Какая нейросеть самая лучшая: ChatGPT, Gemini, DeepSeek и Claude

Сейчас вопрос какая нейросеть самая лучшая стал уже чем-то вроде “какой смартфон лучше купить”. Потому что нейросетей огромное количество, каждая обновляется чуть ли не каждый месяц, а в интернете при этом куча абсолютно одинаковых рейтингов, где просто перечисляют ChatGPT, Gemini и Claude без какого-то реального опыта использования.

Быстрый ответ

Проблема в том, что универсальной “лучшей нейросети” сейчас просто нет. Все зависит от того, что именно вам нужно. Одно дело — написать статью или решить логическую задачу. Другое — программирование, генерация видео, работа с изображениями или полноценная сборка проекта.

Я сам нейросетями пользуюсь буквально каждый день — и для разработки, и для текстов, и для обычных рабочих вопросов. Поэтому ниже не будет сухого списка “топ-10 AI”. Скорее нормальный человеческий разбор того, что реально работает, а что больше похоже на маркетинг.

Какая сейчас самая лучшая нейросеть

Если смотреть именно в целом, то сейчас основная конкуренция идет между ChatGPT, Gemini, Claude, Grok и DeepSeek. Ниже я детально опишу личный опыт каждого из них и для примера приведу скрины решения одного и того же промпта. Какой из них справился лучше — пишите сами в комментариях.

Claude

Что касается Claude — лично я так и не нашел причины заставить себя оформить подписку. Причем дело даже не в качестве самой модели. В сети огромное количество историй о том, что аккаунты могут блокировать без объяснения причин или просто из-за определения локации как “неподдерживаемой”. И вот такой подход лично для меня выглядит максимально нелояльно. Потому что одно дело — ограничения до оплаты. Другое — когда человек уже купил подписку, а потом получает блокировку аккаунта. Поэтому рекомендовать или не рекомендовать Claude я не могу, так как полноценно им не пользовался. Но лично для себя этот вариант я просто отбросил.

При этом в интернете уже полно инструкций, как запускать Claude через виртуальный сервер за границей или использовать разные обходные варианты. Но как по мне — это уже какие-то слишком серьезные костыли. Особенно когда есть другие готовые решения, которые работают проще и при этом ничем критично не уступают.

Claude — пример решения промпта

Grok

Grok мне довелось использовать буквально несколько раз после рекомендаций в TikTok и YouTube. Захотелось посмотреть, действительно ли там есть что-то принципиально новое. Но лично у меня какого-то “вау-эффекта” не произошло. По ощущениям, он скорее расширяет понимание того, насколько сейчас вообще разросся рынок нейросетей, чем предлагает что-то действительно уникальное. Возможно, для каких-то сценариев он подойдет лучше, но лично для себя я не увидел причин переходить на него с тех решений, которыми уже пользуюсь постоянно.

Grok — пример решения промпта

ChatGPT

Но по личным ощущениям, именно ChatGPT пока остается самым универсальным вариантом. Причем дело даже не в хайпе вокруг него. Просто это одна из немногих моделей, которая нормально держит контекст, умеет объяснять человеческим языком и не разваливается после нескольких сообщений подряд.

Лично я в программировании чаще всего использую ChatGPT как быстрый путеводитель по подсказкам, либо режим ИИ от Google. Последний очень ограниченный, но с быстрыми ответами очень помогает и иногда даже дает более точную актуальную информацию. Если же нужен именно контекст и работа с большим количеством информации, то ChatGPT работает заметно лучше. Особенно когда диалог длинный и нужно, чтобы нейросеть не забывала, о чем вообще шла речь несколько сообщений назад.

И вот это как раз огромная проблема многих AI-моделей сейчас. Они могут выглядеть очень умными первые пару сообщений, а потом начинают либо путаться, либо уходить вообще в другую сторону.

ChatGPT — пример решения промпта

DeepSeek

Это лучший инструмент, когда существуют проблемы с доступом к другим аналогам. Быстро и бесплатно решает твои проблемы, поговорит с тобой на любую тему, однако часто, в силу своего источника разработки может отвечать на родном китайском языке. Поэтому, как и в любом другом случае, приходится перепроверять результаты ответов.

DeepSeek — пример решения промпта

Gemini

Самый лучший товарищ по дезинформации. Это тот продавец, который будет тебе вешать лапшу на уши, какой хороший продукт, несмотря на то, что у тебя совсем другие цели и задачи под него. В этом я уже убеждался ни раз. Если тебе нужен мотиватор, то это хороший инструмент, если хочешь реальность, то лучше его не использовать в своем инструментарии и держать лишь про запас.

Gemini — пример решения промпта

Лучшая нейросеть для программирования

Если говорить именно про код, то тут уже все немного интереснее. Для быстрых задач, поиска ошибок, генерации функций, объяснения логики и разборов кода я чаще всего все равно использую ChatGPT. Он реально сильно ускоряет работу. Особенно в рутине, когда не хочется тратить 40 минут на поиск какой-то мелкой ошибки или чтение документации. При этом лучше всего нейросети сейчас показывают себя не в каких-то “магических” задачах, а именно в рутине, которая раньше просто убивала время.

Самый банальный пример из моей практики — клиент скидывает фотографию таблицы вместо нормального текста. Допустим, там две таблицы строк по 20 с услугами, ценами и разными мелкими данными. И все это нужно интегрировать в легаси-код существующего проекта.

Раньше на такую задачу могло спокойно уходить 1-2 часа. Потому что тебе нужно:

• вручную перепечатать таблицу;
• ничего не перепутать;
• соблюсти структуру;
• встроить это в существующий код;
• не сломать верстку.

Сейчас это решается буквально за 5-15 минут. Скидываешь GPT изображение, он возвращает готовый текст. Дальше отправляешь ему структуру нужного шаблона и просишь встроить данные в таком же формате. После этого остается просто скопировать и вставить код. И вот в таких задачах польза от AI колоссальная. Не потому что нейросеть делает что-то невозможное, а потому что она убирает максимально скучную рутину, в которой ценности для разработчика буквально ноль.

Но если задача уже масштабнее — например, нужно быстро вникнуть в существующий проект или собрать MVP — то здесь лично для меня лучший инструмент сейчас Cursor с моделью Opus. Я недавно для своих родственников решил сделать сайт с помощью ИИ и результатом вполне доволен. Да, это по прежнему визуально сайт от машины, но вместо того, чтобы неделю тратить на создание дизайна, затем неделю на программирование, у меня ушло всего 2-3 часа на реализацию продукта для запуска в Яндекс Директе.

Пример сайта, который я собирал с помощью Cursor

И вот это уже ощущается совсем по-другому. Потому что Cursor работает не как обычный чат с AI, а как полноценный помощник внутри проекта. Он понимает структуру файлов, контекст кода и гораздо удобнее для реальной разработки. Особенно когда проект большой и не хочется вручную разбираться в чужой архитектуре.

Отдельно стоит сказать и про DeepSeek. Это как раз одна из тех моделей, которой начинаешь пользоваться, когда доступа к остальным нет или они начинают откровенно раздражать. И что самое забавное — порой DeepSeek выдает результат гораздо полезнее ChatGPT. Причем без преувеличения.

У GPT в последнее время очень часто появляется странная проблема. Вместо нормального практического решения он начинает строить огромную структуру из классов, писать код максимально junior-уровня и переусложнять вообще все, что только можно. Копируешь, вставляешь — ничего не работает. Пишешь следующий промпт с описанием ошибок. Он вносит правки. Потом еще правки. Потом еще. Спустя 10 сообщений результат все равно может быть не достигнут.

После этого идешь в DeepSeek, скидываешь тот же самый первый промпт — и внезапно получаешь готовое решение буквально с первой попытки. И вот такие ситуации в последнее время начали происходить слишком часто, чтобы это было просто совпадением. По моему субъективному ощущению, современные AI-модели постепенно становятся слишком массовым продуктом. Чем новее модели появляются — тем чаще возникает ощущение, что они становятся “тупее” именно в практических задачах.

Я не знаю, как это устроено внутри компаний, но логика здесь кажется довольно простой. Аудитория растет огромными темпами, нагрузка растет, вычислительные мощности не бесконечны. И вполне возможно, что ради масштабирования и сохранения прибыли компании начинают сильнее экономить ресурсы на одного пользователя. В итоге страдает именно конечное качество ответов. Особенно это заметно в программировании, где тебе нужен не красивый “AI-ответ”, а рабочий код, который просто выполняет задачу.

При этом я бы не сказал, что AI сейчас способен заменить разработчика. Это пока очень далеко от реальности. Нейросети постоянно начинают переусложнять простые вещи, выдумывать архитектуру там, где она вообще не нужна, или уверенно писать код, который просто не запустится. Поэтому воспринимать их нужно именно как очень мощный инструмент для ускорения работы, а не как замену программисту.

Какая самая лучшая бесплатная нейросеть

Если смотреть именно бесплатные варианты, то сейчас более-менее нормально пользоваться можно:

• ChatGPT Free;
• Gemini;
• DeepSeek;
• Microsoft Copilot;
• Grok.

Но тут важно понимать одну вещь — почти все бесплатные версии сейчас сильно ограничены. Где-то режут количество запросов, где-то отключают нормальные модели, где-то урезают контекст. Поэтому многие люди пробуют AI бесплатно, получают посредственный результат и потом говорят, что “нейросети переоценены”. Хотя проблема чаще именно в ограничениях бесплатных тарифов.

Но для обычных задач вроде текстов, учебы, переводов или каких-то простых вопросов бесплатных версий более чем хватает. Я использую расширенный план GO от ChatGPT. Он позволяет обойти лимиты с загрузкой изображений, а на текущий момент он лучше всего справляется с разпознанием информации на них.

От Gemini я не увидел большой пользы, лишь только то, что он может гораздо лучше держать контекст в браузере. При длинном диалоге вкладка с GPT начинает виснуть, в то время как у Gemini с этим нет проблем. Однако, если привести результаты ответов из GPT в Gemini, то последний подтвердит, что первый справился гораздо лучше. После этого я перестал пользоваться им, как таковым для решения задач и больше не оплачивал подписку PRO.

Для пользователей из РФ самым лучшим вариантом остается DeepSeek, если не требуется каких-то сложных решений проблемы или анализа изображения, с этим пока что там всё плохо. Но что касается программного решения кода, для меня это на сегодня один из лучших  бесплатных фаворитов.

Какая самая лучшая нейросеть для логики и текстов

Что касается решения логических вопросов — для меня лидирующим опять остается именно ChatGPT. В сравнении с тем же Gemini он чаще дает более правдоподобные ответы. Gemini очень любит пытаться выдать максимально “идеальный” и безопасный вариант, который красиво звучит, но иногда вообще не имеет ничего общего с реальностью.

И возвращаясь в продолжении предыдущего абзаца и примеров на скринах я всё же больше склоняюсь к доступности быстрых и более правдоподобных ответов. GPT в этом плане ощущается более приближенным к живому человеку. Хотя все нейросети сейчас любят слишком сильно раздувать масштаб проблемы и уходить от контекста. Это есть абсолютно у всех моделей.

То же самое касается и статей. Если взять одну тему и попросить несколько нейросетей написать текст, а потом сравнить результаты — лично для меня GPT почти всегда выигрывает по естественности подачи. У многих других моделей тексты до сих пор выглядят слишком стерильно. Вроде все грамотно, структурировано, но читаешь и сразу видно AI.

ChatGPT тоже иногда начинает писать слишком “идеально”, особенно если запрос шаблонный, но в целом человеческая подача у него пока ощущается лучше. И вообще, тема нейросетей сегодня сильно переоценена. Я в прошлой статье буквально писал про нейросети на практике и результаты очень часто не радуют и лишь тратят ваше драгоценное время, а порой и деньги.

Лучшая нейросеть для видео

С видео сейчас все развивается вообще какими-то безумными темпами. Еще буквально недавно AI-видео выглядело как странная анимация из сна, а сейчас некоторые модели уже делают ролики, которые обычный человек спокойно может принять за настоящую съемку. Именно так, вам будут подавать это блогеры. Но лично я на своей практике не получил удовлетворяющего меня результата. Здесь как и везде, первый эффект — вау, вот это круто. После нескольких промптов — да блин, ну это же дичь, это совсем не то, что я хотел. Т.е. первое впечатление чего-то невероятного, второе — столкновение с реальностью ограничений и хаотичного, нестабильного результата.

Сейчас чаще всего обсуждают:

• Sora;
• Runway;
• Kling AI;
• Pika.

Но тут пока еще очень многое зависит от конкретной сцены и запросов. Иногда одна нейросеть идеально делает движение камеры, но плохо работает с людьми. Другая наоборот. И вот именно в генерации видео пока очень сложно назвать абсолютного лидера. Я в личных целях несколько раз пытался добиться нужного результата в Google Flow через Veo 3.1, но так и не добился желаемого. Моей задачей было, чтобы камера сделала динамичную проходку от ног до головы ходьбы человека на 360 градусов. Как бы я не пытался задать промпт — результат был один и тот же.

Пример промпта и реализации от Google Flow Veo 3.1

Но, несмотря на это, мне все же удалось смонтировать свою идею, однако это далеко от изначальных представлений. Результат можете посмотреть в моем TikTok.

Какая самая лучшая нейросеть для изображений

С изображениями у меня примерно такая же история. Особенно если речь идет именно про реализм сцены или генерацию своего персонажа по референсам. Сначала очень сильные результаты показывал Gemini, но потом ограничения политики безопасности начали слишком сильно мешать. Очень много вещей нейросеть просто отказывается нормально генерировать.

После обновлений ChatGPT результаты у него стали ощущаться стабильнее. Особенно когда нужен именно предсказуемый итог, а не постоянная борьба с ограничениями. Но честно — идеального генератора изображений сейчас для меня все еще нет. Это по прежнему что-то хаотичное и непредсказумое. В голове представляешь одну картину, на практике получаешь иногда даже лучше и оставляешь, а порой даже спустя десятки промптов приходиться выбрать лишь что-то более-менее привлекательное, потому как уже устал от потраченного времени.

Если брать другие аналоги, то можете посмотреть примеры фото Midjourney из моего личного опыта. Для меня он оказался неудачным, хотя, я не исключаю фактов того, что я просто не умею пользоваться и писать промпты, но со стороны новичка — мне он показался нерабочим инструментом, за который стоит платить деньги.

Лучшая русская нейросеть

Если говорить именно про российские AI-модели, то чаще всего сейчас используют GigaChat и YandexGPT. Их главный плюс — нормальная работа с русским языком и интеграция с местными сервисами. Однако, пользы от них очень мало, они очень ограничены политиками безопасности, и проблема с Gemini здесь покажется вообще пустышкой.

Если сравнивать общий уровень возможностей, глубину ответов и качество контекста, то глобальные модели пока все-таки ощущаются сильнее. Но это лишь наблюдение на текущий момент, нейросети развиваются стремительными шагами и предвидеть, что будет завтра практически нереально.

Какая нейросеть самая лучшая в мире

На самом деле сейчас уже бессмысленно искать “одну лучшую нейросеть в мире”. AI слишком быстро развивается. Сегодня лидер один, через полгода выходит новая модель — и рынок полностью меняется. Плюс у каждой нейросети уже появилась своя специализация. Где-то сильнее программирование, где-то логика, где-то видео, где-то изображения.

Поэтому лично для меня лучший вариант на сегодня — ChatGPT как универсальный помощник на каждый день. А если речь идет именно про полноценную разработку, сборку MVP или быстрое погружение в большой проект — тогда Cursor с Opus.

И, скорее всего, все будет двигаться именно к этому. Не одна “идеальная нейросеть”, а набор AI-инструментов под разные задачи.