Нейросети и ИИ-модели: обзор, сравнение, применение

Разбираемся, как устроены современные ИИ, какие модели существуют, сколько стоит их использование и где они уже приносят результат. Цифры и цены — на октябрь 2026 года.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это класс компьютерных систем, которые выполняют задачи, традиционно требующие человеческого интеллекта: понимают язык, распознают образы, принимают решения, генерируют текст и код.

Современный бум связан с большими языковыми моделями (LLM) — нейросетями, которые обучаются на огромных объёмах текста и учатся предсказывать следующее слово в последовательности. Именно эта простая задача, масштабированная до миллиардов параметров, порождает способность вести диалог, писать код, анализировать документы и рассуждать.

Понятие

Параметры

Внутренние «настройки» модели. Чем их больше, тем сложнее закономерности она улавливает. 1 млрд параметров — условная граница «большой» модели.

Понятие

Токен

Единица текста: слово, часть слова или символ. Цены API указываются за 1 миллион токенов.

Понятие

Контекстное окно

Объём текста, который модель «держит в голове» за один раз. Современные модели — до 1–2 млн токенов.

Три категории моделей

🔒 Проприетарные

Доступ только через API или чат. Обычно максимальное качество, оплата за токены. Примеры: GPT-6, Claude Opus 5, Gemini 4.

Сравнить →

🔓 Открытые (open-weight)

Веса можно скачать и запустить локально или в облаке. Лицензии разные: MIT, Apache 2.0, Llama. Примеры: DeepSeek V4, Qwen 3.8, Kimi K3, GLM-5.3.

Сравнить →

🆓 Бесплатные (free tier)

Бесплатный доступ с лимитами через веб-чат или ограниченный API. Хорошо для прототипов и обучения. Примеры: Gemini Flash, Llama 4 на Groq, Mistral Small.

Условия →

С чего начать изучение

Основы

Как устроен ИИ

Откуда берутся модели, жизненный цикл, токенизация и идея answer-движка.

Открыть раздел → Обзор

Модели и цены

Проприетарные, открытые и бесплатные модели: качество, цена за миллион токенов, контекст.

Открыть раздел → Доступ

Подключение к ИИ

Браузер, API, локальный запуск. Сколько нужно железа и что такое RAG-инфраструктура.

Открыть раздел → Практика

Как выбрать модель

Критерии выбора под задачу, бюджет и требования к приватности. Три шага.

Открыть раздел → Применение

Отраслевые сценарии

Девять отраслей: задача, решение и реальный кейс 2026 года.

Открыть раздел → Право

Закон 243-ФЗ

Кого касается регулирование ИИ, что считается «большой моделью» и какие есть обязанности.

Открыть раздел → Вопросы

Вопросы и ответы

Девять частых вопросов про ИИ: данные, токенизация, закон, ёмкости, рынок.

Открыть раздел → Справка

Глоссарий

LLM, RAG, токен, fine-tune, GEO и другие термины простыми словами.

Открыть раздел →

Куда движется рынок

Модели быстро дешевеют и коммодитизируются: преимущество всё чаще не в самой модели, а в данных, надёжности и проверяемости ответа. Четыре направления, которые развиваются активнее всего:

Agentic RAG

От «одноразового поиска» к агентам, которые планируют, ищут, проверяют и уточняют ответ.

Мультимодальность

Мультимодальные базы знаний, кросс-модальный поиск, парсинг PDF со сложной вёрсткой.

Безопасность retrieval

Retrieval — новая поверхность атаки. Guardrails и оценка качества — самый быстрорастущий сегмент.

GEO

Видимость внутри ответов ИИ становится отдельным каналом привлечения клиентов.

Нужен ИИ внутри вашего процесса?

Разберём задачу, подберём модель и посчитаем стоимость — бесплатно, за 2 рабочих дня.

Обсудить задачу