Сравнение GenAI инструментов 2026: какой ИИ выбрать менеджеру

К сентябрю 2026 года на рынке генеративного ИИ – десятки инструментов. Каждый производитель заявляет о лидерстве, а маркетинговые материалы соревнуются в громкости. Как менеджеру выбрать инструмент, который реально решает задачи?

В этой статье – ключевые характеристики основных GenAI-инструментов, которые мы подробно разобрали в серии обзоров. Здесь сводные таблицы, рекомендации по сценариям и практические советы для выбора.

Между июльской и сентябрьской версией этой страницы сменился почти каждый флагман в таблицах. OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Alibaba и Z.ai выпустили новые старшие модели за шесть недель. Ниже – что из этого меняет решение менеджера и что останется в пресс-релизах.

Линейка на 6 сентября 2026

Ни одна модель, выпущенная после 16 июля, в наш бенчмарк ещё не входит. Всё, что ниже сказано про GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Opus 5, Gemini 3.8 Flash, Grok 4.6, Qwen3.8 и GLM-5.3, опирается на данные производителей и на независимые площадки – Artificial Analysis и LMArena. Результаты нашего собственного бенчмарка описывают июльскую линейку, и мы везде это помечаем.

Историческую справку про GPT-5.4 из мартовской версии статьи мы убрали: за полгода её сменил GPT-5.6 Sol, а теперь Astra. От того релиза осталось одно следствие – управление компьютером перестало быть редкостью. Astra развивает ровно его: на OSWorld V2-Offline модель, по данным OpenAI, набирает 72,6% против 65,7% у GPT-5.6 Sol и тратит на задачу около 40 минут вместо 75. По коду прирост скромнее – 74,1% на DeepSWE v1.1 против 72,7%.

Результаты бенчмарка mysummit.school (июль 2026)

С момента публикации мы, образовательная платформа mysummit.school, провели независимый бенчмарк на 47 моделях. Модели решали реальные менеджерские задачи, ответы оценивали две модели-судьи – Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro. Методика и шкала описаны на странице бенчмарка.

Граница простая: эти результаты наши, они относятся к тем моделям, которые мы прогнали. Всё, что вендоры выпустили после 16 июля, в них отсутствует и появится только после следующего прогона.

Главные открытия:

• На вершине – GPT-5.6 Sol от OpenAI и Kimi K3 от Moonshot: первое и второе места июльского прогона. Kimi K3 – самая сильная модель рейтинга из тех, что работают из России без VPN.
• Китайские модели – в топ-10. Помимо Kimi K3, из России напрямую доступны MiniMax M3 и MiMo v2.5 Pro от Xiaomi. Все три стоят в 5–10 раз дешевле западных аналогов.
• DeepSeek V4 Flash на Яндекс Облаке в 28–33 раза дороже оригинала при чуть более низком качестве.
• Новейшая модель Сбера GigaChat 3.5 Ultra заметно подтянулась относительно GigaChat 2 Max, но по цене сравнялась с GPT-4, и до лидеров ей ещё далеко.
• Grok 4.5 замыкает топ-10 и остаётся одним из лучших по управлению командой – но в российский шорт-лист не попадает.
• У Qwen пять моделей в топ-30, все доступны из России. Qwen 3.6 Plus – лучшее соотношение цена/качество.

Подробные результаты по каждому инструменту – в обновлённых статьях серии ниже.

Что изменилось по существу

Семь сюжетов, которые идут поперёк вендоров. Их стоит держать в голове раньше, чем открывать любую таблицу.

Дешёвая модель теперь часто оказывается лучшей

Gemini 3.8 Flash стоит $0,75 за 1M входных токенов и $3,75 за 1M выходных – это вводный прайс Google. По индексу Artificial Analysis она набирает 47 пунктов – столько же, сколько Qwen3.8-Max за $2/$6, и на пять больше, чем DeepSeek V4-Pro. На текстовой таблице LMArena она восьмая.

Две оговорки, которые меняют расчёт. Вводная цена действует до 31 декабря 2026, обычный тариф Google не опубликовала. И сама же Google предупреждает: реальная стоимость запроса выходит примерно на 40% выше прайса, потому что модель порождает больше выходных токенов и делает больше агентских шагов.

GLM-5.3-Flash стоит $0,15/$0,50 против $1,40/$4,40 у старшей GLM-5.3. По индексу Artificial Analysis она отстаёт от неё на три пункта – 46 против 49 – при семикратной разнице в смешанной цене. Z.ai приводит и собственные сравнения с прошлым поколением: на DeepSWE v1.1 у Flash 63,4 против 46,2, на AutomationBench 48,8 против 26,2. Три пункта индекса за семикратную экономию – сделка, которую считают под конкретную задачу, а не принимают на веру.

Anthropic выстроила на этом же принципе линейку. Opus 5 за $5/$25, по данным Anthropic, укладывается в 0,5% от пика Fable 5 на CursorBench 3.2 при вдвое меньшей стоимости задачи. Fable 5.1 за $10/$50 – эскалация для действительно трудных задач, а не рабочий режим.

Покупать старшую модель по умолчанию в сентябре 2026 года ошибочно чаще, чем правильно.

Пороги цены пересчитывают весь запрос

GPT-6 Astra по прайсу OpenAI: $10 вход и $50 выход за 1M токенов, пока во вход не попадает больше 272K. Дальше ставка входа удваивается до $20, выхода – до $75, и пересчитывается весь запрос, а не только токены за чертой. Один длинный документ в контексте меняет цену всего обращения.

Grok 4.6 устроен так же, черта ниже – 200K: $2/$6 превращаются в $4/$12.

DeepSeek V4-Pro с 16 августа считает по пиковым и непиковым окнам; пики – 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC, непиковое время вдвое дешевле. Одновременно тарифы на попадание в кеш выросли относительно первоначальных preview-цен на порядок с лишним – по данным официального changelog DeepSeek, до 1 100%. Дешевле всех – да, агрессивно дёшево – уже нет.

Ни один из этих механизмов не виден на странице с ценами так, как его увидит финансовый отдел в конце месяца.

Скорость – переменная, которую никто не сравнивает

Artificial Analysis меряет скорость вывода в токенах в секунду. У Gemini 3.8 Flash – 334. У остальных девяти моделей первой десятки – от 40 до 87; медленнее всех Qwen3.8-Max и Kimi K3, 40 и 42 соответственно.

Задержку не выносят на слайд, и её чувствуют все, кто ждёт ответа дольше пары секунд. В сценариях, где модель работает внутри интерфейса пользователя – поддержка, разбор документа, черновик письма, – четырёхкратная разница в скорости заметнее трёх пунктов индекса.

«Открытые веса» теперь значат четыре разных вещи

Эта колонка полезнее любой бенчмарк-колонки. Оценку модели пересчитают через шесть недель, а текст лицензии вендоры меняют реже и предупреждают заранее.

Отдельно про Qwen3.8-Max: Alibaba впервые пообещала открыть Max-модель, но лицензия, по имеющимся данным, своя, с выручкой свыше $50 млн как условием для переговоров. Проверьте её до того, как закладывать самостоятельный хостинг в план.

Хостинг у себя перестал быть компромиссом

Qwen3.8-27B – плотная модель на 27–28 млрд параметров с энкодером зрения, контекст 262K, Apache 2.0. В квантовании Q4_K_M это около 17 ГБ: помещается на одну потребительскую видеокарту уровня RTX 4090 или в 16-гигабайтный ноутбук через Ollama и llama.cpp.

GLM-5.3-Flash под MIT требует около 306 GiB в FP8 и NVIDIA Hopper или новее. Это уже масштаб средней и крупной компании, но условия в лицензии отсутствуют полностью.

GigaChat 3.5 Ultra – 432B MoE, тоже MIT. Qwen3.8-Max весит около 2,5 ТБ в FP8 и остаётся решением для дата-центра.

Для российской компании с требованиями к хранению данных это действительно новый набор вариантов: ещё в июле ответ «оставить у себя» означал выбрать модель заведомо слабее облачных.

Зрение пришло неравномерно

Qwen3.8-Max, по карточке OpenRouter, принимает текст, изображение и видео. Зрительная таблица LMArena ставит qwen3.8-max на третье место с 1300±8 – независимое подтверждение того, что мультимодальность настоящая, в противовес вторичному источнику, который называл Max-уровень текстовым.

GLM-5.3-Flash – первая нативно мультимодальная модель в линейке GLM-5: текст, изображение, видео, файлы.

История с её появлением поучительна. 29 июня основатель Zhipu Jie Tang спросил сообщество, что должно быть в следующей GLM. В 1 400 с лишним ответах доминировало зрение – разработчики хотели разбирать скриншоты, PDF, макеты и тексты ошибок без промежуточной модели. GLM-5.3 вышла 14 августа без зрения. Зрение появилось через двенадцать дней в другой продуктовой линейке.

DeepSeek ответила 21 августа моделью deepseek-v4-flash-vision-exp: изображения и скриншоты, статичные, последовательностью кадров, но без настоящего видео; тарифицируется по ценам V4-Flash, на Chartography набирает 64,3. Суффикс -exp здесь рабочий, а не декоративный – строить на этом продуктив рано.

Google сделала другое. С 1 сентября у 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite работает агентское понимание видео: модель ходит по записи и забирает нужные расшифровки, кадры и звук по запросу, вместо того чтобы проглатывать всё. На длинных записях это до 88% меньше токенов – прямая строка бюджета для любого, кто обрабатывает записи звонков или обучающие видео.

Планировать вокруг этих историй стоит по одному правилу: опираться можно на то, что уже вышло.

У Google нет старшей модели

Четыре Flash-релиза за 106 дней – 3.5 Flash-Lite, 3.6, 3.7 и 3.8 Flash, с конца мая по 2 сентября. Gemini 3.5 Pro Сундар Пичаи обещал в июне; статус на сегодня – «скоро выйдет». По сообщению WSJ, внутренние кандидаты на флагман недостаточно превосходили Flash, чтобы оправдать релиз.

Для закупки это значит одно: если нужна модель верхнего уровня, Google сейчас нечего продать.

Есть и операционная сторона. 21 июля Google объявила temperature, top_p и top_k устаревшими – поменяла настройки посреди потока релизов. Промпты, подобранные под 3.6 Flash, на 3.8 Flash не гарантированы, и четыре смены модели за 106 дней – это отдельная статья расходов на регрессионные проверки.

Независимые площадки

Две площадки тестируют всех в одинаковых условиях. Когда статья сравнивает модели, опираться надо на них, а не на цифры из анонсов.

Artificial Analysis, данные на 6 сентября 2026

Оговорка, без которой таблицей лучше не пользоваться: Artificial Analysis публикует индекс версиями и перемасштабирует его между ними. «60» из анонса Z.ai и «49» на живой доске – это одна модель на разных шкалах. Сравнивать можно только внутри одного снимка.

Разброс между первым и последним местом в таблице – 15 пунктов. Разброс в цене – 34 раза, $6,12 против $0,18. Между этими двумя числами и лежит реальное решение: насколько пятнадцать пунктов индекса стоят тридцатикратной переплаты именно на ваших задачах.

LMArena, данные на 6 сентября 2026

Текст, первые десять:

Зрение, первые десять:

Цифры в этих двух таблицах – с LMArena, к нашему бенчмарку они отношения не имеют.

Интервалы у позиций с первой по девятую перекрываются на обеих досках. Статистически это ничья, и любой текст, который на основании LMArena называет лучшую модель, читает доску сильнее, чем она позволяет. Подробно мы разбирали этот механизм в статье «Бенчмарки ИИ теряют смысл»; про то, как устроено само измерение, – в «Как оценивают качество LLM».

Две доски расходятся показательно. Anthropic занимает шесть из десяти мест по человеческому предпочтению и при этом находится в середине таблицы Artificial Analysis. Одна доска проверяет ответы по рубрике, другая спрашивает людей, какой текст им приятнее читать. Это разные величины, и путать их – обычная ошибка при выборе.

Meta с семейством muse-spark держится в первой десятке обеих таблиц, а Muse Spark 1.3 на Artificial Analysis идёт четвёртой строкой при цене $0,96 и скорости 190 токенов в секунду – вдвое быстрее всех, кто стоит выше. Разбор линейки – в отдельной части серии.

До сих пор речь шла про то, как модели измерять. С измерениями всё непросто: наш бенчмарк описывает июльскую линейку, Artificial Analysis пересчитывает шкалу между версиями, на LMArena первые девять позиций неразличимы. Задача менеджера от этого не меняется – ему нужен ответ, который можно положить в отчёт или отдать заказчику. Одна и та же модель в двух формулировках даёт черновик, который приходится переписывать, и результат, который переписывать не нужно. Разница между «работает» и «работает надёжно» – это навык формулирования задач для AI.

Сводная таблица: 13 инструментов в сравнении

Третий столбец – модель из нашего июльского прогона, а не текущий флагман: всё, что вышло после 16 июля, мы ещё не тестировали. Места и баллы – в живой таблице «Цена и результат» ниже: она обновляется с каждой волной бенчмарка.

Meta с семейством muse-spark в эту таблицу не попала: в наш бенчмарк она не входит. Разбор – в обзоре линейки Muse Spark, данные независимых площадок приведены выше.

Цены сентябрьских релизов

Цифры – из прайсов производителей, в наш бенчмарк эти модели не входят.

Batch и Flex у OpenAI стоят вдвое дешевле, быстрый режим – вдвое дороже за двукратную скорость. У GPT-6 Astra есть ещё одна особенность доступа: это первая модель, которая попала под критический порог кибербезопасности в Preparedness Framework OpenAI. Стандартный API отказывает в задачах на поиск уязвимостей, полный доступ дают только программам Trusted Access и Daybreak, а обычные пользователи, по предупреждению OpenAI, могут упираться в замедления и блокировки.

Сравнение по стоимости

Бесплатные уровни, которые таблица не показывает: безлимитный чат у Kimi, полный бесплатный доступ у Qwen и DeepSeek, веб-интерфейс у GigaChat, Алиса и Браузер у Alice AI, Grok – через подписку X Premium.

Стоимость теста – средняя стоимость одного сценария бенчмарка (системный промпт + задача + ответ модели, в среднем около 2 000 токенов на вход и 1 500 на выход). Подробная методология бенчмарка.

DeepSeek V4 Flash на Яндекс Облаке стоит в 23 раза дороже оригинала при чуть более низком качестве – цифры в колонке «Стоимость теста» выше. Платите за прямой доступ из РФ и SLA от Яндекса.

Какой инструмент выбрать: 7 сценариев

1. Универсальный ассистент для ежедневных задач

ChatGPT или Claude.

ChatGPT – самая широкая экосистема: генерация текста, изображения, анализ данных, работа с файлами, интеграции через GPT Store. С GPT-6 Astra ставка сместилась на управление компьютером: контекст 1M токенов с лишним, вход текстовый и картинкой, вывод только текстовый, звук модель не принимает. Anthropic предлагает более понятный выбор внутри линейки: Opus 5 за $5/$25 на большинство задач, Fable 5.1 за $10/$50 на трудные, и всегда включённое адаптивное мышление (adaptive thinking), которое больше не надо переключать вручную.

Продуктовая часть у Anthropic в сентябре интереснее модельной. Claude в Chrome вышел в общий доступ на всех платных тарифах, Cowork получил встроенный браузер, память стала сквозной между чатом и Cowork. Для корпоративного внедрения есть деталь, которую надо решить заранее: на тарифах Team и Enterprise память выключена по умолчанию.

2. Исследования и фактчекинг

Perplexity.

Инструмент, который ищет информацию в интернете и показывает ссылки на источники. Режим Deep Research – для сложных вопросов.

3. Работа в экосистеме Google

Gemini.

Если ваша компания использует Google Workspace – Gemini интегрирован в Gmail, Docs, Sheets, Drive. 3.8 Flash добавили в приложение Gemini на тарифах Pro и Ultra, в AI Mode поиска и в Google Sheets. Контекстное окно в 2 млн токенов есть у Gemini 3.1 Pro – она и позволяет анализировать гигантские документы.

Два обстоятельства для плана закупок. Старшей модели у Google сейчас нет, и если задача требует максимума, выбрать нечего. Вводная цена 3.8 Flash действует до 31 декабря 2026 года, а обычный тариф не опубликован – закладывать в бюджет вводные $0,75 рискованно.

4. Российская специфика и законодательство

GigaChat или YandexGPT.

GigaChat 3.5 Ultra – лучшая российская модель по нашему июльскому бенчмарку, но с трудовым законодательством ни одна модель не справляется надёжно (включая западные). YandexGPT интегрирован с экосистемой Яндекса (360, Браузер, Алиса). Оба хранят данные в РФ. Альтернатива – DeepSeek V4 Flash на Яндекс Облаке: по июльскому прогону опережает Alice AI, хранение в РФ, но в 28–33 раза дороже оригинала.

За лето здесь изменилось две вещи. Сбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra под MIT – 432B MoE на линейном внимании, почти вдвое компактнее предыдущего флагмана и до четырёх раз быстрее на длинных текстах; по нашим июльским замерам до лидеров ей далеко, но возможность запустить её у себя меняет расчёт. Яндекс перезапустил Алису на новой Alice AI LLM с закрытыми весами и обновил YandexGPT 5.1 Pro. По данным Яндекса, доля хороших ответов выросла с 60% до 71%, галлюцинации снизились вдвое, до 16%. Цена упала втрое – 40 копеек за 1 000 токенов. Вся линейка Alice AI – LLM, ART и VLM – с 16 июля сертифицирована по ISO/IEC 42001.

5. Минимальный бюджет

DeepSeek или Qwen.

DeepSeek V4 Flash обходится в 130 раз дешевле Gemini 3.1 Pro при более высоком качестве. Qwen 3.7 Plus – «планирование почти бесплатно». Обе доступны из России, цены за тест – в живой таблице выше.

К ним добавились два релиза, которых в нашем бенчмарке нет. Qwen3.8-Flash-Next – открытый предпросмотр архитектуры Qwen4: 125B параметров, из них 6B активных на токен. Контекст 262K расширяется до 1M через YaRN, цена – около $0,16/$0,47. Слой n-gram-эмбеддингов на 51 млрд живёт в обычной оперативной памяти вместо видеопамяти. По данным Alibaba, он обходит DeepSeek-V4-Flash и Claude Opus 4.6 на большинстве проверенных задач. GLM-5.3-Flash при $0,15/$0,50 добавляет к этому мультимодальность и MIT.

С оговоркой про DeepSeek: рост цен, пиковые окна и подорожавший кеш означают, что «агрессивно дёшево» закончилось. Дёшево – осталось.

6. Конфиденциальность данных

Qwen, и теперь это ответ по существу.

Qwen3.8-27B – Apache 2.0, энкодер зрения, нативные изображение и видео, контекст 262K, около 17 ГБ в Q4_K_M. Одна потребительская видеокарта или 16-гигабайтный ноутбук через Ollama и llama.cpp. Ещё в июле на этом месте стояли открытые модели прошлого поколения – пригодные, но заведомо слабее облачных; сейчас это модель, которую можно спокойно дать команде.

Рядом два варианта крупнее. GLM-5.3-Flash под MIT, около 306 GiB в FP8, NVIDIA Hopper или новее – единственная мультимодальная модель такого уровня, которую можно законно развернуть на своём железе без условий в лицензии. GigaChat 3.5 Ultra под MIT, если важна российская юрисдикция разработки.

Qwen3.8-Max формально тоже обещан в открытых весах, но на практике это около 2,5 ТБ в FP8, дата-центр и лицензия с порогом по выручке. Для большинства компаний это не вариант самостоятельного хостинга.

7. Создание медиаконтента

ChatGPT плюс специализированные инструменты.

GPT-6 Astra сама звук не принимает и изображения не генерирует – генерация картинки у неё подключается как инструмент. За лето вокруг флагманов вырос отдельный слой: Gemini Omni Flash генерирует и монтирует видео от 360p до 4K, Lyria 3.5 пишет полноформатные треки, Gemini 3.5 Transcribe распознаёт речь более чем на 85 языках, разделяет говорящих и ставит точные метки слов, grok-imagine-video-1.5 выдаёт нативные 1080p.

Подробный обзор AI-инструментов для создания изображений, видео, музыки и презентаций – в отдельной статье серии.

Как объективно сравнить модели

Маркетинговые заявления – не лучший критерий для выбора. Используйте независимые бенчмарки:

• Бенчмарк mysummit.school – 47 моделей на реальных менеджерских задачах, две независимые модели-судьи
• Artificial Analysis – единая шкала интеллекта, смешанной цены и скорости вывода; помните про перемасштабирование между версиями индекса
• LMArena – анонимное слепое сравнение моделей живыми людьми; первые девять позиций перекрываются интервалами
• MERA – бенчмарк для русского языка
• SWE-bench – для оценки «агентских» способностей модели

А лучше всего – протестируйте 2–3 финалиста на своих реальных рабочих задачах.

Практический совет: стратегия «основной + резервный»

Не привязывайтесь к одному инструменту. Оптимальная стратегия:

1. Основной инструмент – для 80% ежедневных задач (ChatGPT, Claude или Gemini). По бенчмарку: Claude Opus 4.6 или Grok 4.5, а из доступных в России напрямую – Kimi K3 и MiMo v2.5 Pro.
2. Резервный – для случаев, когда основной не справился или недоступен. DeepSeek V4 Flash и Qwen 3.7 Plus – бесплатные и доступны из России.
3. Специализированный – для конкретных задач: Perplexity для исследований, GigaChat 3.5 Ultra для хранения данных в РФ, Qwen для конфиденциальных данных на своём сервере.

Такой подход даёт запас прочности и позволяет использовать сильные стороны каждого инструмента.

Если переложить ту же логику на сентябрьскую линейку, получится: GPT-6 Astra или Claude Fable 5.1 как основной инструмент, Claude Opus 5 как рабочая модель вдвое дешевле, GLM-5.3-Flash или Qwen3.8-Flash-Next как резерв, который заодно снимает вопрос доступности из России. Gemini 3.8 Flash стоит держать отдельной строкой – для задач, где скорость ответа важнее последних трёх пунктов качества.

Таблица в начале этой статьи устарела за шесть недель, и следующая устареет примерно так же: Google обещает Gemini 3.5 Pro, xAI тренирует Grok 5, Z.ai держит веса GLM-5.3 на пост-релизовой проверке безопасности. Быстрее всего в таких таблицах меняются оценки. Колонка с лицензией меняется медленнее всего, и в сентябре 2026 года читать стоит сначала её: MIT у GLM-5.3-Flash и Apache 2.0 у Qwen3.8-27B переживут и следующий релиз, и очередной пересчёт шкалы.

Другие части серии

Часть 1

ChatGPT в 2026 году: что изменилось и с чего начать менеджеру

Часть 2

Claude от Anthropic в 2026: Opus 5, Fable 5.1, Mythos 5.1, Cowork и Chrome – обзор для менеджеров

Часть 3

Perplexity AI в 2026: обзор умного поискового движка для менеджеров

Часть 4

Gemini от Google в 2026: обзор моделей, NotebookLM и интеграция с Workspace

Часть 5

Грок (Grok) от SpaceXAI в 2026: обзор ИИ-нейросети Илона Маска

Часть 6

YandexGPT в 2026: обзор российского ИИ от Яндекса для бизнеса

Часть 7

DeepSeek в 2026: обзор V4-Pro и V4-Flash после роста цен

Часть 8

GigaChat в 2026: честный обзор – стоит ли использовать для работы?

Часть 9

Qwen от Alibaba в 2026: открытые веса вернулись во флагманы

Часть 10

Как оценивают качество нейросетей в 2026: бенчмарки LLM для менеджера

Часть 11

AI для создания медиаконтента в 2026: изображения, видео, музыка и презентации

Часть 13

Chat Z.AI (GLM-5) в 2026: китайская модель, которая притворяется Claude

Часть 14

Kimi от Moonshot в 2026: K3, K2.6, K2.7-Code и агенты для менеджера

Часть 15

GigaChat для работы: как выжать максимум из того, что есть

Часть 16

Бенчмарки ИИ теряют смысл – как тогда выбирать модель

Часть 17

Meta Muse Spark – первая закрытая модель Meta с 2023 года

Часть 18

Модели Microsoft MAI в 2026: что реально доступно и почём

Часть 19

Кодинг-агенты 2026: два форм-фактора – терминал и десктоп

Все обзоры серии

1. ChatGPT от OpenAI – универсальная экосистема и управление компьютером
2. Claude от Anthropic – лучшее качество текста и безопасность
3. Perplexity AI – поисковый движок нового поколения
4. Gemini от Google – интеграция с Workspace и четыре Flash-релиза за 106 дней
5. Grok от xAI – ИИ Илона Маска с интеграцией в X
6. YandexGPT – российский ИИ с экосистемой Яндекса
7. DeepSeek – китайская модель с агрессивными ценами
8. GigaChat от Сбера – российский ИИ для бизнеса
9. Qwen от Alibaba – ценовой пол и открытые веса
10. Как оценивают качество LLM – бенчмарки для менеджера
11. AI для создания медиаконтента – изображения, видео, музыка
12. GLM-5 от Z.ai – китайская модель с открытыми весами и мультимодальностью