Какой ChatGPT выбрать в 2025 году? Подробный разбор всех моделей

Ещё пару лет назад вопрос «Какой ChatGPT лучше?» сводился к простому выбору: что за версию использовать — бесплатную или платную? Теперь всё сложнее, и не всегда с ходу понятно, чем одна модель отличается от другой. OpenAI больше не делает ставку на одну универсальную, а предлагает линейки моделей, где каждая специализируется на чём‑то своём: одна лучше рассуждают, другой удобнее писать код, третья идеально подходят для повседневных задач (генераций и др.).

Кажется, пора перестать мыслить категориями «лучше — хуже» и начать рассматривать нейросети как инструменты. В этом обзоре я расскажу, какая модель ChatGPT лучше для каких областей, то есть как выбрать ту, которая будет решать вашу задачу лучше остальных. Спойлер: для разных предназначений мы выберем всего три‑четыре модели, чтобы закрыть максимальное число вопросов наиболее способными нейросетями.

Немного предыстории

Всё началось в 2018 году, когда инженеры стартапа OpenAI вывели на сцену первую большую языковую модель — GPT-1. Её обучали на текстовых материалах и интерактивных задачах, причём процесс разработки держали в секрете. Модель была как проба пера — интересная, но довольно ограниченная.

Открытый релиз GPT-2 состоялся в феврале 2019-го. Причём тут было не одно, а сразу четыре «издания», с числом параметров от 0,117 до 1,5 млрд. С увеличением размеров модели возникла необходимость в более масштабном датасете. Для её обучения создали новый корпус данных WebText, собрав 45 миллионов веб‑страниц, — он значительно превосходил по объёму данные, использованные при предобучении GPT-1. Кроме того, были применены различные методы очистки и отбора данных для повышения их качества.

И всё же, несмотря на успехи, GPT-2 была не без изъянов: в задачах вроде понимания текста, машинного перевода и ответов на вопросы она всё ещё проигрывала узкоспециализированным моделям. Именно поэтому разработка GPT-3 стала следующим логичным шагом.

В процессе разработки GPT-2 и GPT-3 инженеры сосредоточились на переходе от дообучения к разработке универсального ИИ. Ведь дообучение неплохо работает в чётко определённых задачах, но далеко не во всех, и вообще идея сбора специализированного набора данных для обучения на каждой подзадаче делало процесс крайне неэффективным. Кроме того, исследования показывали, что по мере увеличения размеров моделей появлялось всё больше риска переобучения на случайные закономерности в данных. Возникал парадокс: чем больше модель, тем больше информации она может усвоить; но чем уже и менее разнообразен набор данных для дообучения, тем хуже она обобщает знания и адаптируется к новым данным.

Кроме того, люди по своей природе не требуют огромных размеченных датасетов, чтобы овладеть знаниями. Поэтому, если мы хотим, чтобы ИИ‑модели действительно стали гибкими и универсальными, они должны учиться так же, как человек, — без необходимости подстраивать их под каждую новую задачу вручную. В результате при разработке GPT-2 и GPT-3 инженеры сосредоточились на таких аспектах, как:

• Обучение без привязки к конкретным задачам. Модель осваивает широкий набор навыков ещё на этапе обучения, а затем применяет их в реальных задачах, адаптируясь к новым условиям без дополнительного дообучения. В результате этого подхода оказалось, что ИИ действительно может обучаться более гибко и обобщённо.

• Обучение в контексте. Похожий принцип: модель учится понимать, что важно в данный момент, и реагировать на это.

• Гипотеза масштабирования. Одна из самых значимых идей, лежащих в основе GPT-2 и GPT-3: по мере увеличения размера модели и объёма данных в процессе обучения нейросеть может развивать новые способности самостоятельно, без явного программирования. Это так называемые проявляющиеся способности — когда модель, никогда не учившаяся решать конкретную задачу, вдруг оказывается способна её выполнить.

Благодаря этим подходам, модели GPT стали гибкими и применимыми к самым разным задачам.

GPT-3 сохранила основные архитектурные принципы GPT-2. В рамках исследования было обучено восемь моделей разного масштаба — от 0,125 до 175 млрд параметров. Эта версия была обучена на ещё более масштабных наборах данных, чем её предшественники. При этом дело было не только в количестве данных, но и в их качестве: вместо того чтобы просто набросать в датасет побольше текстов, приоритизировали надёжные источники.

Итак, со временем политика OpenAI немного изменилась: если раньше ставка делалась на универсальные модели, которые должны были уметь всё, то теперь — на специализированные решения. Компания стала двигаться к тому, чтобы пользователи подбирали конкретную модель под конкретную задачу.

Давайте теперь разберёмся, какие модели ChatGPT актуальны сегодня и чем они различаются. В итоге мы остановим выбор всего на нескольких моделях.

Некоторые предыдущие, кстати, больше не развиваются как отдельные продукты: например, Codex (генерация кода) и InstructGPT (ранние попытки оптимизировать GPT для продолжительной беседы) уже не идут своими путями — их ключевые фишки интегрированы в более мощные современные версии.

Обратите внимание: упомянутые в статье модели доступны без ВПН в нашем агрегаторе нейросетей BotHub.

ChatGPT-3.5

Кодовое имя: gpt-3.5-turbo-0125.
Когда появилась: ChatGPT-3.5 — ноябрь 2022-го; ChatGPT-3.5-Turbo — март 2023-го.
Число параметров: 175 000 000 000.
Актуальность датасета: до 30 сентября 2021-го.
Поддержка веб‑браузинга в реальном времени: нет.
Контекстное окно (сколько информации помнит): ChatGPT-3.5 — 4096 токенов; ChatGPT-3.5-Turbo — 16 385 токенов (считая от конца диалога).
Максимальная длина ответа (сколько информации выдаёт за одно сообщение): 4096 токенов.
Мультимодальность на входе: отсутствует.
Скорость вывода: 100 токенов/с.

Версию 3.5, уже в виде чат‑бота, представили миру в ноябре 2022 года, и именно тогда весь мир смог познакомиться с ИИ‑помощником. За первые пять дней бот набрал 1 миллион пользователей, и уже к февралю 2023 года ChatGPT стал самым быстрорастущим потребительским приложением в истории интернета. ChatGPT-3.5 произвёл впечатление на пользователей, предоставляя быстрые и чёткие ответы на широкий спектр вопросов.

ChatGPT-3.5 нашёл широкое применение в различных сферах — от автоматизированных чат‑ботов, систем поддержки клиентов и создания текстового контента до генерации идей и решения логических задач. Однако у этой версии были свои ограничения, такие как потеря контекста в длинных беседах, ошибки в сложных расчётах, а также ограниченные способности к абстрактному мышлению, которые часто приводили к неточным или упрощённым ответам. Поэтому сейчас эта версия практически не используется.

Как использовать ChatGPT-3.5 

Если вдруг вы захотите прикоснуться к классике, то это можно сделать через API — ведь в браузерном OpenAI‑интерфейсе она недоступна. Однако с учётом устаревшей базы знаний (до сентября 2021-го) и частых галлюцинаций сфера её применения может быть ограничена.

ChatGPT-4

Кодовое имя: ChatGPT-4 — gpt-4-0613, ChatGPT-4-Turbo — gpt-4-turbo-2024-04-09.
Когда появилась: ChatGPT-4 — март 2023-го, ChatGPT-4-Turbo — апрель 2024-го.
Число параметров: 1 800 000 000 000.
Актуальность датасета: ChatGPT-4 — до 31 декабря 2022-го; ChatGPT-4-Turbo — до 31 декабря 2023-го.
Поддержка веб‑браузинга в реальном времени: да.
Контекстное окно (сколько информации помнит): ChatGPT-4 — 32 768 токенов; ChatGPT-4-Turbo — 128 000 токенов (считая от конца диалога).
Максимальная длина ответа (сколько информации выдаёт за одно сообщение): ChatGPT-4 — 32 768 токенов; ChatGPT-4-Turbo — 4096 токенов.
Мультимодальность на входе: ChatGPT-4 — текстовые документы (в т. ч. текстовое содержимое DOC, DOCX, PDF), таблицы (CSV, XLS, XLSX и др.), презентации, изображения; ChatGPT-4-Turbo — отсутствует.
Скорость вывода: ChatGPT-4 — 104 токенов/с; ChatGPT-4-Turbo — 100 токенов/с.

Когда мир только начинал осознавать, насколько удивителен ChatGPT, в марте 2023 года OpenAI представила ChatGPT-4, на базе новой архитектуры GPT-4. Модель существенно превосходит предшествующую — лучше понимает контекст и тонкости диалога, точнее отвечает даже на сложные вопросы и гораздо увереннее разбирается в научных текстах и абстрактных концепциях.

Одно из ключевых нововведений — в том, что GPT-3.5 являлась моделью «текст‑в-текст», тогда как GPT-4 — уже «данные‑в-текст»: была добавлена возможность обрабатывать изображения, в то время как предыдущие могли орудовать лишь текстом. К примеру, модель способна предложить рецепты на основе увиденных на фото продуктов, угадать животное по картинке или объяснить, почему тот или иной мем является смешным, — достаточно лишь приложить к чату одно или несколько изображений. А ещё новая модель научилась гуглить в реальном времени — она может просматривать веб‑сайты по запросу, подтягивая актуальную информацию. Если раньше ИИ был ограничен моментом последнего обновления данных, то теперь ChatGPT заглядывает в интернет, чтобы перепроверить факты.

В экспериментах модель более успешно, чем ChatGPT-3.5, проходила экзамены на профессиональные навыки (связанные с бизнесом, экономикой, медициной, юриспруденцией). И неспроста: в процессе разработки и обучения инженеры консультировались с более чем 50 экспертами в различных научных областях.

Всё это она может также и за счёт большего количества усвоенных параметров, число которых, в зависимости от задачи, варьировалось от 200 до 1800 млрд. Если точнее, модель ChatGPT-4, обладая архитектурой mixture of agents, разбита на восемь агентов, каждый объёмом чуть более 200 млрд параметров, что в сумме как раз составляло 1,8 трлн параметров. Отдельные «части мозга» подключалась по мере необходимости в той или иной задаче, причём одновременно могло быть задействовано несколько.

Была выпущена отдельная версия, ChatGPT-4-Turbo, оптимизированная для диалогового общения, например чат‑ботов: она не поддерживает ввод документов и изображений, длина вывода лимитирована 4096 токенами, однако модель помнит большую длину диалога — 128 000 токенов, что как раз позволяет ей ссылаться на гораздо более ранние ответы на протяжении сессии.

Сейчас эту модель используют всё реже. OpenAI также считают ChatGPT-4 устаревшей, отдавая предпочтение более универсальной и энергоэффективной ChatGPT-4o.

Как воспользоваться ChatGPT-4

Модель доступна только платным подписчикам (через сайт, приложение или API). В браузерной/мобильной версии OpenAI эта версия больше не является основной — её заменила 4o, а чтобы добраться до «четвёрки», нужно перейти в подменю More models (Другие модели) — именно там прячутся ChatGPT-4 и ChatGPT-4o‑mini.

ChatGPT-4o

GPT-4o отличается более глубоким пониманием контекста и возможностью работы с различными типами данных, включая визуальную информацию и аудио. Модель хорошо справляется с задачами STEM (естественные науки, технология, инженерия и математика), но не настолько оптимизирована для задач, требующих сложных размышлений, как o1 и o3-mini.

Благодаря огромному количеству параметров, 4o способна обрабатывать значительные объёмы данных, комбинируя данные из разных источников, выполняя многошаговые разъяснения, улавливая эмоциональный подтекст и тонкие смысловые оттенки (да, даже сарказм) и создавая связные и богатые контекстом ответы. Модель оптимизирована для работы как со структурированными, так и неструктурированными данными, лучше воспринимает неоднозначную или противоречивую информацию, что делает её универсальным инструментом для множества отраслей.

4o находит применение в том числе в бизнесе, например в крупных онлайн‑системах, многоязычных приложениях и чат‑ботах, работающих с динамичными/объёмными данными.

Как включить модель ChatGPT-4o

Если у вас уже есть аккаунт на сайте OpenAI, эта модель включена по умолчанию. У бесплатного, а также Plus‑аккаунта (20 $/месяц) имеется постепенно возобновляемый суточный лимит на запросы к 4o, по истечении которого модель временно сбрасывается на младшую версию — 4o‑mini.

При этом подписка Plus даёт отправить 80 сообщений каждые три часа, а количество 4o‑запросов в бесплатных аккаунтах нефиксированное — оно зависит от нагрузки на OpenAI‑серверы в актуальный момент и, с учётом сложности конкретных промтов пользователя, обычно составляет 10–20 запросов в сутки.

И конечно, владельцы Pro‑подписки (200 $/месяц) могут довольствоваться бесконечным общением с этой моделью.

ChatGPT-4o-mini

Кодовое имя: gpt-4o-mini-2024-07-18.
Когда появилась: июль 2024-го.
Число параметров: неизвестно.
Актуальность датасета: до 1 октября 2023-го.
Поддержка веб‑браузинга в реальном времени: нет.
Контекстное окно (сколько информации помнит): 128 000 токенов, считая от конца диалога.
Максимальная длина ответа (сколько информации выдаёт за одно сообщение): 16 384 токенов.
Мультимодальность на входе: текстовые документы (в т. ч. текстовое содержимое DOC, DOCX, PDF), таблицы (CSV, XLS, XLSX и др.), презентации, изображения.
Скорость вывода: 100 токенов/с.

ChatGPT-4o‑mini — это облегчённая версия ChatGPT-4o: она быстрее генерирует ответы, но менее тщательно прорабатывает сложные запросы. Остаётся эффективной для некоторых повседневных задач, создания простого контента, а также чат‑ботов и иных систем с высокой частотой обработки типовых данных, где важна скорость, но не требуется глубокий анализ контекста.

В тесте MMLU (оценка знаний в разных предметных областях) ChatGPT-4o‑mini набирает 82%, а на экзамене по математическим рассуждениям 87%. Это значит, что 4o‑mini вполне справляется с логическими задачами, хоть и с меньшей аналитической глубиной, которую демонстрирует полноразмерная 4o.

Как переключиться на ChatGPT-4o-mini

Как минимум, можно зайти на официальный сайт, не залогинившись: тогда текстовые запросы будут адресоваться модели 4o‑mini, а полная 4o станет недоступной (для неё в любом случае придётся залогиниваться).

В зарегистрированных аккаунтах — а именно бесплатном, Plus или Team — автоматическое переключение с 4o на 4o‑mini происходит в случае, если вы исчерпали лимит 4o‑запросов. Когда этот лимит возобновится через несколько часов, запросы снова будут выдаваться через 4o. (Это не касается Pro‑аккаунтов, в которых доступ к 4o неограничен.)

Ещё одно отличие подписки: в Plus, Pro, Team и Enterprise можно включить mini‑режим ещё до истечения лимита (в подменю Other models), а бесплатном аккаунте нужно будет либо специально исчерпать лимит 4o‑сообщений (тогда переключится на 4o‑mini), либо заново сгенерировать какой‑либо ранее выданный ответ — для этого можно нажать значок