Доступ из России: ограничен.

Флагманский продукт OpenAI и самый узнаваемый ИИ-ассистент на рынке. Последняя версия ChatGPT умеет писать тексты любой сложности, разбираться в коде, обрабатывать документы и создавать картинки по описанию. Интерфейс доступен на русском, пользоваться можно через браузер, приложения на телефоне или программу для компьютера.

Без подписки можно отправлять в чат несколько сообщений и прикреплять до 3 файлов. Точные лимиты зависят от нагрузки на сервера OpenAI в конкретный момент. Картинки генерировать тоже можно, но в базовом качестве и с лимитом. Функция поиска по интернету работает, но количество таких запросов ограничено.

На платной подписке появляется режим пошаговых рассуждений для сложных вопросов, помощник для написания и отладки кода, а также возможность создание коротких видеороликов.

В ChatGPT есть дополнительные полезные функции: встроенный редактор для правки текста и кода, папки для группировки чатов по проектам, конструктор персональных ботов под узкие задачи, голосовое общение с возможностью показывать камеру, подключение к облачным хранилищам и рабочим инструментам.

Claude

Где пользоваться: https://claude.ai

Цена: можно пользоваться бесплатно. Подписка стартует от $20/мес.

Доступ из России: ограничен.

Сервис от компании Anthropic, которая сделала ставку на качество длинных ответов. Нейросеть не путается даже в многостраничных документах и помнит, о чем шла речь в начале длинного разговора. Ответы выходят связными и читаются легче, чем у конкурентов: меньше штампов, плавнее переходы между мыслями. А еще нейросеть отлично справляется с любыми кодерскими задачами.

На бесплатном тарифе доступен базовый чат, загрузка файлов, распознавание картинок и запуск кода. Можно искать информацию в сети и сохранять результаты в виде файлов. Число сообщений плавает в зависимости от загрузки серверов.

На платном тарифе можно работать практически без ограничений и создавать рабочие пространства для систематизации переписок. А также запускать Deep Research с автоматическим сбором источников, расширенный режим обдумывания для нетривиальных задач и связку с почтой и документами Google.

Gemini

Где пользоваться: https://gemini.google.com

Цена: можно пользоваться бесплатно. Подписка стартует от $20/мес.

Доступ из России: ограничен.

ИИ-ассистент от Google, который без проблем анализирует целые книги или многочасовые расшифровки. Работает через веб-интерфейс, мобильное приложение и напрямую внутри сервисов Google.

В нейросети можно рисовать и редактировать изображения, запускать автоматический сбор информации из интернета, общаться голосом и править текст в отдельном редакторе.

Главное преимущество — бесшовная работа с продуктами Google. На платных тарифах нейросеть появляется прямо в почте, текстовом редакторе, таблицах и других приложениях. Можно составить письмо, поправить документ или проанализировать данные, не переключаясь между вкладками.

DeepSeek

Где пользоваться: https://chat.deepseek.com

Цена: можно пользоваться бесплатно.

Доступ из России: без ограничений.

Нейросеть из Китая, которая работает доступна в России напрямую. По различным тестам нейросеть догоняет платные аналоги вроде ChatGPT и Claude.

У сервиса два режима. Стандартный — быстрые ответы на вопросы, помощь с текстами, кодом и разбор документов. Сюда можно загружать крупные файлы и вести продолжительные беседы без потери контекста.

Второй режим — глубокое обдумывание. Нейросеть сначала выстраивает цепочку рассуждений, показывает ход мыслей, а затем выдает итоговый ответ. Подходит для логических головоломок, математических задач, продумывания структуры сложных текстов и объяснения нестандартных решений. Качество ответов выше, но ждать приходится дольше.

Сервис работает с популярными языками программирования, понимает русский и распознает содержимое картинок. Файлы можно загружать и обсуждать прямо в чате.

Главный минус нейронки — в пиковые часы ответы приходят медленнее из-за нагрузки на серверы. Кроме того, модель отказывается обсуждать темы, чувствительные для китайских властей.

Теперь давайте проверим, как каждая нейронка справится с разными задачами: написать текст, обработать данные и изображения. Код в этой статье трогать не будем — это отдельная крупная задача, которую я раскрою в другом материале.

Какая нейросеть лучше пишет и анализирует информацию

Здесь сравним на простой задаче — написать небольшой фрагмент текста по заранее подготовленной редполитике, куску плана и собранной фактуре. Редполитка — это файл с подробным объяснением, как должна писать нейросеть. Всю ее я показать не смогу, она большая и занимает около 4 страниц.

Внутри описано, как нейросеть должна продумывать текст, как формулировать мысли, как писать предложения и собирать их в абзацы. Как выстраивать логическую связь между абзацами и в целом доносить суть статьи до читателя.

Заодно сразу и увидим, какая из нейросетей лучше анализирует большое количество информации и учитывает разные нюансы при генерации ответов.

Как будет построена работа. Я загружу в нейросеть транскрибацию вебинара (она будет фактурой) вместе с планом и попрошу это проанализировать. А затем скормлю редполитику и попрошу написать текст по одному фрагменту плана.

Для транскрибации возьму вебинар про то, почему нейросети ошибаются и как минимизировать ошибки при общении с ними. А план статьи будет такой:

Сначала проверим ChatGPT

Нейронка проанализировала текст вебинара и план, а затем хорошо разобралась с редполитикой и ничего не напутала. А это уже десятки тысяч токенов. Так что с этим проблем нет.

Теперь проверим, как она напишет текст по разделу 2.4 — что такое иерархия источников.

В целом получился неплохой текст, он написан полностью по вебинару. Нейросеть ничего не выдумала и не додумала от себя. Правда, учла не все требования редполитики: использовала конструкцию «на вебинаре + глагол на -тся», хотя в редполитике четко указано, что так писать нельзя.

Еще мне не понравилось обилие кавычек и само повествование. Как будто в нем не хватает структурности, текст будто написан потоком мыслей и преподнесен человеку так, будто он уже знает, о чем идет речь.

Но отредактировать его будет несложно, так что крепкую 8 ChatGPT получает.

Теперь проверим Claude на этой же задаче

Он с анализом транскрибации и редполитики тоже справился на отлично.

А теперь напишем текст.

Он мне понравился чуть больше, потому что повествование лучше структурировано, есть подзаголовки. Но местами стилистика все равно рваная или сложная. Например, нейросеть написала для «установления фактов», хотя можно было написать «для проверки фактов». Но это уже больше вкусовщина. Этот текст я оцениваю на 9 из 10.

Очередь за Gemini

Благодаря огромному контекстному окну нейронка без проблем переварила всю информацию.

Так что сразу переходим к тексту.

У Gemini получилось написать самый лучший текст с точки зрения структуры. Он придумал отличные заголовки и привел в пример историю из вебинара (про сон), а Claude и ChatGPT этого не сделали. Его текст тоже придется править, но сделать это получится быстро. Gemini получает крепкие 9 баллов.

Осталось проверить DeepSeek

Он тоже справился с анализом и нигде не запутался.

Единственное — почему-то при виде структуры сразу начинал писать текст, хотя я явно просил просто проанализировать план. Поэтому пришлось задать правила в промпте еще жестче.

Да и с текстом все не так однозначно. DeepSeek ничего не придумал и писал только на основе вебинара. При этом включил в статью примеры из вебика как и Gemini. Но вот сам текст переформатирован. В нем куча списков и текст получился сжатым и больше похожим на чек-лист, но не на полноценную статью.

Поэтому я оцениваю его на 8 из 10.

Какая нейросеть лучше работает с изображениями

Тут сравним по 2 критериям — умение генерировать картинки (и их качество) и качество анализа рукописного русскоязычного текста.

DeepSeek и Claude генерировать картинки не умеют, поэтому сразу получают по 0 баллов.

А в ChatGPT и Gemini есть встроенные модели для генерации картинок и работают они по схожим принципам. Обе модели умеют генерировать картинки с нуля, перерисовывать референсы, редактировать картинки по текстовому запросу и делать фото с надписями внутри. Сейчас все функции разбирать не будем, сделаем это в отдельной статье. Здесь проверим, насколько хорошо модели следуют промпту с кучей деталей.

Попросим сгенерировать картину, где изнутри двора обедневшей кубинской табачной фермы 1993 года открывается вид на ветхий дом с флюгером и старый сарай на фоне дождливого неба с грозовыми тучами, с акцентом на сломанные деревянные ворота в заборе и ржавый грузовик во дворе.

Выглядеть промпт будет так:

a yard outside the house of an impoverished tobacco farm in Cuba 1993. rundown house and barn in the background. a broke down wooden gate on a wooden fence. an old rusted truck. A rainy day with storm clouds day. Make the initial angle inside the fence in the yard outside the barn.

ChatGPT учел все детали и сделал очень проработанную картинку

Даже капли дождя выглядят натурально. Так что здесь заслуженные 10 баллов.

Gemini сделал более фотореалистичную картинку

Но зачем-то добавил человека на фото.

На мой взгляд, генерация ChatGPT интереснее, поэтому Gemini получает 9 баллов.

Теперь проверим анализ изображений на примере рукописного текста. Во все нейронки будем грузить такой текст:

ChatGPT справился отлично. Он не смог разобрать зачеркнутое слово «многоклеточных», но с остальными справился без проблем. Получает 9 баллов из 10.

Claude хорошо понял текст, но ошибся с форматированием и зачем-то зачеркнул лишний текст. При этом распознал все верно и понял даже слово «многоклеточных».

Но за форматирование балл мы все равно снимем, так что он получает 9 из 10.

Gemini тоже справился хорошо, но немного ошибся с зачеркнутым словом во втором абзаце и распознал его как «одних*». В остальном проблем нет, так что 9 баллов из 10.

А вот DeepSeek не справился вовсе и распознал текст, которого на самом деле нет. Так что получает 0 баллов из 10.

Какую нейросеть выбрать

Я протестировал нейронки на разных задачах и подготовил сравнительную таблицу по итогам всех тестов и нюансов:

По итогам тестов ChatGPT и Gemini набрали одинаковое количество баллов — 27 из 30. Но это не значит, что они одинаково подходят для любых задач. У каждой нейросети есть свои сильные стороны.

Для работы с текстами лучше всего подошли Claude и Gemini. Оба сервиса выдали структурированные тексты с хорошей логикой повествования. Claude пишет более естественным языком, Gemini лучше работает с примерами и придумывает удачные заголовки. ChatGPT тоже справился, но его текст получился менее структурированным. DeepSeek написал сжатый текст со списками вместо полноценных абзацев.

Для генерации изображений выбор небольшой: ChatGPT или Gemini. ChatGPT точнее следует промпту и лучше прорабатывает детали. Gemini делает более фотореалистичные картинки, но может добавить лишние элементы. Claude и DeepSeek генерировать картинки не умеют.

Для анализа изображений и документов подойдут ChatGPT, Claude и Gemini — все три справились с распознаванием рукописного текста почти без ошибок. DeepSeek с этой задачей не справился.

Если важна доступность из России, лучший выбор — DeepSeek. Он работает без ограничений и полностью бесплатен.

Можно ли совмещать несколько нейросетей

Да. Например, можно использовать DeepSeek для повседневных вопросов и черновиков, а для финальной редактуры или работы с картинками подключать Claude, ChatGPT или Gemini.