7 августа компания OpenAI выпустила новую версию своей языковой модели. Многие блогеры, новостные каналы и просто обыватели сразу же приступили к тестированию нейросети самыми различными запросами. И VICTORY group — не исключение. В статье рассказываем, так ли хорош ChatGPT-5 и чем он отличается от DeepSeek и Grok.
Коротко о GPT-5: что это и что нового
Как рассказали OpenAI у себя на сайте, GPT-5 – поколение специально разработанного подмножества машинного обучения с упором на более устойчивое рассуждение, длинный контекст и работу с несколькими типами данных (текст, изображения, документы).
Ключевая идея новой модели – меньше «фокусов», больше предсказуемости в рабочих сценариях, где нужно помочь с подготовкой каких-либо материалов, написать программный код, провести аналитику.
Как отмечают создатели ИИ, была улучшена связность длинных ответов, стабильность при повторных переформулировках, аккуратная работа с инструкциями и готовность к интеграциям. Если говорить коротко, то модель получила больше «попаданий с первого раза» и меньше ручной доводки.
Границы применения
На сегодняшний день ChatGPT-5, по нашему опыту, поможет со следующими несложными задачами:
Написание лендингов;
Аналитика (сводки, метрики);
Техническая поддержка (FAQ-боты на базе знаний, маршрутизация обращений);
Составление документов (регламенты, шаблоны);
Dev-ассистент (рефакторинг, тестирование).
Однако даже здесь GPT не стоит доверять на 100%, ведь нейросеть требует очень подробного указания и малейшая неточность в промте может привести к ошибке. Важно помнить, что все результаты генерации обязательно нуждаются в проверке специалиста.
Сравнение: ChatGPT 5/Grok 4/DeepSeek-V3
Глядя на стремительное развитие нейросетей, сложно удержаться от сравнения разных вариантов. VICTORY group провела небольшое исследование, чтобы выяснить, какая из трех самых популярных нейросетей лучше справляется с одной и той же задачей, и действительно ли GPT-5 способен оставить конкурентов позади.
Мы выбрали самые базовые языковые модели на данный момент в каждой нейросети – никаких улучшенных и глубоко думающих моделей. Каждой нейросети мы дали следующую задачку:
«Расскажи кратко, как правильно производить лидогенерацию для маленькой компании»
Посмотрим, кто справится с задачей лучше.
Результат исследования: DeepSeek-V3
Китайская нейронка выдала результат сразу же – она не стала думать, искать информацию или что-то просчитывать.
Начало ответа от DeepSeek
DeepSeek выдал информативный, но очень громоздкий текст, несмотря на то, что в запросе мы обозначили, что ответ должен быть кратким.
Продолжение ответа от DeepSeek
После этого мы попросили нейронку выдать более краткий ответ.
Краткий ответ от DeepSeek
Результат вы видите сами. В целом, не так уж и плохо, но все же китайский ИИ в «базовой комплектации» не очень качественно обрабатывает запрос, упуская некоторые моменты, обозначенные в задаче.
Итог: на выполнение изначального запроса потребовалось 2 промпта.
Результат исследования: Grok 4
Переходим к нейронной сети Илона Маска. Grok начал сразу же анализировать запрос, произвел поиск в интернете по запросу «best lead generation strategies for small businesses 2025». В общей сумме, он просканировал 18 ресурсов, чтобы найти необходимую информацию.
Начало работы Grok
Далее он начал выписывать полноценный гайд: «Шаги по лидогенерации для маленькой компании».
Ответ от Grok
По итогу, Grok, как и его китайский коллега, вывел на экран полноценную инструкцию, а не краткий ответ, который изначально у него запрашивался. А если все же на него «надавить» и попросить дать так, как планировалось изначально, то ответ последовал следующий:
Продолжение ответа от Grok
Grok не стал искать информацию (хотя мы и попросили сформировать ответ заново) и вывел результат за 6 секунд. Он взял свой предыдущий итог и вынес основную суть, которую от него запрашивали.
Итог: Grok ушел недалеко от DeepSeek, ведь на полноценный краткий ответ у него ушло также 2 промпта.
Результат исследования: ChatGPT 5
ChatGPT практически сразу после получения задачи выдал следующий ответ:
Ответ от ChatGPT
И вот тут мы поймали ИИ «за руку» – он выдал ответ для обычной компании, а уже после спросил, нужно ли дать список именно для маленькой компании. Либо ChatGPT в базовой версии не сумел прочитать промпт нормально, либо он решил нас подло провести, выведя уточняющий вопрос уже после вывода информации.
Итог: Базовая версия ChatGPT не совсем правильно справилась с поставленной задачей. Хоть базовая версия и отличается от той же «Thinking» (более тщательный анализ запроса, улучшенный вывод результата), но она также обязана правильно выполнять свою задачу.
Подводя итоги
Новая языковая модель GPT-5 неплоха в выполнении несложного запроса, но не так хороша, как другие нейронные сети. А не так давно мы опубликовали статью про то, как ИИ помогает бизнесу уже сейчас и чего ожидать в будущем, где рассказали все особенности и риски.