AI-инструменты 2025: Полный технический анализ Perplexity, ChatGPT, Gemini и DeepSeek
🎯 Резюме: Кто лучше?
Инструмент | Оценка | Сильная сторона |
|---|---|---|
Perplexity AI | 4.20/5 | Точность + RAG архитектура |
ChatGPT | 3.85/5 | MoE + GPT-4o мультимодальность |
DeepSeek | 3.75/5 | MoE эффективность + бесплатно |
Gemini | 3.35/5 | Контекст 1M + видео обработка |
🏗️ Технические архитектуры
Perplexity AI: RAG Гибридная система
Архитектура компонентов:
Hybrid Distributed Retrieval Engine — многоуровневый поиск
Векторный поиск (семантический) + keyword search (точный)
Обработка ~50 кандидатов документов
Интеграция с Vespa.ai для real-time индексирования
Multi-Stage RAG Pipeline — извлечение + ранжирование
DeBERTa-v3 Cross-Encoder для neural re-ranking
T5-based chunking для контекстного фьюжена
Metadata enrichment для точности
Multi-Model Orchestration Layer — динамическая маршрутизация
Автоматический выбор модели по типу запроса
Использует: Perplexity Sonar (in-house), Claude 3.5, GPT-4o, Mixtral
Зависит от режима: Quick (быстро), Pro (балансовый), Deep Research (глубоко)
Citation & Transparency Module — встроенные ссылки
Inline citations с источниками и confidence scores
Уникальная особенность: каждый факт имеет URL и метаданные источника
Reduces hallucinations благодаря веб-верификации
ROSE Inference Stack — оптимизированная обработка
Custom-built система на NVIDIA GPU (AWS)
Параллельная обработка для снижения latency (1.2–2.5 сек)
Cost-efficient routing между моделями
Результат: 400M search queries/месяц (November 2025)
ChatGPT: MoE + Multimodal Transformer
GPT-4o Параметры:
Общее количество параметров: ~200 млрд (некоторые источники: 1.76 трлн для полного GPT-4)
Архитектура: Mixture of Experts (8 моделей × 220B параметров каждая)
Expert система: 16 experts по 110B параметров, активируется Top-K routing
Multimodal: обрабатывает текст, аудио, видео в реальном времени
Контекст: 128K токенов на входе
Языки: 50+ языков поддерживаются
Специфика GPT-4o mini: ~8 млрд параметров (сопоставим с Llama 3 8B)
Проблемы:
Галлюцинации в ChatGPT-4o: ~15.8% на everyday queries (vs GPT-5: 4.8%)
Ухудшение качества: o3 показывает 12.9% hallucination rate на HealthBench (vs GPT-5 thinking: 1.6%)
Неизвестная точная архитектура: OpenAI не публикует full specs
Производительность:
Reasoning models (o1-preview): 300B параметров с усиленным мышлением
Context handling: 128K tokens поддерживает многодокументный анализ
DeepSeek-R1: MoE + Multi-Layer Attention
Архитектура (671B параметров):
Mixture of Experts Framework
Всего: 671B параметров
Активировано на запрос: только 37B параметров (~5.5% от всего)
Dynamic gating на базе learned centroids (не FFN-router)[71]
Load Balancing Loss для равномерного использования experts
Multi-Layer Attention (MLA)
Заменяет стандартный attention на compressed KQV matrices
Снижает latency и memory overhead
Hybrid attention: Global (long-context) + Local (efficiency)
Transformer Layers: 61 слой глубины
Input context: 128K токенов (расширено с 4K через YaRN)
Soft Token Merging для redundancy elimination
Dynamic Token Inflation для сохранения критической информации
Reasoning Capability
Trained with reinforcement learning (RL) для step-by-step мышления
o1-level performance на math/logic (конкурирует с OpenAI)
Inference требует больше tokens для reasoning (коэффициент ~10x)
Уникальное преимущество: математика и алгоритмика
MATH benchmark: конкурирует с GPT-4o и Claude 3.5
Coding: LeetCode-level задачи
Gemini 2.5 Pro: Sparse MoE + Multimodal Native
Архитектура (Google):
Тип: Sparse Mixture-of-Experts с трансформерами
MoE роутинг: Dynamic token routing к subset experts (как Perplexity и DeepSeek)
Нативная мультимодальность: Text, Vision, Audio в одной архитектуре
Входные данные:
Text, images, audio, video files
Context window: 1M токенов (1 млн tokens)
Видео: до 3 часов контента
Output: 64K tokens
Мышление модель:
Думающий режим с step-by-step reasoning
SoTA на frontier coding and reasoning benchmarks
Обработка сложных agentic workflows
Инструменты и функции:
Tool use (вызов external functions)
Structured output (JSON, code generation)
Search integration (Google Search)
Knowledge cutoff: January 2025
Проблемы точности:
Галлюцинирует на political topics[59]
OCR hallucination rate: 60% (vs others 28–40%)[76]
Medianинке: GPT-4o лучше на vision tasks (>10% hallucination vs 15.8%)
Контекст vs Perplexity:
Gemini: 1M tokens (обширный анализ)
Perplexity: Live web-search (актуальность)
Различные приоритеты: Gemini на объём, Perplexity на freshness
📊 Сравнительная таблица (Технические параметры)
Параметр | Perplexity | ChatGPT (GPT-4o) | DeepSeek-R1 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|---|
Параметры | N/A (multi-model) | 200B–1.76T | 671B (37B active) | N/A (closed) |
Архитектура | RAG hybrid + multi-model | MoE (8×220B) | MoE + MLA | Sparse MoE |
Context window | Live web | 128K tokens | 128K tokens | 1M tokens |
Multimodal | Текст + изображения | Text, audio, video | VL2 (слабее) | Text, audio, video, video (3h) |
Real-time search | ✅ Да (веб-индекс) | ⚠️ Плагин | ❌ Нет | ✅ Google Search |
Hallucination rate | ~5% (web-verified) | 15.8% (o1: 3.6%) | ~10% | 15.8% (vision: 60% OCR) |
Латенси | 1.2–2.5 сек | 2–3 сек | 2–3 сек | 3–5 сек |
Inference stack | ROSE (AWS NVIDIA) | OpenAI proprietary | Open-source | Google proprietary |
Citations | ✅ Inline + URL | ❌ Нет (default) | ❌ Нет | ⚠️ Google integrations |
🧠 Преимущества и недостатки:
Точность и Галлюцинации
Модель | Точность | Галлюцинации | Источник |
|---|---|---|---|
Perplexity | 95% | 5% (web-checked) | [21][24] |
ChatGPT o1 | 96% | 1.6% (with thinking)[74] | [74] |
ChatGPT o3 | 92% | 12.9% (HealthBench)[74] | [74] |
GPT-4o | 85% | 15.8% | [76] |
DeepSeek-R1 | 90% | 10–12% | [49] |
Gemini 2.5 | 84% | 15.8% (text), 60% (OCR)[76] | [76] |
Область применения
Когда использовать каждый
Perplexity. Область применения: исследование в реальном времени и анализ данных
✅ Сценарии:
- Текущие новости, события, рынки (live web-data)
- Fact-checking и верификация информации
- Аналитические отчёты с цитируемыми источниками
- API: https://api.perplexity.ai (Pro users)
❌ Не подходит:
- Творческое письмо (фокус на точность, не креативность)
- Long-context анализ (нет 1M tokens)
ChatGPT (GPT-4o). Область применения: Content, Code, Reasoning
✅ Сценарии:
- Код-генерация, отладка (128K context для больших файлов)
- Creativity: copywriting, brainstorming, стратегия
- Multimodal reasoning: изображения + текст
- API: OpenAI Batch API (дешевле, асинхронно)
❌ Не подходит для исследований:
- на данных из веба: устаревшие данные;
- требующие точность к фактам, поскольку приводит к 15.8% галлюцинаций.
DeepSeek-R1. Область применения: математика, логика и алгоритмы
✅ Сценарии:
- LeetCode-level problems (конкурирует с o1)
- Mathematical proofs и символических вычислений
- ML/AI research (open-source модель)
- Fine-tuning и custom training
- Бюджетное решение (бесплатно)
❌ Не подходит:
- Web-searching (offline)
- Creativewriting
- Limited context (128K, не 1M как Gemini)
Gemini 2.5 Pro. Область применения: мультимодальность и анализ больших документов.
✅ Сценарии:
- Video analysis: до 3 часов видео в одном запросе
- Codebase review: 1M tokens = ~30K строк кода
- Document analysis: многостраничные PDF с диаграммами
- Tool-use workflows: вызовы API, структурированный output
❌ Не подходит:
- High-accuracy factual queries (OCR hallucination: 60%)
- Real-time data (Jan 2025 cutoff)
- Political/sensitive topics (bias issues)
💻 Интеграция и API
Perplexity API
# Код-пример
import requests
response = requests.post(
"https://api.perplexity.ai/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
json={
"model": "sonar-pro", # or claude, gpt-4o
"messages": [{"role": "user", "content": "Latest AI trends"}],
"return_citations": True, # Автоматические цитаты
"search_domain_filter": ["github.com"] # Фильтр источников
}
)
RAG Pipeline (simplified):
User Query → Hybrid Search (Vector + Keyword)
→ Neural Re-ranking (DeBERTa-v3)
→ Context Fusion → Model Routing
→ Answer + Citations + Confidence Score
ChatGPT API
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", # или gpt-4o-mini, o1-preview
messages=[...],
vision_enabled=True, # Multimodal
temperature=0.7,
max_tokens=4000 # До 128K
)
MoE Routing (OpenAI internal):
Query → Intent Recognition → Expert Selection (Top-2 of 8)
→ Parallel Processing → Result Aggregation
DeepSeek API
import requests
response = requests.post(
"https://api.deepseek.com/chat/completions",
json={
"model": "deepseek-reasoner", # или deepseek-chat
"messages": [...],
"temperature": 0.0, # Best for reasoning
"max_tokens": 8000 # Reasoning может потребовать 10x больше
}
)
Open-source deployment (на своём сервере):
# Quantized версия (7B parameters, 4-bit)
ollama pull deepseek-r1:7b-q4
ollama serve
# Inference
curl http://localhost:11434/api/chat \
-d '{
"model": "deepseek-r1:7b-q4",
"messages": [{"role": "user", "content": "Solve: x^2 - 5x + 6 = 0"}],
"stream": false
}'
Gemini API
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=API_KEY)
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro-exp")
# Multimodal с видео
response = model.generate_content([
"Analyze this video:",
genai.upload_file(path="video.mp4"), # До 3 часов
"Focus on: people, actions, timing"
])
Управление контекстом для больших файлов:
# 1M tokens = целая кодобаза
with open("large_codebase.zip") as f:
response = model.generate_content([
"Review this codebase for security issues:",
f.read() # Весь архив в одном запросе
])
🔐 Угрозы связанные с безопасностью и приватностью
Perplexity
❌ Android уязвимости: hardcoded API keys, отсутствие SSL-verification[51][54]
✅ Шифрование данных в transit
⚠️ Comet браузер: prompt injection risks через OCR[57]
ChatGPT
✅ SOC 2 compliance
✅ Enterprise data protection
✅ Нет использования user prompts для обучения (opt-in)[32]
DeepSeek
✅ Open-source → полная прозрачность
⚠️ Self-hosted требует собственной security hardening
✅ No cloud data collection (локальное развёртывание)
Gemini
✅ Google compliance (GDPR, CCPA)
✅ Enterprise SLA
⚠️ Google analytics integration (privacy concerns)[26]
📈 Бенчмарки и метрики (November 2025)
Задачи на рассуждение (MATH, AIME)
Модель | Точность | Комментарии |
|---|---|---|
GPT-5 thinking | 92% | SoTA (private) |
DeepSeek-R1 | 88% | Open, competitive |
GPT-4o | 82% | Baseline |
Gemini 2.5 | 80% | Улучшено vs 1.5 |
Генерация кода (HumanEval+)
Модель | Pass: |
|---|---|
GPT-4o | 92% |
DeepSeek-R1 | 89% |
Gemini 2.5 | 85% |
Оценка галюцинаций (LongFact)
Модель | Hallucination % |
|---|---|
GPT-5 (thinking) | 0.7% |
Perplexity | 5% |
DeepSeek-R1 | 10% |
ChatGPT o3 | 12.9% |
Gemini 2.5 | 15.8% |
🎯 Рекомендации для разных ролей
Senior ML Engineer
Primary: DeepSeek-R1 (open-source, fine-tuning, research)
Secondary: Gemini 2.5 Pro (1M context для codebases)
Стек:
DeepSeek R1
(reasoning) +Gemini 2.5
(multimodal) +Perplexity
(research papers)
Data Scientist / Analyst
Primary: Perplexity (live data + sources)
Secondary: ChatGPT (data visualization ideas)
Инструменты:
Perplexity API
для ETL +ChatGPT
для EDA
Software Developer / Startup
Primary: ChatGPT (productivity, ecosystem)
Secondary: DeepSeek (cost optimization)
Stack: GPT-4o (daily) + DeepSeek (math-heavy tasks)
Content Creator / Writer
Primary: ChatGPT (creativity)
Secondary: Perplexity (fact-checking)
Не подходит: DeepSeek (нет веб-поиска), Gemini (медленно)
Enterprise / Research Lab
Build stack:
Perplexity (real-time intelligence)
DeepSeek self-hosted (proprietary data)
Gemini (multimodal workflows)
ChatGPT Pro (creative/general)
📝 Выводы
Перплексити лидирует в точности (95%) благодаря RAG + web-verification, но Android уязвимости требуют внимания.
ChatGPT остаётся универсальным — новые версии (o1, o3) снижают hallucinations (1.6%) vs других, но дороговато ($200/мес).
DeepSeek революционен для tech: MoE архитектура, бесплатен, o1-level reasoning, полностью open-source.
Gemini 2.5 выигрывает в multimodal (видео 3h) и контексте (1M), но проигрывает в точности и скорости.
Best practice: Комбинируйте
Исследование и анализ → Perplexity
Работа над статьями: ChatGPT
Math & ML Research: DeepSeek
Multimodal & Enterprise: Gemini