Рынок LLM в 2025 году разделён на два лагеря: проприетарные модели (GPT-4o, Claude, Gemini) с закрытыми весами и open-source модели (Llama 3.1, Mistral, Qwen 2.5), которые можно запускать локально или через API. Выбор между ними зависит от задачи, бюджета и требований к приватности.
Сравнение качества: бенчмарки 2025
| Модель | Тип | Параметры | MMLU | HumanEval | MT-Bench |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | Проприетарная | ~1.8T (est.) | 88.7% | 90.2% | 9.3 |
| Claude 3.5 Sonnet | Проприетарная | N/A | 88.3% | 92.0% | 9.1 |
| Gemini 2.0 Pro | Проприетарная | N/A | 87.8% | 84.1% | 9.0 |
| Llama 3.1 405B | Open source | 405B | 87.3% | 89.0% | 8.9 |
| Qwen 2.5 72B | Open source | 72B | 85.3% | 86.4% | 8.6 |
| Mistral Large 2 | Open source | 123B | 84.0% | 84.5% | 8.5 |
| Llama 3.1 70B | Open source | 70B | 83.6% | 80.5% | 8.4 |
| DeepSeek V3 | Open source | 671B MoE | 87.1% | 88.2% | 8.8 |
Разрыв между проприетарными и open-source моделями быстро сокращается. Llama 3.1 405B и DeepSeek V3 уже приближаются к уровню GPT-4o по многим метрикам.
Стоимость: TCO для бизнеса
Сравним полную стоимость владения (TCO) для 10 млн запросов в месяц:
| Вариант | Стоимость/мес | Плюсы | Минусы |
|---|---|---|---|
| GPT-4o через API | ~$25,000 | Лучшее качество, без инфраструктуры | Дорого, vendor lock-in |
| Llama 3.1 70B (облако) | ~$4,000 | Дешевле в 6 раз, хорошее качество | Чуть ниже качество |
| Llama 3.1 70B (свой GPU) | ~$8,000* | Полный контроль, приватность | Нужна инфраструктура, DevOps |
| Роутинг через ModelSwitch | ~$8,000 | Лучшая модель для каждой задачи | Зависимость от gateway |
* Амортизация 4x A100 80GB + электричество + обслуживание
Приватность и контроль данных
Главное преимущество open-source моделей — возможность запуска на своей инфраструктуре:
- Данные не покидают ваш периметр — критично для финансового, медицинского и государственного сектора
- Нет зависимости от провайдера — модель работает даже при отключении от интернета
- Файнтюнинг — можно дообучить модель на своих данных для повышения качества в узкой области
- Нет цензуры — open-source модели менее ограничены в генерации контента
Однако проприетарные модели через API также улучшают приватность: OpenAI и Anthropic гарантируют, что данные через API не используются для обучения.
Что выбрать: матрица решений
| Сценарий | Рекомендация |
|---|---|
| Стартап, MVP, быстрый запуск | Проприетарные (GPT-4o, Claude) через API |
| Высокие требования к приватности | Open source на своей инфраструктуре |
| Массовые типовые задачи | Open source через API (Llama, Mistral) |
| Сложная аналитика и рассуждения | Проприетарные (GPT-4o, Claude) |
| Оптимизация бюджета | Роутинг: сложное на GPT-4o, простое на open source |
ModelSwitch предоставляет доступ и к проприетарным, и к open-source моделям через единый API. Вы можете начать с GPT-4o, а затем постепенно мигрировать типовые задачи на более дешёвые open-source модели, не меняя код.