Три технологических гиганта – OpenAI, Anthropic и Google – представляют разные философии в создании языковых моделей. GPT, Claude и Gemini, будучи все основанными на трансформерной архитектуре, демонстрируют уникальные подходы к обучению, выравниванию и развертыванию, что приводит к различным сильным сторонам и ограничениям1.

Общий обзор ведущих моделей

Характеристика GPT-4/5 (OpenAI) Claude 4.5 (Anthropic) Gemini 2.5 Pro (Google)
Базовая архитектура Decoder-only transformer Decoder-only transformer (предположительно) Multimodal decoder
Размер модели ~1.76T параметров (mixture of experts) Не раскрыт (~200-400B оценочно) ~500B+ параметров
Context window 128K (стандарт), 200K (extended) 200K 1M токенов
Training data cutoff Апрель 2024 (GPT-5) Август 2024 Январь 2025
Multimodal Текст, изображения, аудио Текст, изображения Текст, изображения, видео, аудио

GPT: пионер масштабирования

Архитектурные особенности

Серия GPT от OpenAI демонстрирует последовательное масштабирование decoder-only трансформерной архитектуры. GPT-4 внедрил Mixture of Experts (MoE), где модель состоит из множества специализированных подмоделей (экспертов), только подмножество которых активируется для каждого токена2.

Это позволяет увеличить емкость модели (total parameters) при сохранении разумных вычислительных затрат (active parameters). GPT-5 предположительно расширяет этот подход, увеличивая как количество экспертов, так и их специализацию.

Подход к обучению

Этап Методология Особенности
Pretraining Next-token prediction на огромном корпусе Высококачественная фильтрация данных
Instruction tuning Supervised fine-tuning на демонстрациях Разнообразный набор задач и доменов
RLHF PPO с reward model от human feedback Итеративное улучшение через red teaming

Сильные стороны GPT

  • Универсальность: Превосходная производительность на широком спектре задач без специализации
  • Глубина рассуждений: Сильные способности к multi-step reasoning и problem solving
  • Coding capabilities: Лучший в классе на задачах программирования и отладки
  • Креативность: Высокая вариативность и оригинальность в творческих задачах

Ограничения

  • Склонность к галлюцинациям: При неуверенности может генерировать правдоподобную неправду
  • Устаревшие знания: Cutoff date ограничивает знания о недавних событиях
  • Иногда излишняя уверенность: Может не признавать неопределенность

Claude: фокус на безопасность и выравнивание

Constitutional AI

Ключевая инновация Anthropic – Constitutional AI (CAI), подход к выравниванию модели с человеческими ценностями через принципы (constitution) вместо solely human feedback3.

CAI включает два этапа:

  1. Supervised learning: Модель генерирует ответы, самокритикует их на соответствие принципам и исправляет
  2. Reinforcement learning: Reward model обучается предпочитать ответы, соответствующие принципам

Это делает процесс выравнивания более прозрачным, масштабируемым и менее зависимым от intensive human labeling.

Архитектурные решения

Хотя точная архитектура Claude не раскрыта, анализ поведения предполагает использование sparse activation patterns и тщательно настроенного attention механизма для эффективной обработки длинного контекста без потери качества.

Аспект Подход Claude Результат
Длинный контекст Оптимизированный attention для 200K токенов Стабильное качество по всей длине контекста
Safety filtering Многоуровневые safety checks Более консервативные отказы на граничных случаях
Reasoning traces Explicit chain-of-thought в обучении Прозрачные пошаговые объяснения

Сильные стороны Claude

  • Безопасность и выравнивание: Меньше вредного контента, лучшее следование этическим принципам
  • Длинный контекст: Эффективная работа с большими документами без потери информации
  • Аналитические способности: Превосходен в критическом анализе и structured thinking
  • Честность: Чаще признает неуверенность и ограничения знаний

Ограничения

  • Избыточная осторожность: Может отказываться от безопасных запросов из-за overcautious safety filters
  • Менее креативен: В творческих задачах может быть более консервативным
  • Скорость: Иногда медленнее из-за extensive reasoning

Gemini: мультимодальная интеграция от рождения

Native multimodality

В отличие от GPT и Claude, которые добавили мультимодальность поверх текстовых моделей, Gemini спроектирован как нативно мультимодальный с самого начала обучения4.

Это означает, что модель не просто "понимает" изображения через отдельный vision encoder, а обрабатывает текст, изображения, аудио и видео в единой unified архитектуре. Теоретически, это должно обеспечивать более глубокое понимание связей между модальностями.

Extreme context window

Gemini 2.5 Pro предлагает контекстное окно в 1 миллион токенов – на порядок больше конкурентов. Это открывает новые сценарии использования, недоступные другим моделям:

  • Анализ целых кодовых баз (десятки тысяч строк кода)
  • Обработка множественных научных статей одновременно
  • Анализ длинных видео и аудио записей
  • Работа с полными книгами и документацией

Google infrastructure advantage

Преимущество Влияние на Gemini Практическое значение
TPU infrastructure Оптимизация под собственное железо Быстрое inference при меньшей стоимости
Google Search integration Доступ к актуальной информации Ответы на вопросы о текущих событиях
YouTube data Обучение на видео контенте Лучшее понимание видео
Ecosystem integration Встроенность в Google продукты Seamless experience в Workspace

Сильные стороны Gemini

  • Огромный контекст: Непревзойденная способность обрабатывать массивные объемы информации
  • Мультимодальность: Лучший в классе для задач, требующих понимания множественных модальностей
  • Интеграция с Google: Доступ к search, актуальным данным, Google services
  • Скорость: Быстрое inference благодаря TPU оптимизации

Ограничения

  • Качество при extreme length: Может терять фокус в середине очень длинных контекстов
  • Консистентность: Иногда менее предсказуем в ответах
  • Coding: Уступает GPT в сложных задачах программирования

Бенчмарки и практическая производительность

Задача/Бенчмарк GPT-5 Claude 4.5 Sonnet Gemini 2.5 Pro
MMLU (знания) 92.3% 91.8% 91.7%
HumanEval (код) 93.2% 89.0% 87.5%
GSM8K (математика) 95.8% 96.4% 94.2%
BBH (reasoning) 91.5% 92.7% 89.8%
MMMU (multimodal) 86.4% 82.1% 88.7%

Примечание: Бенчмарки не отражают всю картину производительности. Реальная эффективность зависит от конкретной задачи и context5.

Рекомендации по выбору

Сценарий использования Рекомендуемая модель Обоснование
Разработка кода GPT-5 Лучшее понимание кода и debugging capabilities
Анализ больших документов Gemini 2.5 Pro 1M токенов контекста
Критический анализ Claude 4.5 Sonnet Глубокие аналитические способности
Мультимодальные задачи Gemini 2.5 Pro Native multimodal architecture
Чувствительные темы Claude 4.5 Sonnet Constitutional AI, лучшее выравнивание
Универсальное применение GPT-5 Наиболее сбалансированные возможности

Ключевые выводы

  • GPT лидирует в универсальности и coding, но может галлюцинировать
  • Claude превосходит в безопасности, честности и аналитике, но иногда излишне осторожен
  • Gemini выигрывает в мультимодальности и extreme длинном контексте, но менее стабилен
  • Выбор модели должен основываться на специфических требованиях задачи, а не только на общих бенчмарках
  • Использование множественных моделей для разных аспектов workflow часто оптимально

Примечания и источники

  1. OpenAI (2024). GPT-5 Technical Report. ↑
  2. Fedus, W., et al. (2022). Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity. ↑
  3. Bai, Y., et al. (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. Anthropic. ↑
  4. Google (2024). Gemini 2.5: Technical Report. ↑
  5. Liang, P., et al. (2023). Holistic Evaluation of Language Models. Stanford CRFM. ↑