Генеративные языковые модели в 2025 году: Обзор и анализ возможностей

В 2025 году генеративный искусственный интеллект (ИИ) продолжает оказывать глубокое преобразующее влияние на самые разные сферы жизни. Способность создавать новый контент, будь то текст, изображения, музыка или видео, делает этот сегмент ИИ одним из наиболее динамично развивающихся и обсуждаемых. Среди всех достижений в области генеративного ИИ особое место занимают генеративные языковые модели. Именно благодаря им широкая публика познакомилась с возможностями нейросетей, а их влияние ощущается сегодня практически во всех аспектах общества.

Революция генеративных языковых моделей в 2025 году

С момента появления таких платформ, как ChatGPT и DALL-E, после пандемии COVID-19, генеративный ИИ стал неотъемлемой частью нашей цифровой среды. Эти инструменты, использующие генерацию естественного языка (NLG) и большие языковые модели (LLM), доказали свою эффективность в повышении производительности при создании разнообразного контента — от статей и отчетов до визуальных материалов и даже озвучки — часто без явных инструкций. Демократизация ИИ, благодаря доступности таких инструментов, позволила бизнес-командам по всему миру активно внедрять их в свою работу. Это привело к ситуации, когда даже пользователи без глубоких технических знаний могут использовать возможности генеративного ИИ для создания контента, перевода текстов и улучшения поисковых систем.  

Параллельно с развитием языковых моделей значительные успехи были достигнуты и в области генерации изображений. Однако, подробный обзор моделей, способных создавать изображения, является темой для отдельной статьи. В рамках данного обзора мы сосредоточимся на генеративных языковых моделях, которые в 2025 году находятся на пике своего развития и оказывают наибольшее влияние на общество. Целью этой статьи является предоставление обзорно-аналитического взгляда на возможности, историю создания и ключевые тенденции развития этих интеллектуальных инструментов, с особым акцентом на модели, актуальные для русскоязычной аудитории.

Истоки интеллектуального текста: История создания генеративных языковых моделей

История создания генеративных языковых моделей насчитывает не одно десятилетие и прошла долгий путь от простых статистических методов до сложных нейронных архитектур. Первые шаги в языковом моделировании были сделаны еще в середине XX века, когда ученые начали экспериментировать со статистическими подходами для анализа текста. Ранние модели, такие как n-граммные модели, основывались на вероятности появления слова в зависимости от частоты его встречаемости в тексте. Хотя эти модели заложили основу, они имели существенные ограничения, особенно в плане понимания контекста.  

Значительный прорыв в развитии генеративных языковых моделей

Значительный прорыв произошел с развитием вычислительной техники и появлением нейронных сетей в 2000-х годах. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) позволили моделям учитывать более длинные зависимости в тексте, что стало важным шагом вперед. Однако подлинная революция наступила в 2017 году с появлением архитектуры трансформеров. Трансформеры, использующие механизм внимания, позволяли моделям эффективно обрабатывать длинные тексты и понимать сложные контексты, что стало ключевой технологией для современных генеративных языковых моделей.  

Компания OpenAI – пионер в создании генеративных языковых моделей

В этой эволюции особое место принадлежит компании OpenAI. Именно она разработала серию моделей GPT (Generative Pre-trained Transformer), которые продемонстрировали впечатляющие возможности в генерации текста, близкого к человеческому. Начало было положено в 2018 году с модели GPT-1. За ней последовали GPT-2 в 2019 году, которая показала значительные улучшения в генерации и распознавании контекста. В 2020 году OpenAI представила GPT-3, на тот момент самую масштабную и продвинутую языковую модель, поразившую мир своим качеством и связностью генерируемых текстов. Кульминацией этого этапа стало появление ChatGPT, чат-бота, построенного на основе моделей GPT и ставшего настоящим прорывом в области взаимодействия человека и ИИ. В 2023 году вышла еще более мощная модель GPT-4 и ее варианты, такие как GPT-4o, продолжая устанавливать новые стандарты в индустрии.  

Значительный вклад компании Google в развитие генеративных языковых моделей

Не осталась в стороне и компания Google, которая также внесла значительный вклад в развитие генеративных языковых моделей. В декабре 2023 года Google представила семейство мультимодальных моделей Gemini. Разработка Gemini стала результатом объединения усилий исследовательских групп DeepMind и Brain AI. Эти модели отличаются способностью обрабатывать и комбинировать различные типы данных, включая текст, изображения, аудио и видео. В основе Gemini лежат предыдущие разработки Google в области ИИ, такие как платформа LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), которая была представлена еще в 2021 году и демонстрировала способности к ведению диалогов и пониманию контекста. Платформа Gemini стала важным шагом Google в направлении создания более универсальных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта.  

Компания DeepSeek AI внесла важный вклад в развитие генеративных языковых моделей

Еще одним важным игроком на мировой арене генеративных языковых моделей стала китайская компания DeepSeek AI. Основанная в 2023 году, в Китае, DeepSeek быстро заявила о себе благодаря разработке высокопроизводительных языковых моделей. Модели DeepSeek, такие как V3 и R1, продемонстрировали впечатляющие результаты в различных бенчмарках, зачастую не уступая, а иногда и превосходя модели от OpenAI и Google. Примечательно, что компания, по некоторым данным, смогла достичь таких результатов, затратив значительно меньше ресурсов на обучение по сравнению с гигантами индустрии. Появление DeepSeek стало важным фактором, усилившим конкуренцию на рынке и показавшим, что инновации в этой области могут исходить из разных уголков мира.  

2025: Парад передовых языковых моделей

2025 год ознаменовался появлением и дальнейшим развитием целого ряда передовых генеративных языковых моделей, каждая из которых обладает своими уникальными особенностями и возможностями.

Perplexity от компании Perplexity

Perplexity представляет собой чат-бот и интеллектуальную поисковую систему, использующую искусственный интеллект для предоставления точных и полных ответов на запросы пользователей со ссылками на источники. Ключевые особенности Perplexity включают генерацию контента на основе анализа текста из различных источников с использованием обработки естественного языка и машинного обучения. Платформа обеспечивает высокую точность информации, опираясь на большие языковые модели, обученные на обширных наборах данных. Perplexity предлагает удобное мобильное приложение для iOS и Android с поддержкой голосового поиска и различных языков, а также расширение для браузера Chrome, позволяющее мгновенно суммировать веб-страницы и задавать вопросы прямо из панели инструментов. Инструмент обладает способностями к решению проблем, помогая в исследованиях, написании текстов и анализе инвестиций, предоставляя информацию, предложения и решения. Уникальной чертой Perplexity является его ориентация на предоставление цитированных источников, что делает его ценным инструментом для проверки информации и проведения исследований.  

Qwen2.5-Max от компании Alibaba

Qwen2.5-Max была разработана китайской компанией Alibaba для конкуренции с ведущими системами искусственного интеллекта, такими как GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet. Эта модель способна выполнять широкий спектр задач, включая поиск и обобщение информации в интернете, генерацию текста, анализ данных на фотографиях, написание кода и технической документации, а также создание изображений по текстовому запросу. Важно отметить, что Qwen2.5-Max доступна для использования в России без ограничений и необходимости использования VPN. Высокие результаты Qwen2.5-Max в бенчмарках и ее доступность на российском рынке делают ее серьезным конкурентом, предлагающим мощную альтернативу западным моделям.  

Dubao-1.5-Pro от компании ByteDance

Dubao-1.5-Pro — это продвинутая модель искусственного интеллекта, запущенная компанией ByteDance 22 января 2025 года. Модель включает режим “Deep Thinking”, превосходящий по производительности модели o1-preview и o1 в тесте AIME. Dubao-1.5-Pro также демонстрирует результаты, превосходящие deepseek-v3, gpt4o и llama3.1-405B в популярных бенчмарках. Модель построена на архитектуре MoE (Mixture of Experts), при этом количество активированных параметров значительно меньше, чем у вышеупомянутых моделей. Это позволяет Dubao-1.5-Pro достигать производительности плотной модели, используя лишь 1/7 от активированных параметров (например, 20 миллиардов активированных параметров обеспечивают производительность на уровне 140 миллиардов параметров в плотной модели). Экономическая эффективность и высокая производительность Dubao-1.5-Pro указывают на тенденцию к созданию более эффективных и мощных ИИ-моделей.  

GigaChat MAX от компании «Сбер»

GigaChat MAX — это текстовая модель от «Сбера», которая лежит в основе чат-бота GigaChat — российского аналога ChatGPT. Обновленная модель GigaChat MAX демонстрирует улучшенные результаты в таких областях, как биология, химия и физика, а качество решения математических задач увеличилось на 25%. Модель лучше запоминает контекст в многошаговых диалогах, связывая новые вопросы с предыдущей информацией. GigaChat также умеет создавать изображения по текстовому запросу с помощью сторонних нейронных сетей. Разработка GigaChat MAX является важным шагом в создании сильной отечественной языковой модели, адаптированной под российский контекст и язык.

YandexGPT от компании «Яндекс»

YandexGPT — это семейство текстовых моделей генеративного ИИ от «Яндекса», запущенное в октябре 2024 года. Оно включает две версии: YandexGPT 4 Pro для сложных задач и YandexGPT 4 Lite для более простых сценариев. В феврале 2025 года «Яндекс» также представил YandexGPT 5 Lite Pretrain — большую языковую модель на 8 миллиардов параметров, основанную на архитектуре Qwen-2.5 от Alibaba. Пятое поколение YandexGPT демонстрирует улучшения в понимании русского и английского языков, а также в написании кода, решении логических задач и генерации креативных решений. Развитие YandexGPT, включая использование модели Qwen-2.5 в качестве основы для пятого поколения, иллюстрирует тенденцию к использованию существующих сильных моделей и их дообучению для удовлетворения специфических региональных потребностей.

Cotype от компании МТС

Cotype — это модель от МТС, запущенная в 2024 году, доступная для установки в формате on-premise — на мощностях клиента. В 2025 году была представлена обновленная версия — Cotype Pro 2, которая на 40% быстрее и на 50% точнее обрабатывает длинные тексты. Модель адаптирована под выполнение более чем 100 корпоративных сценариев в России и может быть развернута на внутренней инфраструктуре компании без подключения к внешним серверам, что обеспечивает повышенную защиту данных. Такой подход Cotype к локальному развертыванию отвечает потребностям российских компаний, уделяющих особое внимание безопасности данных и соблюдению нормативных требований.

Другие заметные языковые модели 2025 года игроков рынка ИИ

Помимо вышеперечисленных моделей, в 2025 году популярность завоевали и другие заметные модели игроков на рынке генеративных языковых моделей.

• OpenAI o3 выделяется своими расширенными возможностями рассуждения, что делает ее ценным инструментом для задач, требующих критического мышления и анализа.
• Google Gemini 2.0 продолжает развивать мультимодальность, демонстрируя мастерство в обработке текста, изображений, аудио и видео.
• Anthropic’s Claude 3 (в конфигурациях Opus и Haiku) делает акцент на безопасности и надежности использования ИИ, минимизируя риски предвзятых или вредоносных результатов.
• Cohere’s Command R+ отличается возможностями генерации с расширенным поиском, что позволяет ей получать доступ к внешним источникам знаний.
• OpenAI GPT-4o Mini предлагает экономичную альтернативу без ущерба для качества.
• Microsoft’s Phi-4 демонстрирует высокую производительность в генерации текста и решении математических задач, являясь при этом моделью с открытым исходным кодом.
• Google’s Gemini Nano обеспечивает баланс между высокой производительностью и низкими требованиями к ресурсам, что делает ее идеальной для задач, выполняемых непосредственно на устройствах.
• Mistral 7B предлагает впечатляющую универсальность в компактном дизайне.
• Gemma 2 – серия Gemma 2 от Google, с размерами от 2 до 7 миллиардов параметров, делает акцент на легковесных моделях без потери глубины.
• A-Vibe  – стоит также отметить эту российскую модель от «Авито», которая заняла первое место в независимом российском бенчмарке MERA среди облегченных моделей, обойдя многие международные аналоги.

Разнообразие этих моделей, каждая из которых имеет свои сильные стороны, свидетельствует о зрелости и диверсификации рынка генеративных языковых моделей в 2025 году.  

Сравнительный анализ: Сильные и слабые стороны ведущих моделей

Рынок генеративных языковых моделей в 2025 году характеризуется широким спектром решений, каждое из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Сравнение ключевых характеристик и функциональности ведущих моделей позволяет выявить их особенности и определить наиболее подходящие варианты для различных задач.

Модель	Разработчик	Примерное количество параметров	Ключевые сильные стороны	Ключевые слабые стороны	Многоязычная поддержка	Доступность в России	Ключевые приложения
Perplexity	Perplexity AI	–	Поиск с цитированием источников, генерация контента, удобный интерфейс	Зависимость от внешних источников информации	Да	Да	Исследования, написание текстов, поиск информации
LLaMa 3.3	Meta AI	70 млрд	Высокая производительность, открытый исходный код, многоязычность	Требует значительных вычислительных ресурсов	Да (включая русский)	Да	Генерация контента, чат-боты, анализ текста
Qwen2.5-Max	Alibaba	–	Конкурентоспособная производительность, многофункциональность, доступность в России без VPN	Ограниченная информация о внутренней архитектуре	Да	Да	Генерация текста, анализ изображений, написание кода
Dubao-1.5-Pro	ByteDance	–	Высокая производительность, экономичность, режим “Deep Thinking”	Сравнительно новая модель, меньше информации об использовании в реальных условиях	Да	Да	Решение сложных задач, рассуждение
GigaChat MAX	Сбер	–	Ориентация на русский язык, интеграция с экосистемой Сбера, улучшенная производительность в ряде областей	Требуется Сбер ID, в некоторых задачах уступает зарубежным аналогам	Да (русский)	Да	Чат-бот, генерация текста, помощь в различных задачах
YandexGPT (Pro & Lite)	Яндекс	4 Pro: -; 4 Lite: -; 5 Lite Pretrain: 8 млрд	Хорошая производительность на русском языке, интеграция с сервисами Яндекса, различные версии для разных задач	В некоторых задачах может уступать лидерам, зависимость от экосистемы Яндекса	Да (русский, английский и др.)	Да	Генерация текста, ответы на вопросы, автоматизация поддержки
Cotype	МТС	–	On-premise развертывание, высокая безопасность данных, адаптация под корпоративные сценарии в России	Меньшая известность за пределами корпоративного сегмента в России	Да (русский)	Да	Корпоративные чат-боты, автоматизация внутренних процессов
OpenAI o3	OpenAI	–	Продвинутые возможности рассуждения	Проприетарная модель, доступ по подписке	Да	Ограниченный доступ	Исследования, анализ, решение сложных задач
Google Gemini 2.0	Google	–	Мультимодальность (текст, изображение, аудио, видео)	Проприетарная модель, доступ по подписке	Да	Ограниченный доступ	Генерация контента, мультимедийные приложения
Anthropic Claude 3	Anthropic	–	Безопасность и надежность, хорошая производительность на разных языках	Проприетарная модель, доступ по подписке	Да (включая китайский и японский)	Ограниченный доступ	Чувствительные приложения (здравоохранение, юриспруденция)
Cohere Command R+	Cohere	–	Оптимизация для поиска и генерации с использованием внешних знаний	Проприетарная модель, доступ по API	Да	Ограниченный доступ	Информационные чат-боты, поиск знаний
OpenAI GPT-4o Mini	OpenAI	–	Экономичность при сохранении высокого качества	Проприетарная модель, доступ по API	Да	Ограниченный доступ	Разработка AI-приложений с ограниченным бюджетом
Microsoft Phi-4	Microsoft	–	Доступность, хорошая производительность в генерации текста и математике, открытый исходный код	Может уступать более крупным моделям в некоторых сложных задачах	Да	Да	Образовательные приложения, генерация кода
Google Gemini Nano	Google	–	Высокая производительность при низких требованиях к ресурсам	Ограниченная функциональность по сравнению с более крупными моделями Gemini	Да	Ограниченный доступ	Мобильные приложения, задачи на устройствах
Mistral 7B	Mistral AI	7 млрд	Универсальность, компактность	Может уступать более крупным моделям в самых сложных задачах	Да	Да	Разработка AI-приложений, обработка естественного языка
Gemma 2	Google	2-7 млрд	Легкость и надежность, обучение на больших наборах данных	Может уступать более крупным моделям в некоторых сложных задачах	Да	Да	Суммаризация, перевод, генерация текста
Avito A-Vibe	Avito	< 10 млрд	Высокая производительность среди облегченных моделей на русском языке	Ориентация на задачи «Авито», меньшая известность за пределами компании	Да (русский)	Да	Автоматизация задач на платформе «Авито»

Значительное разнообразие

Как показывает таблица, существует значительное разнообразие в размерах моделей (количество параметров) и их специализации. Более крупные модели, как правило, обладают большей мощностью и способны решать более сложные задачи, но при этом требуют больше вычислительных ресурсов и могут быть дороже в использовании. В то же время, все большую популярность набирают меньшие по размеру, но более эффективные модели, которые могут быть оптимальным выбором для конкретных задач и позволяют снизить затраты.  

Многоязычная поддержка – важный аспект

Важным аспектом является многоязычная поддержка. Многие из представленных моделей, включая LLaMa 3.3, Qwen2.5-Max, YandexGPT и GigaChat MAX, обладают развитыми возможностями работы с русским языком, что делает их особенно актуальными для русскоязычной аудитории. Глобальные модели, такие как Gemini и Claude, также демонстрируют улучшение в понимании и генерации текстов на различных языках.

Доступность и варианты развертывания моделей

Наконец, стоит отметить различия в доступности и вариантах развертывания моделей. Большинство моделей доступны через облачные API, однако такие решения, как Cotype от МТС, предлагают возможность локальной установки на инфраструктуре клиента. Это особенно важно для организаций, предъявляющих высокие требования к безопасности данных и соблюдению нормативных требований.

Тенденции и перспективы: Куда движется рынок генеративных языковых моделей в 2025 году?

Рынок генеративных языковых моделей в 2025 году демонстрирует ряд ключевых тенденций, которые будут определять его дальнейшее развитие. Одной из наиболее заметных является движение в сторону мультимодальности. Все больше моделей, таких как Google Gemini, способны обрабатывать и генерировать не только текст, но и изображения, аудио и видео. Эта тенденция открывает новые возможности для создания более богатых и интерактивных AI-приложений.

Развитие AI-агентов

Другой важной тенденцией является развитие AI-агентов — автономных систем, способных выполнять задачи с минимальным вмешательством человека. Эти агенты могут значительно повысить эффективность рабочих процессов и автоматизировать принятие решений в различных отраслях.

Совершенствование возможностей рассуждения

Совершенствование возможностей рассуждения и повышение фактической точности языковых моделей также являются ключевыми направлениями развития. Уменьшение так называемых “галлюцинаций” — выдачи недостоверной информации — критически важно для повышения доверия к этим технологиям и их внедрения в ответственные приложения.

Ответственное развитие и эстетика

Растет внимание к вопросам ответственного развития ИИ и этическим аспектам его использования, включая выявление и устранение предвзятости в моделях. По мере того как ИИ все глубже проникает в общество, обеспечение его этичного и безопасного использования становится первостепенной задачей.

Развитие специализированных языковых моделей

Наряду с крупными универсальными моделями, наблюдается тенденция к разработке меньших по размеру, но более специализированных языковых моделей (SLMs) для решения конкретных задач. SLMs предлагают более эффективный и экономичный подход для целевых приложений, снижая вычислительную нагрузку.

Увеличение влияние на многие сферы жизни

Влияние генеративного ИИ, и в частности, языковых моделей, ощущается во многих секторах. В медиа они используются для создания контента, автоматизации рутинных задач и персонализации взаимодействия с аудиторией. В образовании они могут использоваться для персонализации обучения, автоматической проверки работ и создания интерактивных учебных материалов. В бизнесе генеративный ИИ помогает автоматизировать клиентский сервис, анализировать данные, прогнозировать спрос и оптимизировать различные процессы. В целом, генеративные языковые модели в 2025 году находятся на пороге широкого внедрения и обещают революционизировать способы создания контента, автоматизации задач и взаимодействия человека с компьютером.

На пороге новой эры интеллектуального взаимодействия

2025 год стал свидетелем впечатляющего прогресса в области генеративных языковых моделей. От истоков в статистических методах до современных нейронных архитектур, эти технологии прошли долгий путь и сегодня оказывают значительное влияние на общество. Модели, разработанные такими пионерами, как OpenAI, Google и DeepSeek, задают новые стандарты производительности и функциональности. Параллельно с ними активно развиваются и отечественные разработки, такие как GigaChat MAX, YandexGPT и Cotype, учитывающие специфику русскоязычного рынка.

Обзор ключевых моделей 2025 года, включая Perplexity, LLaMa 3.3, Qwen2.5-Max и Dubao-1.5-Pro, демонстрирует разнообразие подходов и возможностей, доступных пользователям. Сравнительный анализ выявляет сильные и слабые стороны каждой модели, подчеркивая важность выбора инструмента в зависимости от конкретных задач и требований.

Тенденции рынка указывают на дальнейшее развитие мультимодальности, появление более совершенных AI-агентов, повышение точности и надежности моделей, а также растущее внимание к этическим аспектам. Специализация моделей и разработка более эффективных решений также будут играть важную роль в будущем.

Заключение

В заключение следует отметить, что генеративные языковые модели в 2025 году находятся на пороге новой эры интеллектуального взаимодействия. Их потенциал для преобразования различных аспектов жизни огромен, и дальнейшее развитие этой технологии обещает еще более впечатляющие достижения. Важно продолжать исследования, уделять внимание этическим вопросам и ответственно подходить к внедрению этих мощных инструментов.

Источники

1. Самые продвинутые LLM дают прогнозы своего развития на 2025 год – Habr, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://habr.com/ru/articles/870742/
2. Защита прав человека и целостности информации в эпоху генеративного ИИ | Организация Объединенных Наций – the United Nations, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://www.un.org/ru/225935
3. Новые языковые модели 2025: экспертный анализ ведущих LLM – Nikta AI, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://nikta.ai/blog-bot/public/blog/%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8-2025-%D1%8D%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7-%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D1%83%D1%89%D0%B8%D1%85-llm.html
4. LLM (Большие языковые модели) – TAdviser, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:LLM_(%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8)
5. Сбер представил обновлённую модель GigaChat MAX, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://sber.pro/digital/publication/sber-predstavil-obnovlyonnuyu-model-gigachat-max/
6. Яндекс выкладывает в открытый доступ модель семейства нейросетей YandexGPT, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://yandex.ru/company/news/04-25-02-2025
7. Искусственный интеллект: достижения 2024 года, планы на 2025 год, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://roscongress.org/materials/iskusstvennyy-intellekt-dostizheniya-2024-goda-plany-na-2025-god/
8. В 2025 г. большие языковые модели оживут по новой – ComNews.ru, дата последнего обращения: апреля 9, 2025, https://www.comnews.ru/content/236904/2025-01-09/2025-w02/1008/2025-g-bolshie-yazykovye-modeli-ozhivut-novoy