Gemini, Grok, Claude: честный разбор сильных и слабых сторон от инженера AI.Анар Лавренов, Романенко

Искусственный интеллект сегодня — это не пузырь и не сингулярность. Это зрелая технология, вышедшая на плато и ищущая новые пути развития. Именно такова центральная мысль беседы Юрия Романенко с Анаром Лавреновым — директором AI-департамента компании Sponge, практикующим специалистом в области машинного обучения с 2019 года.

Гость последовательно разбирает природу нынешнего состояния отрасли. Все ведущие языковые модели — Claude, GPT, Gemini, Grok — построены на архитектуре трансформеров, которой скоро исполнится десять лет. Бенчмарки от модели к модели меняются незначительно, качественного прорыва не происходит. Причина — не в нехватке данных и не в дефиците инвестиций, а в исчерпанности самой архитектурной парадигмы. Мир ждёт принципиально новой архитектуры, которая придёт на смену трансформеру так же, как трансформер в своё время вытеснил рекуррентные сети.

В этих условиях индустрия сосредоточилась на двух направлениях: агентских системах и протоколе MCP, разработанном Anthropic. LLM перестаёт быть просто чат-ботом и становится полноценным рабочим ассистентом, интегрированным в инструменты пользователя — от IDE до систем управления задачами. Claude Code, по оценке гостя, уже сейчас позволяет разрабатывать мобильные приложения за полторы тысячи долларов там, где команда middle-разработчиков обошлась бы в десятки тысяч.
Отдельный сюжет — конкурентный ландшафт. DeepSeek не совершил архитектурной революции: его удешевление основано на Switch Transformer — разработке Google 2021 года. Китайцы, однако, движутся по пути оптимизации, и модели серии Qwen заслуживают внимания. Gemini выделяется нативной мультимодальностью и огромным контекстным окном. Grok проигрывает лидерам по бенчмаркам и лишён публичной исследовательской базы.

Украинский сюжет: проект национальной LLM от Минцифры — это дообучение американской модели Gemma, а не самостоятельная разработка. Правильная стратегия, по мнению гостя, — путь французского Mistral: компактная модель, корпоративная интеграция, региональные рынки Центральной Европы.
Финальный тезис: LLM — инструмент, а не субъект. Отсутствие мотивации, самосознания и долгосрочного целеполагания — фундаментальные ограничения трансформерной архитектуры. Над их преодолением работает Янн Лекун. До тех пор управляющим остаётся человек.

Анар Лавренов в Тредсе https://www.threads.com/@anar_lavrenov?igshid=NTc4MTIwNjQ2YQ==

Мерч можно купить здесь:
https://medoyid.com

Поддержать проекты Юрия Романенко можно так:

Банка Монобанка на студию https://send.monobank.ua/jar/5C86fTjsiU

Станьте спонсором канала:
https://www.youtube.com/channel/UCXzXmDrD1R670eh6hbe-zwQ/join

Вы можете поддержать канал:
На мой Патреон https://www.patreon.com/romanenkoyuriy
на карту Привата 4731 1856 1467 7968.
на карту Монобанка 5375 4114 2205 9084
PayPal ivo.branov@gmail.com

Подписывайтесь на мой каналы в соцсетях:

Мой Telegram -канал https://t.me/romanenko_dns
Моя бизнес-страница в Facebook https://www.facebook.com/yuriy.romanenko
Моя страница в Instagram: https://www.instagram.com/hayate_ua/​​
Моя страница в Twitter https://twitter.com/shan_yan

ТАЙМКОДЫ
00:02:00 — Приветствие.
00:04:12 — Путь в профессию: от проджект-менеджера через big data к машинному обучению. Компетенции гостя
00:08:55 — Пузырь или реальность? Почему ИИ — не хайп: аргументы от Microsoft до OpenAI
00:10:48 — ИИ — это не только LLM: робототехника, рекомендательные системы, космос
00:10:55 — Плато языковых моделей: почему бенчмарки перестали расти
00:11:42 — Архитектура трансформеров и её пределы: десять лет без смены парадигмы
00:15:33 — Куда ушли усилия индустрии: агентские системы и протокол MCP от Anthropic
00:17:48 — Чем отличаются Claude, GPT, Gemini: данные, техники обучения, алайнмент
00:23:15 — Сильная команда Anthropic. Борис Чернов и Claude Code
00:24:04 — Что такое агент: LLM плюс инструменты. Практические кейсы
00:29:45 — Джун против Claude Code: экономика разработки. Мобильное приложение за $1500
00:33:44 — DeepSeek — не архитектурный прорыв: Switch Transformer от Google 2021 года
00:36:47 — Китайская стратегия: оптимизация вместо масштабирования. Прогноз по Qwen
00:38:07 — Подписки Claude: в чём реальная разница между $20 и $200
00:39:44 — Grok: закрытость, слабые бенчмарки, отсутствие публичных исследований
00:42:03 — Gemini: нативная мультимодальность, огромный контекст, экосистема Google
00:44:45 — Проблема данных: дефицит, синтетические датасеты, закрытые источники
00:50:16 — Нужна ли Украине собственная LLM? Критика проекта Минцифры. Модель Mistral как образец
00:56:30 — ИИ в корпоративном мире: где автоматизировать, где нельзя. Финансы и юриспруденция — зона риска
01:08:55 — Квантовые компьютеры и ИИ: влияние на стоимость, но не на качество моделей
01:13:52 — Google как интеллектуальный донор отрасли: трансформер, DeepSeek, история OpenAI
01:17:23 — Автоматизация малого и среднего бизнеса: make.com, n8n, практические сценарии

#ии #технологии #искусственныйинтеллект

Видео Gemini, Grok, Claude: честный разбор сильных и слабых сторон от инженера AI.Анар Лавренов, Романенко канала Yuriy Romanenko