Сравнение LLM-моделей
Интерактивная битва нейросетей в стиле Technical.City: прямые бенчмарки, скорость, контекст, аппаратные требования и индекс «цена / качество».
GPT-4o-mini
Сверхдешёвая рабочая лошадка для ботов, суммаризации и интеграций
Дата релиза:
Gemini 2.0 Flash
Молниеносная мультимодальная модель с контекстом 1M токенов
Дата релиза:
Сильные стороны Gemini 2.0 Flash:
- ✓Выше точность в коде (+4% SWE-bench)
- ✓Точнее в олимпиадной математике (74% vs 70.2%)
- ✓Дешевле в 1.5x ($0.175 vs $0.2625 за 1M)
- ✓Шире контекст: 1049K токенов
Gemini 2.0 Flash побеждает в тестах с преимуществом 9.3%.
Сравнение в бенчмарках (Technical.City Bars)
Прямое сопоставление результатов тестов по кодингу, математике, логике и следованию инструкциям.
Сравнение по практическим сценариям
Какая модель лучше справляется с конкретными прикладными задачами в реальной работе
Программирование и архитектура
Написание кода, рефакторинг, отладка и автоматизация
Точные науки, математика и логика
Алгоритмы, доказательства, научные гипотезы и reasoning
Эрудиция, тексты и перевод
Академические знания, деловая переписка и статьи
Анализ гигантских документов и RAG
Работа с огромным контекстом, PDF-книгами и базами
Скоростные чат-боты и агенты
Отклик в реальном времени, цена за поток и стабильность
Технические характеристики и цены (Спецификации)
Сравнение аппаратных параметров, API-цен и скоростных показателей
| Параметр | GPT-4o-mini | Gemini 2.0 Flash |
|---|---|---|
| Разработчик / Провайдер | OpenAI | |
| Дата релиза | ||
| Архитектура | DENSE | DENSE |
| Доступность весов | Закрытые (API-only) | Закрытые (API-only) |
| Thinking / Reasoning режим | Стандартный (Direct) | Стандартный (Direct) |
| Контекстное окно (вход) | 128K токенов | 1M токенов ✓ |
| Максимальный ответ (выход) | 16.4K токенов ✓ | 8.2K токенов |
| Входные модальности | text, image | text, image, audio, video, pdf |
| Цена за 1M входных токенов | $0.15 / 1M | $0.1 / 1M ✓ |
| Цена за 1M выходных токенов | $0.6 / 1M | $0.4 / 1M ✓ |
| Скорость генерации (токен/сек) | ~140 t/s | ~180 t/s ✓ |
| Задержка до первого токена (TTFT) | ~320 мс | ~250 мс ✓ |
| Кэширование промптов (Prompt Caching) | Да (скидка до 90%) | Да (скидка до 90%) |
Популярные дуэли нейросетей
Прямые сравнения флагманов и открытых моделей в стиле Technical.City
Claude 3.7 Sonnet против GPT-4o
Флагман Anthropic с Thinking Mode против главного мультимодального универсала от OpenAI.
DeepSeek R1 против OpenAI o3-mini
Открытый китайский MoE-гигант против быстрой reasoning-модели OpenAI в математике и коде.
Claude 3.7 Sonnet против DeepSeek R1
Лучшая в мире модель по SWE-bench против лидера олимпиадной математики MATH.
GPT-4o-mini против Gemini 2.0 Flash
Сравнение двух ультрадешёвых и сверхбыстрых моделей для чат-ботов и интеграций.
Llama 3.3 70B против Qwen 2.5 72B
Две лучшие в мире открытые 70B-модели от Meta и Alibaba для собственного сервера.
Gemini 2.5 Pro против Claude 3.7 Sonnet
Google с гигантским контекстом против точнейшей логики и глубокого кодинга Anthropic.
Claude 3.5 Sonnet против Qwen 2.5 Coder 32B
Сможет ли 32B открытая модель от Alibaba победить золотой стандарт закрытого кода?