Ландшафт искусственного интеллекта кардинально изменился в начале 2025 года, с появлением нескольких революционных моделей рассуждения, раздвигающих границы искусственного интеллекта.
После обширного тестирования этих моделей в различных областях, я анализирую различия между недавно выпущенными моделями OpenAI o3 и o4-mini в сравнении с Claude 3.7 Sonnet и Google Gemini 2.5 Pro.
Если вы пытаетесь решить, какая модель ИИ лучше всего подходит для ваших конкретных нужд, это сравнение поможет вам разобраться во все более сложных доступных вариантах.
Понимание моделей рассуждения: что делает их особенными
Модели рассуждения представляют значительную эволюцию в возможностях ИИ, используя сложные внутренние процессы для решения комплексных проблем в различных областях.
Что отличает эти модели, так это их способность применять пошаговый анализ или рассуждение по «цепочке мысли», методично подходя к проблемам, как это делал бы человек.
По моему опыту, эти возможности рассуждения приводят к заметным улучшениям в таких областях, как решение задач STEM, программирование и визуальное понимание.
- Внутреннее рассуждение по цепочке мыслей (часто невидимое для пользователя)
- Расширенная способность использовать инструменты для решения проблем
- Улучшенная производительность на сложных, многошаговых задачах
- Повышенная точность на сложных эталонных тестах
- Более стабильные и надежные результаты для технических задач
Спецификации моделей и технические детали
OpenAI o3
OpenAI o3 — их самая мощная модель рассуждения на сегодняшний день, превосходно справляющаяся в областях программирования, математики, науки и визуального восприятия.
Одна из самых впечатляющих особенностей o3 — это ее агентное использование инструментов, плавно интегрирующее веб-поиск, выполнение кода на Python, анализ файлов, генерацию изображений и визуальное рассуждение.
O3 может интегрировать изображения непосредственно в свою цепочку рассуждений, анализируя и «думая с помощью» визуального контента способами, которые были недоступны предыдущим моделям.
Она имеет контекстное окно в 200 000 токенов (примерно 150 000 слов) и дату обновления знаний до 1 июня 2024 года.
OpenAI o4-mini
O4-mini — это меньшая, высокооптимизированная модель, разработанная для скорости и экономической эффективности при сохранении впечатляюще сильной производительности рассуждений.
Как и o3, она может агентно использовать полный набор инструментов ChatGPT и эффективно применять их без специфических подсказок.
Она имеет такое же контекстное окно в 200 000 токенов, как и o3, и ту же дату обновления знаний (июнь 2024 года), с основным отличием в скорости и стоимости.
Anthropic Claude 3.7 Sonnet
Claude 3.7 Sonnet выделяется как первая «гибридная модель рассуждения» Anthropic, работающая либо в стандартном режиме для быстрых ответов, либо в режиме «Расширенного мышления» для более глубокого анализа.
При использовании режима Расширенного мышления Claude, модель показывает свой мыслительный процесс, делая его более прозрачным, чем у других моделей рассуждения.
Claude 3.7 Sonnet имеет контекстное окно в 200 000 токенов, дату обновления знаний до октября 2024 года и поставляется с «Claude Code» — инструментом командной строки для разработчиков.
Google Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro — это флагманская «мыслящая модель» Google, специально разработанная для пошагового рассуждения перед ответом.
Что выделяет Gemini 2.5 Pro — это ее огромное контекстное окно — начиная с 1 миллиона токенов с планами до 2 миллионов — это настоящий прорыв для задач, включающих большие базы кода или длинные документы.
Она изначально мультимодальна, обрабатывая текст, код, изображения, аудио и видеовходы с впечатляющей беглостью, и имеет дату обновления знаний до января 2025 года.
Анализ эталонной производительности
Бенчмарки предоставляют количественный способ сравнения этих моделей по различным навыкам, хотя важно отметить, что производительность по бенчмаркам не всегда напрямую переводится в реальную полезность.
Сравнительные таблицы бенчмарков
Следующие таблицы предоставляют комплексный обзор того, как эти модели работают в различных категориях бенчмарков, от общих знаний до специализированных задач, таких как программирование и математика.
Таблица ниже предоставляет другую перспективу производительности, показывая средние значения по категориям в различных областях — более целостный взгляд на сильные стороны каждой модели в разных областях навыков.
Общие рассуждения и знания
В общих бенчмарках рассуждений картина смешанная и сильно зависит от конкретного теста.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) тестирует широкие знания по 57 предметам с помощью вопросов с множественным выбором, где Gemini 2.5 Pro (89.8%) и o3 (88.8%) немного превосходят Claude 3.7 Sonnet (88.3%) и o4-mini (85.2%).
GPQA Diamond оценивает научные рассуждения уровня PhD в таких областях, как физика и химия, где Gemini 2.5 Pro лидирует с 84.0%, за ним следует o3 с 83.3%, а Claude 3.7 в режиме Расширенного мышления достигает 84.8% с улучшенными методами оценки.
На экзамене Humanity’s Last Exam (HLE), который проверяет передовые знания во многих дисциплинах, o3 превосходит конкурентов с 20.32% без инструментов и до 26.6% с возможностями Deep Research, по сравнению с 18.8% у Gemini и 8.9% у Claude.
SimpleQA, прямолинейный бенчмарк по извлечению фактических знаний, где доминирует Gemini 2.5 Pro с 52.9%, подчеркивая его сильные возможности в области фактического обоснования.
Аналогично, Vibe-Eval (Reka) измеряет стилистическую согласованность и контекстуальную уместность модели, где Gemini 2.5 Pro достигает 69.4%, хотя сравнительные данные для других моделей недоступны.
Математическая производительность
В математических бенчмарках o4-mini демонстрирует удивительно исключительную производительность, особенно на задачах соревновательной математики.
AIME (American Invitational Mathematics Examination) представляет сложные задачи школьных математических соревнований высокого уровня, где o4-mini лидирует с точностью 93.4% на AIME 2024 и 92.7% на AIME 2025 без инструментов (повышаясь до 98.7% и 99.5% соответственно с Python), опережая как Gemini 2.5 Pro, так и o3.
Столбец «Среднее по математике» в разбивке по категориям показывает, что Gemini 2.5 Pro фактически лидирует с 89.16%, за ним следуют o4-Mini High с 84.90% и o3 High с 84.67%, что указывает на то, что Gemini может работать лучше по более широкому спектру математических задач, помимо конкретных соревновательных бенчмарков, выделенных здесь.
Когда этим моделям разрешено использовать инструменты, особенно Python для вычислений, их производительность значительно улучшается, с результатами, улучшенными инструментами, приближающимися к идеальным решениям во многих случаях.
Возможности программирования
Ландшафт программирования выявляет различные сильные стороны, проявляющиеся в различных бенчмарках кодирования и реальных приложениях.
SWE-bench Verified, который тестирует способности к программной инженерии путем разрешения реальных проблем GitHub, показывает, что o3 лидирует с 69.1%, за ним следует o4-mini с 68.1%, в то время как Claude 3.7 Sonnet достигает 70.3% с High Compute/Scaffold, а Gemini — 63.8%.
Для соревновательного программирования, измеряемого Codeforces, o4-mini немного опережает o3 с рейтингами Elo 2719 и 2706 соответственно, что является огромным улучшением по сравнению с предыдущими моделями.
Aider Polyglot оценивает редактирование кода на нескольких языках, причем o3-high значительно превосходит других с точностью 81.3%/79.6%, за ним следует Gemini 2.5 Pro с 74.0%/68.6%.
SWE-Lancer измеряет производительность на фрилансерских задачах по кодированию в долларовом выражении, причем o3 зарабатывает симулированные $65,250 по сравнению с $56,375 у o4-mini.
LiveCodeBench v5 измеряет производительность кодирования в реальном времени, где Gemini 2.5 Pro достигает 70.4%, хотя сравнительные данные для моделей OpenAI недоступны.
Столбец «Среднее по программированию» показывает, что o4-Mini High фактически лидирует с 74.33%, за ним следует o3 High с 73.33%, в то время как Gemini 2.5 Pro значительно отстает с 58.09% – что указывает на то, что хотя Gemini хорошо работает на определенных бенчмарках кодирования, он может быть менее стабильным по всему спектру задач кодирования.
Мультимодальное понимание
Мультимодальные возможности показывают значительные различия между моделями в том, как они понимают и рассуждают с изображениями, графиками и диаграммами.
MMMU оценивает понимание текста и изображений в задачах уровня колледжа, где o3 лидирует с 82.9%, за ней следуют Gemini 2.5 Pro (81.7%) и o4-mini (81.6%), а Claude 3.7 Sonnet достигает 75.0%.
MathVista тестирует решение математических задач с визуальными входными данными, где o3 лидирует с точностью 86.8%, а o4-mini следует с 84.3%.
CharXiv-Reasoning оценивает интерпретацию научных рисунков, где o3 показывает заметное улучшение с 75.4% по сравнению с 55.1% у o1.
Производительность с длинным контекстом
Обработка длинного контекста показывает явные различия, с Gemini 2.5 Pro, демонстрирующим исключительную производительность на бенчмарке MRCR с точностью 94.5% при контексте 128k и 83.1% при контексте 1M.
Это согласуется с огромным контекстным окном Gemini в 1M+ токенов, значительно превосходящим окна в 200K у o3, o4-mini и Claude 3.7 Sonnet.
В реальном тестировании с большими документами Gemini постоянно сохранял согласованность на протяжении всего процесса, в то время как другие модели иногда теряли информацию из начала документа.
Использование инструментов и следование инструкциям
O3 лидирует в следовании инструкциям с точностью 56.51% на Scale MultiChallenge, значительно опережая o1 (44.93%) и o4-mini (42.99%).
Для агентного просмотра на BrowseComp, o3 достигает 49.7% с инструментами, значительно опережая 28.3% у o4-mini.
Показатели функционального вызова Tau-bench показывают, что o3 и o1 имеют одинаковые 70.8% для розничных сценариев, при этом o3 немного опережает в сценариях авиакомпаний.
Столбец среднего показателя следования инструкциям (IF Average) показывает, что o3, o4-mini и o1 все имеют оценки выше 80%, с o3 High, лидирующим с 86.17%, что указывает на сильную общую производительность в следовании детальным инструкциям.
Использование инструментов и подходы к рассуждениям
Агентные возможности
OpenAI o3 и o4-mini явно разработаны для агентного использования инструментов, объединяя веб-поиск, выполнение Python, анализ файлов, генерацию изображений и многое другое в едином процессе рассуждения.
Один пользователь сообщил, что o3 сделал до 600 вызовов инструментов для решения сложной проблемы, демонстрируя свою тщательность в проверке.
Claude 3.7 Sonnet также демонстрирует сильные агентные возможности, особенно в режиме Расширенного мышления, улучшенном Claude Code для прямого взаимодействия со средами программирования.
Gemini 2.5 Pro поддерживает инструменты, включая поиск, выполнение кода и вызов функций, хотя некоторые пользователи сообщают, что его использование инструментов может быть менее надежным в определенных интеграциях.
Различные подходы к рассуждениям
Claude 3.7 Sonnet уникально предлагает видимое мышление, с прозрачным для пользователя процессом расширенного мышления, что ценно для понимания сложных решений, но иногда излишне многословно.
OpenAI o3 и o4-mini используют внутренние рассуждения, которые остаются невидимыми для пользователя, с производительностью, масштабируемой с выделенным временем мышления/вычислений.
Gemini 2.5 Pro аналогично использует внутренние процессы мышления, не предоставляемые конечному пользователю.
Анализ вариантов использования: какая модель для какой цели
OpenAI o3: лучший выбор для сложных мульти-инструментальных задач
O3 превосходно справляется со сложными, многогранными запросами, требующими глубокого анализа в нескольких модальностях, с плавной интеграцией веб-поиска, выполнения кода и анализа изображений.
Она особенно эффективна для исследовательских задач, интегрирующих разнообразные источники информации, технического решения проблем с визуальным и текстовым анализом, и проектов кодирования, требующих как реализации, так и объяснения.
Минусом является ее более высокая стоимость и иногда более медленная обработка, причем некоторые пользователи сообщают, что ответы на сложные рассуждения занимают более минуты.
OpenAI o4-mini: лучший выбор для эффективных технических задач
O4-mini предлагает исключительный баланс возможностей и эффективности, идеально подходящий для высокообъемных, достаточно сложных задач, где скорость и стоимость являются критическими факторами.
Она превосходно справляется с решением математических задач, рутинной помощью в программировании и техническим письмом, с производительностью на математических бенчмарках, делающей ее превосходной для количественных областей.
Многие пользователи выражают удивление тем, как o4-mini часто соответствует или превосходит более крупные модели на конкретных задачах, будучи при этом намного быстрее и экономичнее.
Claude 3.7 Sonnet: лучший выбор для прозрачного рассуждения
Гибридный подход Claude с видимым мышлением делает его идеальным для задач, где понимание процесса рассуждения так же важно, как и конечный ответ, особенно ценным для образовательных контекстов и совместного кодирования.
Многие разработчики хвалят Claude за его точность, ясное рассуждение и надежность в генерации чистого, понятного кода.
Однако эта прозрачность сопровождается многословностью и более медленными ответами, причем некоторые сообщают, что режим мышления иногда теряется в сложных задачах.
Gemini 2.5 Pro: лучший выбор для анализа длинного контекста
Огромное контекстное окно Gemini 2.5 Pro делает его непревзойденным для задач, включающих чрезвычайно большие документы, обширные базы кода или продолжительные разговоры.
Пользователи часто упоминают его скорость, обработку контекста и способность генерировать сложный рабочий код за один раз, причем некоторые разработчики отмечают, что он может исправлять проблемы, которые ставили в тупик другие модели благодаря своим контекстным возможностям.
Его сбалансированная производительность во всех областях в сочетании с исключительной обработкой контекста делает его превосходной моделью рассуждения общего назначения, несмотря на то, что не всегда лидирует в конкретных бенчмарках.
Сравнение цен и экономической эффективности
Анализ ценообразования API
OpenAI o3 стоит $10 за миллион входных токенов и $40 за миллион выходных токенов, позиционируясь как премиум-модель, но примерно на 25-50% дешевле, чем ее предшественник o1.
OpenAI o4-mini предлагает значительно лучшую ценность по $1.10 за миллион входных токенов и $4.40 за миллион выходных токенов, что на 90% меньше по сравнению с o3.
Claude 3.7 Sonnet стоит $3 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных токенов (включая токены мышления), позиционируясь между o3 и o4-mini.
API Google Gemini 2.5 Pro стоит примерно $1,25 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных (стандартное использование), что, по отзывам пользователей, делает его значительно дешевле o3.
Кроме того, наличие бесплатного тарифа через Google AI Studio является большим преимуществом, которое высоко ценит сообщество.
Соображения ценности помимо цены
Модели рассуждения часто используют значительно больше токенов, чем стандартные модели, причем Расширенное мышление Claude потенциально использует в 3-5 раз больше токенов, что значительно увеличивает затраты.
Некоторые пользователи сообщают о удивительно высоких затратах при использовании o1-pro (до $200 для сложных задач), с опасениями, что o3-high может иметь аналогичные последствия.
Эффективность контекстного окна также влияет — огромное окно Gemini позволяет решать проблемы с меньшим количеством обмена информацией, потенциально уменьшая общее использование токенов для задач, связанных с документами.
На основе сравнительного анализа, o4-mini предлагает лучшую общую ценность для большинства технических задач, в то время как Gemini 2.5 Pro превосходит для задач, требующих обширной обработки контекста.
Пользовательский опыт и производительность в реальном мире
Опыт программирования
В реальных сценариях программирования мнение пользователей часто расходится с рейтингами бенчмарков.
Gemini 2.5 Pro заслуживает похвалы за скорость, обработку контекста и генерацию кода за один раз, хотя некоторые сообщают о случайных ошибках или неоптимальном качестве кода.
Claude 3.7 Sonnet хвалят за точность, ясное рассуждение и надежную, чистую генерацию кода, что особенно ценно для отладки сложных проблем, несмотря на случайную многословность.
Отзывы о o3 и o4-mini смешанные, некоторые сообщают о случайной медлительности или проблемах с удобством использования в агентных режимах, в то время как другие впечатлены тем, как o4-mini-high может предвидеть контексты кодирования и генерировать безошибочный код.
Путаница в выборе модели
Многие пользователи выражают разочарование распространением вариантов моделей и неясными соглашениями по именованию, с комментариями вроде «сейчас уже около 13 моделей, когда мне следует использовать каждую из них?»
Схема именования подвергается критике, причем один пользователь отмечает, что «именование моделей настолько плохое, что это безумие».
Эта путаница усугубляется быстрыми циклами выпуска, причем многие пользователи отмечают, что рекомендуемые модели полностью изменились за несколько недель.
Возможности визуальной обработки
Улучшенное визуальное рассуждение этих моделей впечатляет многих пользователей, особенно способность o3 и o4-mini трансформировать и анализировать изображения путем увеличения, обрезки или улучшения текста на фотографиях.
Gemini 2.5 Pro получает похвалу за свою способность обрабатывать видеовходы, функцию, недоступную в o3 или o4-mini.
Способность «думать с изображениями» представляет значительный прогресс, который многие находят ценным для профессиональной работы с визуальными данными.
FAQ: Часто задаваемые вопросы о моделях рассуждения ИИ
OpenAI o3 лучше, чем Gemini 2.5 Pro?
Сравнение не такое однозначное — o3 лидирует в визуальном рассуждении (MMMU, MathVista) и разработке программного обеспечения (SWE-bench), в то время как Gemini 2.5 Pro превосходит в задачах с длинным контекстом благодаря своему окну в 1M токенов и лидирует на GPQA Diamond, причем o3 предлагает превосходное интегрированное использование инструментов, а Gemini обеспечивает лучшую ценность, делая «лучший» выбор полностью зависимым от вашего конкретного сценария использования.
Каковы ограничения использования для моделей OpenAI o3 и o4-mini?
С подпиской ChatGPT Plus вам доступно до 50 сообщений в неделю с OpenAI o3, до 150 сообщений в день с o4-mini и до 50 сообщений в день с o4-mini-high.
План ChatGPT Pro предлагает практически неограниченный доступ к этим моделям рассуждения, что делает его идеальным для пользователей, которым требуется обширное взаимодействие с ИИ для своих проектов или повседневной работы.
O4-mini хорош для программирования?
Да, o4-mini демонстрирует отличные возможности программирования, особенно для алгоритмических и математических задач программирования, набирая 68.1% на SWE-bench Verified и достигая впечатляющего рейтинга Elo 2719 на Codeforces, обеспечивая сильную поддержку программирования при значительно более низкой стоимости, чем o3, и получая похвалу от разработчиков за обработку как рутинных задач, так и сложных проблем с впечатляющей точностью.
Какая модель ИИ имеет самое большое контекстное окно?
Gemini 2.5 Pro имеет самое большое контекстное окно, начиная с 1 миллиона токенов с планами до 2 миллионов, значительно превосходя окна в 200 000 токенов у OpenAI o3/o4-mini и Claude 3.7 Sonnet, делая его уникально подходящим для анализа очень больших документов, баз кода или поддержания согласованности в чрезвычайно длинных разговорах.
Какой ИИ лучше всего подходит для математических задач?
O4-mini от OpenAI демонстрирует самую сильную производительность на бенчмарках соревновательной математики, достигая экстраординарной точности 93.4% на AIME 2024 и 92.7% на AIME 2025 без инструментов (повышаясь до 98.7% и 99.5% соответственно с Python), значительно превосходя другие модели и делая его явным лидером для продвинутых математических задач.
Поддерживает ли o4-mini ввод изображений?
Да, o4-mini поддерживает ввод изображений и демонстрирует сильные возможности мультимодального рассуждения, «думая с изображениями» путем прямой интеграции визуального контента в свою цепочку рассуждений, анализируя диаграммы, графики, фотографии и другие визуальные входные данные, и манипулируя изображениями через инструменты, включая обрезку, увеличение и вращение для извлечения информации.
Какая модель ИИ наиболее экономически эффективна для разработчиков?
OpenAI o4-mini обычно предлагает лучший баланс возможностей и доступности для разработчиков по цене $1.10/$4.40 за миллион входных/выходных токенов, в то время как Gemini 2.5 Pro обеспечивает исключительную ценность для крупных проектов благодаря своему контекстному окну и бесплатному уровню, при этом стандартный режим Claude 3.7 Sonnet предлагает хорошую ценность для прозрачного рассуждения, а его режим Расширенного мышления следует использовать избирательно из-за более высокого потребления токенов.
Заключение: выбор правильной модели рассуждения ИИ в 2025 году
После обширного тестирования и анализа очевидно, что мы вступили в новую эру возможностей ИИ, где каждая модель предлагает отдельные преимущества для разных сценариев использования.
OpenAI o3 превосходит в сложных мульти-инструментальных задачах с исключительным мультимодальным рассуждением и интеграцией инструментов, хотя и по премиальной цене.
OpenAI o4-mini демонстрирует замечательную производительность за долю стоимости, особенно в математике и программировании, представляя лучшее ценностное предложение для большинства технических пользователей.
Видимое мышление Claude 3.7 Sonnet обеспечивает уникальную прозрачность, ценную для образовательных и совместных контекстов, особенно для сложных задач программирования.
Массивное контекстное окно и сбалансированная производительность Gemini 2.5 Pro делают его исключительно универсальным для задач, включающих большие документы или базы кода.
Перемещаясь по этому развивающемуся ландшафту, выбор моделей на основе конкретных потребностей, а не общих рейтингов, является наиболее разумным — o3 для сложного мультимодального анализа, o4-mini для экономичных технических задач, Claude для прозрачного рассуждения и Gemini для обширной обработки контекста.
Будущее принадлежит моделям, которые могут думать, рассуждать и эффективно использовать инструменты — эти четыре модели рассуждения предлагают увлекательный взгляд на то, куда движется ИИ.
