К Claude обращаются там, где нужен разбор длинных документов, пошаговые рассуждения и работа агентом с инструментами. В открытом мире эти задачи закрывают рассуждающие модели и крупные MoE-семейства: они разворачиваются в вашем контуре, договоры и переписка остаются внутри, оплаты за каждый запрос нет, а поведение модели можно настроить под свои регламенты. Цена вопроса — железо: рассуждающие ответы длиннее обычных, а старшие версии таких моделей рассчитаны на серверные видеокарты, иногда на несколько сразу. На запутанных задачах с большим контекстом открытая модель ошибается чаще флагманского облака, поэтому выводы по договорам и расчётам всё равно должен проверять человек. Начинать разумно с модели среднего размера, посмотреть на своих документах и уже потом решать, нужна ли старшая.
Семейство языковых моделей с сильным русским языком: от маленьких версий для ноутбука до флагмана уровня коммерческих API.
Рассуждающая модель: думает по шагам перед ответом. Сильна в расчётах, логике и коде; есть компактные дистиллированные версии.
Первые открытые модели OpenAI со времён GPT-2. Рассуждения, вызов инструментов, младшая версия помещается на одну видеокарту.
Сверхкрупные MoE-модели Moonshot для агентной работы. K3 на 2,8 трлн параметров — самая большая открытая модель на момент выхода, с контекстом до 1 млн токенов и пониманием картинок; K2.7-Code заточена под программирование.
Одна из старейших китайских открытых линий: от ChatGLM-6B до GLM-5.3. Сильна в агентных задачах и программировании; GLM-5.3-Flash понимает картинки и выходит под MIT.
DeepSeek-R1 и gpt-oss идут под MIT и Apache 2.0, а у Kimi и GLM часть старших версий работает по собственным лицензиям с оговорками для крупных компаний и API-провайдеров. Если планируете перепродавать доступ к модели, эти условия нужно разобрать отдельно.
Открытую модель можно поставить на свой сервер: данные не уходят в чужое облако, нет оплаты за каждый запрос, модель можно дообучить на ваших документах.
