Хайп vs реальность: что tech-медиа пишут об ИИ и кто реально лучший в 2025?

За последний месяц я детально отслеживал каждую статью об искусственном интеллекте в ведущих западных tech-изданиях. 200 статей из TechCrunch, VentureBeat и MIT Technology Review за 26 дней — в среднем почти 8 новостей об ИИ каждый день. Цель эксперимента была проста: понять, совпадает ли то, о чём громче всего кричат медиа, с реальными возможностями ИИ-моделей.

Спойлер: не совпадает. И разрыв между медийным шумом и реальностью оказался весьма значительным.

Методология исследования

Я мониторил три ключевых источника tech-новостей:

• TechCrunch — крупнейшее издание о стартапах и технологиях

• VentureBeat — фокус на enterprise-решениях и ИИ

• MIT Technology Review — академический взгляд на технологии

Из всего потока новостей отбирались только статьи, связанные с искусственным интеллектом — упоминание компаний-разработчиков, конкретных моделей, AI-продуктов или технологий машинного обучения. Затем я анализировал:

• Частоту упоминаний компаний

• Частоту упоминаний конкретных моделей

• Популярные темы и тренды

• Распределение по источникам

Для сравнения с реальностью использовал свежие данные из Chatbot Arena Leaderboard — одного из самых авторитетных независимых рейтингов ИИ-моделей, основанного на миллионах реальных пользовательских оценок.

Что пишут медиа: результаты анализа

Распределение по источникам

Первое, что бросается в глаза — TechCrunch доминирует в освещении ИИ-тематики:

TechCrunch публикует 7 из 10 статей об ИИ среди этих трёх изданий. Это говорит о том, что издание делает сильный акцент на AI как на главный технологический тренд.

ТОП компаний по упоминаниям в медиа

А вот кого чаще всего упоминают журналисты:

OpenAI — безоговорочный лидер медийного пространства, упоминается в каждой 7-й статье. Это почти в 3 раза чаще, чем Google или Meta. Anthropic, создатель Claude, получает всего 3 упоминания — в 9 раз меньше, чем OpenAI.

ТОП моделей по упоминаниям

Если смотреть на конкретные модели:

ChatGPT остаётся самым узнаваемым брендом в ИИ — о нём пишут в 3 раза чаще, чем о Gemini. Claude упоминается всего 1 раз за весь период наблюдения.

О чём пишут: популярные темы 2025

Анализ заголовков и категорий показал следующие тренды:

Самая популярная тема — деньги. Фандрайзинги, оце��ки стоимости компаний, инвестиционные раунды. AI Agents на втором месте — тема автономных агентов набирает обороты. Интересно, что про генерацию изображений писали всего 2 раза — хайп спал, это уже commodity.

Реальные возможности: что показывают тесты LMArena

Text (Текстовые задачи)

ТОП-10 моделей для работы с текстом

Тройка лидеров: Gemini 2.5 Pro и две версии Claude (Opus 4.1 и Sonnet 4.5) с режимом мышления. Разрыв минимальный — всё решают последние проценты качества.

WebDev (Веб-разработка)

Для разработчиков особенно важен рейтинг в создании кода

Для кодинга лидируют GPT-5 и Claude. Anthropic занимает 3 из 5 первых мест.

Vision (Мультимодальность)

Работа с изображениями:

Gemini — король мультимодальности. Google традиционно силён в работе с визуальным контентом.

Text-to-Image (Генерация изображений)

Китайская модель Hunyuan от Tencent делит первое место. Но кто о ней слышал в западных медиа?

Text-to-Video (Генерация видео)

Veo от Google и Sora от OpenAI делят лидерство. Но также отлично показывает себя китайская Hailuo.

Search (Поиск)

Grok от xAI (Илона Маска) лидирует в поиске. Но о нём почти не пишут.

Сравнение: медиа vs реальность

Теперь самое интересное — сопоставим медийный шум с реальными возможностями.

Инсайт #1: OpenAI доминирует в новостях, но не в качестве

В медиа:

• OpenAI — 28 упоминаний (14%)

• ChatGPT — 13 упоминаний (6.5%)

• Безусловный лидер по присутствию

В тестах:

• ChatGPT-4o — только 3-6 место в текстовых задачах

• GPT-5 в топе, но не на первом месте

• Claude Opus 4.1 и Gemini 2.5 Pro впереди

Вывод: OpenAI отлично умеет работать с медиа и PR, но технологически уже не является безоговорочным лидером. Google и Anthropic догнали и местами обогнали.

 Инсайт #2: Claude — скрытый чемпион

 В медиа:

• Anthropic — 3 упоминания (1.5%)

• Claude — 1 упоминание (0.5%)

• Почти невидим

В тестах:

– Claude Opus 4.1 — делит 1-3 места в Text

– Claude — 1-2 места в WebDev

– Claude — в топе по reasoning

Вывод: Самая недооценённая медиа компания. Anthropic делает великолепные модели, но совершенно не умеет их пиарить. Или не считает это приоритетом.

Инсайт #3: Китайские модели — терра инкогнита

В медиа:

• DeepSeek — 0 упоминаний

• Qwen — 0 упоминаний

• Hunyuan — 0 упоминаний

• О китайских моделях не пишут вообще

В тестах:

• Qwen3-max — 4-е место в Text (1433 score)

• Hunyuan Image 3.0 — 1-е место в генерации изображений

• DeepSeek R1 — в топ-10 по WebDev

Вывод: Западные медиа игнорируют китайские модели, хотя они уже в мировом топе. Языковой и политический барьер работает в обе стороны.

Инсайт #4: Google недооценён, xAI переоценён

Google в медиа: 10 упоминаний (5%)

Google в тестах: Gemini 2.5 Pro — абсолютный лидер по Text и Vision

xAI в медиа: 1 упоминание (0.5%)

xAI в тестах: Grok 4 — лидер по Search

Оба недооценены медиа относительно их технологических достижений. При этом о каждом новом твите Илона про AI пишут все издания, но Grok тестируют единицы.

 Инсайт #5: Тренды медиа ≠ тренды технологий

 О чём пишут медиа (топ-3):

1. Бизнес/инвестиции (8.5%)

2. AI Agents (5.5%)

3. Coding (3.5%)

Что реально развивается (по LMArena):

1. Multimodal модели (Vision + Audio)

2. Reasoning / CoT модели (o1, o3, Claude thinking)

3. Генерация видео (Veo, Sora, Hailuo)

Медиа фокусируются на деньгах и агентах, а реальный прогресс идёт в мультимодальности и reasoning. Показательно: генерация изображений почти исчезла из новостей (1% статей), потому что стала обыденностью.

Практические выводы: какую модель выбрать

 На основе тестов Chatbot Arena, вот мои рекомендации по выбору модели под разные задачи:

Для текстовых задач (письмо, анализ, общение)

Лучший выбор: Gemini 2.5 Pro или Claude Opus 4.1

Бюджетный вариант: Claude Sonnet 4.5 (отличное соотношение цена/качество)

Альтернатива: Qwen3-max (если работаете с китайским рынком)

Для программирования

Лучший выбор: GPT-5 High или Claude Opus 4.1 (thinking)

Быстрый вариант: Claude Sonnet 4.5

Неожиданность: MiniMax-M2 в топ-5

Для работы с изображениями (распознавание)

Лучший выбор: Gemini 2.5 Pro

Альтернатива: ChatGPT-4o Latest

Google здесь вне конкуренции.

Для генерации изображений

Лучший выбор: Hunyuan Image 3.0 или Seedream 4

Проверенный вариант: Imagen 4.0 Ultra от Google

Забудьте: DALL-E и Midjourney уже не в топе

Для генерации видео

Лучший выбор: Veo 3.1 от Google (с audio)

Альтернатива: Sora 2 Pro от OpenAI

Бюджетный: Hailuo 2.3 (из Китая)

Для AI-поиска

Лучший выбор: Grok 4 Fast Search

Альтернатива: Perplexity Sonar Pro

От гигантов: Gemini 2.5 Pro Grounding или o3 Search

Почему такой разрыв между медиа и реальностью?

Несколько факторов объясняют этот феномен

1. PR и маркетинг

   OpenAI тратит огромные бюджеты на PR. Anthropic фокусируется на продукте. Результат: ChatGPT знают все, Claude — только профессионалы.

2. Timing

   ChatGPT был первым массовым продуктом в эпоху LLM. Первопроходцы получают непропорционально много внимания, даже если их потом обгоняют.

3. Бизнес-новости интереснее технических

   Журналистам проще написать про $100M раунд, чем разбираться в архитектуре transformer’ов. Отсюда фокус на инвестициях, а не на бенчмарках.

4. Западоцентричность медиа

   TechCrunch, VentureBeat и MIT Technology Review — американские издания. Они пишут о своих компаниях. Китайские модели в топах, но о них просто не знают.

5. Бенчмарки сложны

   Chatbot Arena — отличный инструмент, но он не попадает в новостную повестку. Статья “OpenAI привлёк $X млрд” соберёт больше просмотров, чем “Claude обогнал GPT на 12 пунктов ELO”. 

Что из этого следует для разработчиков

Несколько советов на основе этого анализа:

1. Не верьте хайпу — тестируйте сами

   То, о чём больше всего кричат, не обязательно лучшее. Проверяйте модели на своих задачах.

2. Следите за бенчмарками, а не за новостями

   Chatbot Arena, MMLU, HumanEval — эти метрики важнее громких пресс-релизов.

3. Смотрите на китайские модели

   Qwen, DeepSeek, Hunyuan — они уже в мировом топе и часто бесплатны или дешевле западных аналогов.

4. Claude недооценён

   Если вы всё ещё используете только ChatGPT, попробуйте Claude. Особенно для кода и сложных reasoning-задач.

5. Gemini — тёмная лошадка

   Google незаметно сделал одну из лучших моделей. Особенно сильна в мультимодальности.

6. Используйте специализированные модели

   Для поиска — Grok или Perplexity. Для видео — Veo. Для изображений — Hunyuan. Универсальные модели не всегда лучшие.

Заключение

Анализ 200 статей показал огромный разрыв между тем, о чём пишут tech-медиа, и реальными возможностями ИИ-моделей. OpenAI доминирует в новостях, но Claude и Gemini часто превосходят его в тестах. Китайские модели в топах, но о них никто не знает на Западе. Журналисты пишут про инвестиции, а настоящий прогресс происходит в reasoning и мультимодальности.

Главный вывод: в мире ИИ нельзя полагаться только на новости. Если вы разработчик, исследователь или просто интересуетесь технологиями — изучайте бенчмарки, тестируйте модели сами и следите за малоизвестными игроками. Часто именно они делают самые интересные вещи.

Я продолжаю отслеживать новости об ИИ и публикую самые важные и интересные в своём Telegram-канале Ai&I (https://t.me/ai_and_i_news). Там вы найдёте не только хайп, но и реальные технологические прорывы — на русском языке, кратко и по делу.

А какие модели используете вы? Совпадает ли ваш опыт с результатами LMArena? Делитесь в комментариях! 

Все данные актуальны на начало ноября 2025 года.