За яку нейромережу платити: GPT, Claude, Gemini чи Grok

1) Логіка підходу: 4 критерії оцінки

Автор пропонує оцінювати моделі через чотири групи задач:

1. Написання коду та створення автономних агентів
2. Якість комунікації (розмова, стиль, “емоційність”)
3. Мультимодальність (робота з текстом, зображеннями, відео, аудіо, файлами)
4. Глибокі дослідження та робота з великими обсягами даних (аналітика, узагальнення, висновки)

2) Claude 4.5: фокус на код, “артефакти” та роботу з файлами

Що автор стверджує про Claude

• Називає Claude найсильнішим для написання коду.
• Описує лінійку моделей Claude (у відео згадуються Haiku, Sonnet 4.5, Opus 4.5) та їх орієнтовне позиціонування для повсякденних і складніших задач.
• Як ключову перевагу підкреслює функцію Artifacts — можливість створювати в інтерфейсі «міні-додатки» на базі запиту користувача.

Приклад, який демонструє автор

• Автор бере приклад Excel-файлу з великим набором даних (згадується «10 000 автомобілів», багато колонок).
• Просить створити інтерактивний дешборд для аналізу продажів та менеджерів.
• Далі показує, що інструмент:
  • будує структуру дешборда,
  • формує візуалізації,
  • дає узагальнення та рекомендації,
  • додає можливість експорту/вивантаження результатів у файл (Excel).

Додаткові можливості, які озвучені

• Автор згадує корпоративні інтеграції (розширення в браузері та робота з даними всередині корпоративних середовищ).
• Окремо демонструє сценарій, де ШІ може виконувати дії в електронних таблицях (створити аркуш, побудувати графіки тощо).

3) Grok 4.1: інструмент для розмов і “вільного стилю”

Позиціонування в ролику

• Автор називає Grok більш придатним для:
  • спілкування,
  • «відпочинкового» використання,
  • демонстрації більш «вільної» манери відповідей.

Що ще згадується

• Окремо показує, що сервіс вміє:
  • генерувати зображення,
  • анімації/відеофрагменти (у межах інструменту),
  • працювати з голосовою взаємодією.
• Акцентує, що стиль відповідей може бути «без цензури» (як це сформульовано у відео), і наводить приклад розмовної взаємодії.

4) Gemini 3: ставка на мультимодальність і роботу з різними типами даних

Головна теза автора

• Gemini подається як “стовідсотково мультимодальна” платформа, яка опрацьовує:
  • текст,
  • код,
  • зображення,
  • відео,
  • аудіо,
  • PDF,
  • дані з таблиць.

Демонстраційний сценарій

• Автор описує кейс: завантажити аудіо (наприклад, запис наради) й отримати протокол наради (учасники, тези, рішення, доручення).
• Далі згадує можливість створювати “джеми” (Gems) — налаштовані міні-сценарії/інструменти під типові задачі.

Візуальна генерація

• Автор окремо підкреслює генерацію зображень і наводить приклади, що виглядають як «фото/журнальний стиль», а також згадує, що інструмент може генерувати й відео (залежно від підписки).

5) ChatGPT / GPT 5.2: універсальність, контекст і покрокові задачі

Як це описано в ролику

• Автор стверджує, що ChatGPT добре підходить для:
  • розуміння контексту,
  • покрокового виконання задач (коли це правильно задано),
  • аналізу великих обсягів інформації та формування висновків.
• Згадує екосистемні інструменти (окремо називає генерацію зображень і спеціалізовані інструменти для коду), а також ідею підключення «додатків» всередині екосистеми.

6) Підсумок, який робить автор

1. Однієї “найкращої” нейромережі під усе не існує — вибір залежить від задач.
2. Найефективніший підхід — комбінувати інструменти під різні етапи роботи (аналіз, код, мультимодальність, комунікація).
3. Окрема теза автора: користувачам важливо не лише обрати модель, а й вміти формулювати запити (промпти) під конкретний тип задач.

Читайте також: Російська брехня у кіно: як дубляж перетворюється на інструмент пропаганди

Читайте також: n8n для новачків: що це таке і як зробити першу автоматизацію без коду (покрокова інструкція)