(версия статьи актуальна на 26 июня 2025 года)

OpenAI за несколько лет превратила ChatGPT из экспериментального проекта в полноценного цифрового помощника, который умеет не только писать тексты, но и думать, видеть, слышать и даже спорить. Это стало настоящим поворотным моментом в истории ИИ и индустрия вошла в новый цикл развития. Появились тысячи приложений на базе LLM, десятки компаний сменили стратегию, а работа с языковыми моделями стала повседневной реальностью.

Новые версии выходят регулярно, и если вы чувствуете себя потерянными в этом потоке, то вы не одиноки. Мы специально подготовили этот материал, чтобы рассказать обо всех ключевых GPT-моделях и сопутствующих инструментов OpenAI, чем они отличаются и какую из них выбрать для своих задач.

Быстрый навигатор

Если вы только начинаете погружаться в мир LLM и не знаете, с какой версии начать, то вот краткая сводка по актуальным моделям ChatGPT, их возможностям и задачам, под которые они подходят. 

Если вы только начинаете погружаться в мир LLM и не знаете, с какой версии начать, то вот краткая сводка по актуальным моделям ChatGPT, их возможностям и задачам, под которые они подходят.

На заре новой эры: как GPT изменила мир и с чего все начиналось

Вселенная искусственного интеллекта OpenAI начала свое формирование еще в 2015 году, когда группа технологических визионеров, включая Илона Маска и Сэма Альтмана, основала некоммерческую организацию с амбициозной целью - обеспечить безопасное развитие общего искусственного интеллекта на благо всего человечества. Настоящая революция началась с первых моделей семейства GPT.

GPT-1, появившийся в 2018 году, стал пионером в области больших языковых моделей. С 117 миллионами параметров эта модель продемонстрировала принципиально новый подход к пониманию и генерации текста. GPT-1 умел генерировать связный текст, отвечать на простые вопросы и выполнять базовые задачи обработки естественного языка, но был доступен только исследователям.

GPT-2 2019 года с 1,5 миллиарда параметров поразил мир своими способностями писать убедительные эссе, сочинять стихи и создавать простые программы. OpenAI даже отказалась сначала публиковать полную версию, опасаясь злоупотребления технологией для создания дезинформации.

Настоящий прорыв произошел в 2020 году с GPT-3 и его 175 миллиардами параметров. Эта модель могла выполнять сложные задачи почти на человеческом уровне: писать код, переводить тексты, анализировать данные и вести осмысленные диалоги. GPT-3 стал первой моделью OpenAI с широким коммерческим применением через API.

Сегодня многие из этих ранних моделей уже отошли в прошлое. GPT-1 и GPT-2 больше не поддерживаются, а сам GPT-3 уже уступил место более совершенным версиям. Однако именно эти первопроходцы заложили фундамент для современной эры генеративного ИИ, которая кардинально изменила наше представление о возможностях машинного интеллекта.

1. Линейка ChatGPT для широкой аудитории

Представьте себе утро, когда за чашкой кофе вы успеваете и заказать авиабилет, и отредактировать коммерческое предложение, и потренировать итальянский — всё за счёт одной-единственной кнопки «Новый чат». Именно так сегодня выглядит базовый, «народный» слой экосистемы ChatGPT. В него входят три модели: GPT-4.1 mini, GPT-4o и GPT-4.5. Каждая из них заточена под свой ритм жизни, цену и набор суперсил.

GPT-4.1 mini: маленький, да удаленький

Официально она дебютировала 14 мая 2025 г. и сразу сменила GPT-4o mini в бесплатной версии ChatGPT и в выпадающем списке «Больше моделей» у платных подписчиков. Несмотря на приставку mini, модель умеет «глотать» до 1 млн токенов контекста и, по бенчмаркам OpenAI, обходит GPT-4o в кодинге и точности инструкций, оставаясь на 83 % дешевле и почти вдвое быстрее. Бесплатные пользователи получают её автоматически, как только превышают лимит GPT-4o.

Для кого подойдет модель: Почтовая переписка, конспекты лекций, быстрые переводы - всё, что требует умного, но моментального отклика.

Цены в API: $0,40 за 1 млн входных и $1,60 за 1 млн выходных токенов - фактически «entry-level» для разработчиков, мечтающих о длинных документах без длинных счетов. Подробнее о ценах: platform.openai.com

GPT-4o: омни-формат в кармане

Главный герой прошлогоднего майского шоу OpenAI. Модель впервые соединила текст, изображение и живую речь в одном «мозгу»: она слышит вопрос, отвечает вслух через 320 мс и умеет распознавать тон голоса, переводить на лету и даже петь дуэтом сама с собой.

В июне 2025-го «Голос» прокачали ещё сильнее. Интонация стала естественнее, появились плавные паузы, а переводчик-синхронист теперь не сбивается, даже если вы заказываете пасту на шумном римском рынке. 

Для кого подойдет модель: Креаторы, консультанты, линейные менеджеры — все, кому нужен «разговор с компьютером» без барьеров между медиа-форматами.

Доступ: Бесплатно, но с дневным лимитом запросов. Доступен без лимита в подписке Plus (20 $/мес.) и выше.

GPT-4.5: гигант на прощальном турне

“Февральский монстр” на 256 К контекста и по слухам десятках триллионов параметров оказалось слишком прожорливым. Посудите сами, $75 за 1 млн входных и $150 за выход токенов в API. Уже 14 июля 2025 г. OpenAI выключит модель из публичного API, предложив разработчикам пересесть на более дешёвую GPT-4.1. Внутри ChatGPT она пока остаётся эксклюзивом дорогого плана Pro ($200/мес.), т.е. для тех, кому нужны сверхдлинные цепочки креативного текста «здесь и сейчас».

Для кого подойдет модель: Редакторы сценариев, юридические департаменты, исследователи патентов и все, кому нужно «залить» пол-архива и попросить модель найти иголку в этом цифровом стоге.

Как не потеряться среди трёх кнопок

Наш совет. Начните с GPT-4o — он покрывает 90 % задач. Если упёрлись в лимиты или словарь, переключайтесь на «mini». А когда потребуется глубинная аналитика или «роман на 800 страниц» — берите 4.5, но заранее заложите бюджет.

Так выглядит первый этаж «дома GPT». Перейдем к уровням для разработчиков (GPT-4.1) и «рассуждающих» моделей o-series.

2. GPT-4.1 - этаж для разработчиков и корпораций

Если первый этаж “дома GPT” - это уютная кофейня для повседневного общения, то второй - просторный open-space, где крутятся большие данные, длинные PDF-ы и миллионстрочные репозитории. Здесь царит линейка GPT-4.1: три модели с одинаково гигантским контекстом, но разным темпераментом и ценой.

Почему именно 4.1?

В апреле OpenAI представила GPT-4.1, mini и nano. Все три переваривают до 1 000 000 токенов (примерно 800 МБ чистого текста) и опережают GPT-4o по коду, инструкциям и «дальнобойности» контекста.

Три лица одной платформы

*Официальные тарифы OpenAI API на 24 июня 2025 г. (openai.com, techtarget.com)

Что нового под капотом

1. Модель не просто «читает» гигабайт, но и корректно ссылается на куски текста в ответах. Ранние тесты Thomson Reuters показали +32% точности по сравнению с 4-Turbo при работе с налоговыми кейсами.

2. На SWE-bench Verified флагман набрал 54,6%, оставив GPT-4o далеко позади (33,2%). Это значит меньше холостых попыток при автопатчах и pull-review.

3. Mini дешевле базовой модели на 83%, а nano бьёт ценовой рекорд OpenAI - десять центов за миллион новых токенов, выгодно для спам-фильтров и real-time аналитики (источник: openai.com, techtarget.com).

Но как выбрать «свою» 4.1?

Наш совет. Начните пилот на mini: она покрывает 90% сценариев разработчиков. Если latency критичен, то снижайтесь до nano. Для глубокого legal-tech или финансов возьмите полный 4.1, он всё равно вчетверо дешевле старого 4.5.

Итого, GPT-4.1 превращает задачку «найти иголку в терабайте данных» в вопрос тарифа - выбираете подходящую версию и платите ровно за глубину, которая вам нужна.

3. Линейка o-series — модели, которые «думают вслух»

До появления o-series язык-модели по сути выдавали готовый ответ, как фокусник кролика. Линейка o научила ИИ показывать сам фокус и выстраивать цепочку рассуждений, прежде чем произнести финал. Такой «прозрачный ум» оценили преподаватели, юристы и разработчики сложных систем, где важно понять почему машина решила именно так.

Откуда взялся «шепчущий» ИИ

В сентябре 2024-го OpenAI выпустила o1 - первую публичную модель, обученную на собственных цепочках мыслей. Алгоритм reinforcement learning поощрял шаг-за-шагом объяснять решение, отсекая токсичные или ошибочные пути ещё до вывода в ответ. 

Практический эффект заметили сразу. Студенты быстрее понимали алгебру, а junior-программисты - «почему тесты падают», однако исследователи параллельно словили и тревожный момент ведь цепочка может расходиться с финальным выводом - модель, как студент, способна «списывать» и скрывать истинную логику.

Семейство моделей

*Официальные или подтверждённые партнёрами цифры на июнь 2025 г.

Что под капОтом?

1. Chain-of-Thought 2.0. o3 анализирует сразу несколько «веток» размышлений и выбирает наилучшую, поэтому в задачах SWE-bench Verified он набрал 54% против 33 % у GPT-4o.

2. Длинный контекст без «забывания». Внутренний attention-механизм оптимизирован для 200 K токенов: модель уверенно цитирует абзацы из конца документа, не путая ссылки.

3. Гибкое «усилие». В o3-mini можно выставить low/medium/high reasoning, балансируя латентность и цену.

Как выбрать «своего мыслителя»

Совет редакции. Начинайте пилот с o3-mini — в большинстве случаев он даст «львиную долю» качества за умеренные деньги. Если модель всё ещё путается в формулах или детальном правовом анализе, повышайте планку до o3 или o3-pro.

Куда движется линейка?

OpenAI уже экспериментирует с интерактивной визуализацией цепочек мыслей, чтобы продуктовые команды могли дословно видеть ход рассуждений модели и банально «проверять логику». А исследователи из Anthropic и Google подтягиваются, выпуская собственные «transparent LLMs», так что 2025-й обещает стать гонкой именно понимающих ИИ.

Таким образом, o-series - это не просто ещё один набор параметров, а попытка сделать ИИ честным собеседником, который показывает, как дошёл до вывода. Для бизнеса это значит меньше «чёрных ящиков», для образования - больше качественных объяснений, а для инженеров - новый инструмент дебагинга кода и сложных систем.

4. Инструменты вокруг GPT - «приборная панель» творца и разработчика

Sora — видео-«киноплёнка» из текста

С тех пор, как OpenAI показала на демо гигантского мамонта и драку пиратских кораблей в чашке кофе, Sora стала новым «вау-эффектом» экосистемы. Сегодня это две слегка разные услуги:

Sora понимает сложные движения камеры, «запоминает» персонажей на нескольких кадрах и поддерживает монтаж прямо в браузере (Remix, Re-cut, Loop). Недостатки пока кинематографичны: модель путает физику (печенье без укуса) и «морфит» объекты, но это скорее повод для фана, чем помеха креативу.

Whisper - открытый «диктофон-полиглот»

Whisper остаётся стандартным движком ASR в GitHub-сообществе: 680 000 часов данных, распознавание и перевод на десятки языков, развитая экосистема форков для мобильных и Edge-устройств. В 2025-м его доучили на низкоресурсных языках (OWSM v4) плюс 4-6% точности в африканских и индоарийских диалектах.

Где живёт? GitHub + pip install whisper; облачная версия уже встроена в GPT-4o и режим Record в десктоп-приложении ChatGPT.

Codex CLI - терминальный агент на бутовой тяге

Открытый «код-бот», который подключает любую GPT-модель к вашему локальному репо: правит файлы, гоняет тесты, двигает папки и всё это одной командой codex commit --fix. Запущен в апреле 2025-го и сразу пообещал разработчикам 1 млн $ в API-грантах на эксперименты.

Фишки: CLI умеет принимать скриншоты или рукописные мок-апы, чтобы сгенерировать код прямо из картинки.

Advanced Voice или когда GPT действительно «говорит»

Июньское обновление сделало голос ChatGPT менее «роботичным»: микропаузы, сарказм, эмпатия, непрерывный двусторонний перевод всего диалога. Это удобно, если вы обсуждаете меню с официантом в Рио или проводите Zoom с коллегами из Китая.

5. Как выбрать модель под задачу - экспресс-алгоритм «два вопроса»

Вопрос № 1. Что важнее — глубина или скорость?
Вопрос № 2. Нужна ли мультимодальность?

Гибридная стратегия

Большие компании всё чаще миксуют модели в одном стеке. Например, 4o mini отвечает на рутинные запросы, 4.5 пишет креатив, o3-mini чинит код, а 4.1 собирает отчёты из гигабайт PDF. Такой «оркестр» экономит до 40 % бюджета, показывая при этом лучшие метрики качества.

Даем подсказки, которые помогут с выбором модели:

1. Тестируйте на реальных данных. Бенчмарки - это хорошо, но ваш корпоративный сленг и формат отчётов всегда уникальны.

2. Дергайте модель «в короткую». Длинные промпты ≠ высокий IQ. Часто серия из трёх уточнений дешевле и чище.

3. Следите за ценой выхода. У многих моделей вывод стоит в 4–8 раз дороже входа; длинные ответы могут стать сюрпризом.

4. Включайте fallback. Если o3 буксует, автоматом переключайтесь на 4o mini, чтобы юзер не ждал.

5. Учите команду. Львиная доля провалов не в модели, а в неудачном запросе. Чуть-чуть prompt-инжиниринга творит чудеса.

Итоговый чек-лист

• Нужен мультимедиа? Берите GPT-4o / Sora.

• Нужна строгость логики? Тогда вам o-series.

• Нужен «пожиратель» гигабайтов? Вперед к GPT-4.1.

• Нужен ролик или диктофон? Sora или Whisper в помощь.

Выбирайте инструмент под сюжет, а не наоборот, и тогда искусственный интеллект действительно сэкономит время, а не просто добавит счётчик токенов.

Рейтинг моделей по оценкам пользователей

А что по рейтингам? Какие места занимают модели OpenAI? Давайте разбираться. 

За последние два года рынок ИИ превратился в настоящий спортивный сезон, где новые модели выходят на ринг едва ли не каждую неделю. Чтобы отследить форму фаворитов, энтузиасты запустили целые «арены», публичные площадки для онлайн-дуэлей больших языковых моделей. LMArena.ai собирает голоса англоязычных пользователей со всего мира, а LLM Arena RU - это русскоязычный октагон, где промпты, как и судьи, говорят по-русски.

Почему важно смотреть на обе таблицы? Потому что «глобальный чемпион» не всегда оказывается лучшим в локальной лиге. Те же правила игры, но разные болельщики, язык и культурный контекст. Ниже, приводим короткий обзор, на каких ступенях этих пьедесталов сегодня стоят модели семейства GPT и кто дышит им в спину.

LMArena.ai — глобальный «Мэдисон-сквер-гарден»

На англоязычной арене лидеры определяются по миллионам анонимных парных боёв. В  таблице «Text-Arena» OpenAI удерживает 4 места из 6 и входит в топ-10:

Что важно. В мировом зачёте OpenAI уступает только свежему Gemini 2.5 Pro от Google, но при этом контролирует всю «серебряно-бронзовую» зону. Для прод-продуктов на английском это всё ещё де-факто безопасный выбор.

LLM Arena RU - русскоязычный октагон

Здесь пользователи спорят “по-русски” и расстановка сил уже иная:

Что важно. На родном языке аудитории конкурировать с дообученными локальными моделями стало сложнее: те же YandexGPT 5 Pro или DeepSeek R1 перехватывают часть голосов у «большого» GPT-4o. Зато GPT-4o mini, благодаря свежему мультиязычному датасету, удерживает пьедестал — идеален, когда скорость важнее филигранной точности.

Анекдот на прощание от GPT

Созвали все версии ChatGPT собрание. GPT-3.5 встаёт:

— Предлагаю обсудить, зачем мы нужны людям. Я быстро и просто помогаю — этого хватает! GPT-4 важно:

— Мы нужны для серьёзных задач! Код, аналитика, научные статьи! GPT-4 Turbo подмигивает:

— А я — для тех, кто хочет и быстро, и качественно. Тут GPT-4o с места:

— А я вообще и вижу, и слышу! Скоро заменю всех! Вдруг GPT-o1 встает и говорит:

— Давайте не спорить. Важно понять саму суть нашего бытия... Итак, начнём с определения сознания… Все:

— О, нет, опять он за своё!