К 2025 году гонка ИИ сместилась от хайпа к прагматике.
Модели уже не просто “пишут тексты” — они:
- проектируют сложные системы,
- пишут и проверяют код,
- ведут длительные цепочки рассуждений,
- работают с видео, изображениями и файлами.
Сегодня в центре внимания три направления:
- Gemini 3 — новое поколение моделей Google с упором на мультимодальность и скорость.:contentReference[oaicite:0]{index=0}
- GPT-5.1 — флагманская модель OpenAI для coding и “агентных” сценариев с адаптивным временем размышления.:contentReference[oaicite:1]{index=1}
- DeepSeek R1 / V2.x — открытая китайская линия моделей с сильным reasoning и экономичным MoE-подходом.:contentReference[oaicite:2]{index=2}
Разберёмся, чем они отличаются и что выбрать под реальные задачи.
1. Откуда взялись эти модели и чем они принципиально различаются
Коротко:
- Gemini 3 — “мозг” Google: глубоко интегрирован в продукты компании (поиск, Gemini-приложение, Vertex AI), делает ставку на мультимодальность и скорость, особенно в версии Flash
- GPT-5.1 — эволюция линейки GPT-5 с фокусом на адаптивное рассуждение: модель сама решает, когда “думать долго”, а когда отвечать мгновенно, плюс серьёзно прокачан код
- DeepSeek R1 / V2.x — направление, которое делает ставку на открытость и эффективность: R1 как reasoning-модель, V2/V3.x как экономичный Mixture-of-Experts-движок с открытыми весами
2. Gemini 3: ставка на скорость, масштаб и мультимодальность
2.1. Основные характеристики
Google позиционирует Gemini 3 как свою “самую интеллектуальную модель” с улучшенным reasoning и мультимодальной работой: текст, изображения, видео и файлы в одном потоке
Ключевые акценты:
- Мультимодальность по умолчанию — один и тот же endpoint работает с разными типами данных.
- Gemini 3 Flash / Flash-подобные подвиды — облегчённые версии для быстрых откликов и дешёвых сценариев
- Глубокая интеграция в:
- Google Search
- Gemini-приложение
- Workspace (Docs, Sheets, Gmail)
- Vertex AI
На практике это значит, что Gemini 3 легче всего “вшивается” в существующую инфраструктуру Google-клиентов.
2.2. Сильные стороны
- Отлично решает задачи, где важна комбинация текста и картинок/файлов.
- Очень удобен для пользователей экосистемы Google — меньше трения, чем у конкурентов.
- В отзывах разработчиков и аналитиков отмечают заметный скачок именно по скорости и плавности диалогов
2.3. Слабые/спорные моменты
- Модель полностью проприетарна: никакого локального развёртывания.
- Бесплатный доступ постепенно ужесточается (лимиты на Gemini 3 Pro)
- Тонкие детали архитектуры и обучения публично почти не раскрываются.
3. GPT-5.1: адаптивное reasoning и “мозг” для кодящих агентов
3.1. В чём суть GPT-5.1
OpenAI описывает GPT-5.1 как флагманскую модель для:
- coding-сценариев,
- работы “агентов” (цепочки действий, tool-calling),
- задач, где нужно гибко балансировать скорость и глубину размышления
Ключевая идея — адаптивный reasoning:
- На простых задачах модель “думает” меньше → быстрее и дешевле.
- На сложных задачах включает “длинное размышление”.
3.2. Что важно с точки зрения разработчика
По данным OpenAI и ранних пользователей:
-
GPT-5.1:
- работает 2–3 раза быстрее, чем GPT-5, на типичных задачах;
- при этом показывает лучшую точность на сложных eval-ах (например SWE-bench);
- эффективнее использует токены на tool-heavy сценариях;
- имеет улучшенный стиль работы с кодом (понятные диффы, аккуратные патчи).
-
Есть режим
reasoning_effort='none', который превращает модель в “быструю, но умную без раздумий”.
3.3. Плюсы и минусы
Плюсы:
- Лидер по качеству кода и сложных цепочек действий (агенты, рабочие пайплайны).
- Очень гибкая настройка “интеллект vs скорость”.
- Богатая экосистема: ChatGPT, API, инструменты, Codex-линейка.
Минусы:
- Цена выше, чем у открытых конкурентов.
- Полностью закрытая архитектура, завязка на OpenAI-инфраструктуру.
- Для многих рынков по-прежнему требуется обход ограничений и локальных регуляций.
4. DeepSeek R1 и V2.x: открытый reasoning и экономичный MoE
4.1. Что такое DeepSeek R1
DeepSeek R1 — это направление, где основное внимание — на reasoning через RL (reinforcement learning).
Согласно статье и документации:
- R1-линейка:
- использует RL, чтобы “стимулировать” рассуждения,
- даёт поведение, сопоставимое с OpenAI o1, на математику/код/логические задачи,
- частично/полностью открыта (есть R1-Zero, R1 и дистиллированные варианты).
4.2. Что такое DeepSeek V2 / V3.x
DeepSeek V2 — это Mixture-of-Experts-модель (MoE) с 236B параметров, из которых активны ~21B на токен.
Это даёт:
- высокое качество при меньших затратах,
- сильный throughput (скорость генерации),
- меньше KV-памяти и, как следствие, дешевле инфраструктуру.
В 2025-м выходят обновления вроде V3.1, которые добавляют гибридные режимы “thinking / non-thinking” — по сути, аналог адаптивного reasoning, но в open-экосистеме.
4.3. Плюсы и минусы
Плюсы:
- Открытые веса → можно крутить локально и в on-prem-инфраструктуре.
- Хорошее соотношение “качество / цена” благодаря MoE.
- R1 даёт сильный reasoning на уровне закрытых флагманов.
Минусы:
- Нет единого “официального” SaaS-продукта уровня ChatGPT/Gemini — нужно собирать стек самому.
- В реальных продуктах качество сильно зависит от того, как модель интегрирована (кеширование, ранжирование, RAG и т. п.).
- Меньше polished-экосистема, больше “конструктор для инженеров”.
5. Реальные сценарии: кто где сильнее
5.1. Coding и инженерные агенты
- GPT-5.1 — фаворит:
- лучшие результаты на SWE-bench и практических eval-ах;
- развитые инструменты (
apply_patch, shell-интеграция, tool-calling).
- DeepSeek R1/V2.x — сильная альтернатива для тех, кто:
- хочет open-weights,
- готов строить свой DevEx и инфраструктуру.
- Gemini 3 — хорош для интеграции в Google-экосистему (Docs, Sheets, Apps Script), но меньше заточен под “full-stack агент-кодер” вне неё.
5.2. Аналитика, ресёрч, сложные рассуждения
- Gemini 3 и GPT-5.1 показывают топ-уровень по reasoning в паре с инструментами (поиск, файлы).
- DeepSeek R1 догоняет их на математике, логике и коде, особенно там, где можно позволить себе длинные Chain-of-Thought.
5.3. Мультимодальность и творчество
- Gemini 3 — лучший кандидат, если нужны:
- картинки + видео + текст в одном потоке,
- связка с Google Photos, Drive и Workspace.
- GPT-5.1 — силён, если мультимодальность добавляется через инструменты (DALL-E, видео-модели, поиск).
- DeepSeek пока больше про текст/код, а не про мультимедиа.
6. Вопрос стоимости и доступности (особенно для России)
С учётом ограничений и инфраструктуры:
-
Gemini 3 и GPT-5.1:
- доступны через облака Google/ OpenAI;
- бесплатные квоты заметно сокращаются из-за нагрузки;
- для серьёзной работы почти всегда нужны платные тарифы.
-
DeepSeek R1/V2.x:
- можно использовать через сторонних провайдеров или крутить on-prem;
- это особенно важно для компаний с жёсткими требованиями к данным, latency и юрисдикции.
7. Как с этим жить продуктовой команде
Рациональный вывод:
В 2025 году невозможно выбрать “одну лучшую модель”.
Гораздо разумнее собрать мультимодельный стек, где под каждую задачу используется свой “инструмент”.
Пример стратегии:
- GPT-5.1 — для сложных агентных сценариев и тяжёлого кода.
- Gemini 3 — для мультимодальных UX-кейсов и интеграции в Google-экосистему.
- DeepSeek R1/V2.x — для дешёвого масштабного inference и on-prem-нагрузки.
Именно так постепенно начинают строиться современные ИИ-платформы: не “одна LLM на всё”, а оркестр из нескольких моделей, управляемый сверху логикой маршрутизации.
8. Итог
Если кратко:
- Gemini 3 — лучший выбор, когда важны мультимодальность и тесная интеграция с продуктами Google.
- GPT-5.1 — флагман для coding и разумных агентных сценариев, с адаптивным reasoning и мощной экосистемой.
- DeepSeek R1 / V2.x — открытая альтернатива с сильным reasoning и экономичным MoE, идеально подходящая для собственных инфраструктур и on-prem решений.
Вместо вопроса “кто победит — Gemini, GPT или DeepSeek?” гораздо правильнее задавать другой:
“Как собрать стек, который использует сильные стороны каждого из них под наши задачи?”
Именно так мы подходим к выбору моделей в ИИСеть: разные задачи — разные модели, одна удобная точка входа для пользователя.