AI-инструменты 2025: Полный технический анализ Perplexity, ChatGPT, Gemini и DeepSeek

🎯 Резюме: Кто лучше?

🏗️ Технические архитектуры

Perplexity AI: RAG Гибридная система

Архитектура компонентов:

1. Hybrid Distributed Retrieval Engine — многоуровневый поиск

   • Векторный поиск (семантический) + keyword search (точный)

   • Обработка ~50 кандидатов документов

   • Интеграция с Vespa.ai для real-time индексирования

2. Multi-Stage RAG Pipeline — извлечение + ранжирование

   • DeBERTa-v3 Cross-Encoder для neural re-ranking

   • T5-based chunking для контекстного фьюжена

   • Metadata enrichment для точности

3. 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)

4. 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

5. 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):

1. 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

2. Multi-Layer Attention (MLA)

   • Заменяет стандартный attention на compressed KQV matrices

   • Снижает latency и memory overhead

   • Hybrid attention: Global (long-context) + Local (efficiency)

3. 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

4. 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)

🧠 Преимущества и недостатки:

Точность и Галлюцинации

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)

Генерация кода (HumanEval+)

Оценка галюцинаций (LongFact)

🎯 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

🔗 Дополнительные ресурсы

• Perplexity Technical Deep Dive: ByteByteGo

• DeepSeek-R1 Architecture: Towards AI

• ChatGPT Hallucinations: Benchmark analysis

• Gemini 2.5 Developer Guide: DataCamp

• RAG for LLMs

• FutureAGI