Мультимодальные нейросети 2026: текст + картинки + звук
Модели, понимающие сразу несколько типов данных
Обновлено: 16 апреля 2026 г. · 18 моделей в рейтинге
Мультимодальная модель — это одна нейросеть, которая умеет одновременно: читать текст, видеть картинки, понимать звук, иногда генерировать всё это. В 2026 году флагманы от OpenAI, Anthropic и Google все мультимодальные по умолчанию.
Главное преимущество — один интерфейс для разных задач. Вместо трёх отдельных API (text, vision, speech) у вас один запрос с mixed input. Показал фото → задал вопрос текстом → получил ответ текстом + сгенерированной картинкой. Это меняет UX приложений.
Ранжирование — по MMMU-Pro (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding), тесту который даёт модели картинку и текстовый вопрос — нужно ответить, опираясь на оба. Это главный объективный способ оценить мультимодальность.
| # | Модель | MMMU-Pro | Input $/1M | |
|---|---|---|---|---|
1 |  Claude Opus 4.7 Anthropic | — | $5 | Обзор → |
2 |  GPT-4o Mini OpenAI | — | $0.15 | Обзор → |
3 |  Gemini 2.5 Pro Google | 81.7% | $1.25 | Обзор → |
4 | Gemini 3.1 Pro Google | 81% | $2 | Обзор → |
5 |  Perplexity AI Perplexity | — | $3 | Обзор → |
6 | GPT-5.4 OpenAI | 78.4% | $2.50 | Обзор → |
7 | Claude Opus 4.6 Anthropic | 77.3% | $5 | Обзор → |
8 |  Gemma 4 Google DeepMind | 76.9% | Free | Обзор → |
9 | Claude Sonnet 4.6 Anthropic | 75.6% | $3 | Обзор → |
10 |  Muse Spark Meta | 74.8% | $3 | Обзор → |
11 | Llama 4 Maverick Meta | 73.4% | $0.27 | Обзор → |
12 |  Grok 3 xAI | 73.1% | $3 | Обзор → |
13 | Gemini 2.0 Flash Google | 70.7% | $0.10 | Обзор → |
14 |  DeepSeek V4 DeepSeek | 70.3% | $0.30 | Обзор → |
15 | Llama 4 Scout Meta | 69.4% | $0.11 | Обзор → |
16 | GPT-4o OpenAI | 69.1% | $2.50 | Обзор → |
17 | Llama 3.1 405B Meta | 53% | $3.50 | Обзор → |
18 | Claude Sonnet 3.5 Anthropic | 51.5% | $3 | Обзор → |
Если вам нужна только генерация картинок — мультимодальная модель избыточна, возьмите специализированную (Midjourney, FLUX) из рейтинга для изображений. Мультимодальные сильны там, где нужна связка — например, проанализировать скриншот и объяснить, что с ним не так.
Для голоса есть отдельные специализированные модели (Whisper для транскрипции, ElevenLabs для генерации) — они лучше мультимодальных в узкой задаче, но интегрировать их в чат сложнее.
Часто задаваемые вопросы
Что такое MMMU-Pro?+
Тест из 10 тысяч вопросов с изображениями по 30 дисциплинам — от химии до архитектуры. Модель должна понять картинку и ответить текстом. Уровень сложности — PhD.
GPT-5 или Gemini 3 для работы с картинками?+
Gemini 3.1 Pro чуть лучше на сложных диаграммах и таблицах, GPT-5.4 — на обычных фото и скриншотах. Разница невелика, выбор часто решается по цене и доступности.
Можно ли заменить Midjourney мультимодальной моделью?+
Пока нет. GPT Image и Gemini Image уже делают достойные картинки, но не дотягивают до Midjourney в художественности и до FLUX в точности следования промпту.
Что умеют мультимодальные модели, кроме картинок?+
PDF (включая сканы), схемы, таблицы, скриншоты кода, иногда видео (несколько кадров). Аудио — GPT-5 и Gemini 2.5+ умеют слушать голос напрямую без Whisper-посредника.