Лучшие нейросети для сложных задач и рассуждений в 2026
Рейтинг по GPQA — для науки, математики и аналитики
Обновлено: 16 апреля 2026 г. · 20 моделей в рейтинге
GPQA Diamond — тест на уровне PhD по физике, химии и биологии. Вопросы спроектированы так, что даже со свободным интернетом обычный человек не решит без многочасового разбора. Это — эталон для рассуждений и научной глубины.
Модели с высоким GPQA — это те, что умеют думать пошагово: использовать extended thinking / reasoning-режимы (o1, Claude thinking, Gemini thinking). Они дороже и медленнее обычных, но для задач, где важно не перепутать причину и следствие, — другого варианта нет.
Типичные сценарии: анализ научных статей, разбор юридических аргументов, планирование сложных проектов с множеством зависимостей, математические доказательства. Для писем, summary и перевода — overkill.
| # | Модель | GPQA | Контекст | |
|---|---|---|---|---|
1 |  Gemini 3.1 Pro Google | 94.3% | 1M | Обзор → |
2 |  Claude Opus 4.7 Anthropic | 94.2% | 1M | Обзор → |
3 | Claude Opus 4.6 Anthropic | 91.3% | 1M | Обзор → |
4 | Claude Sonnet 4.6 Anthropic | 89.9% | 1M | Обзор → |
5 |  GPT-5.4 OpenAI | 88.1% | 400K | Обзор → |
6 |  Gemma 4 Google DeepMind | 84.3% | 256K | Обзор → |
7 | Gemini 2.5 Pro Google | 84% | 1.0M | Обзор → |
8 |  Grok 3 xAI | 80.2% | 131K | Обзор → |
9 |  Muse Spark Meta | 78.2% | 1M | Обзор → |
10 |  DeepSeek V4 DeepSeek | 76.4% | 1M | Обзор → |
11 |  GLM-5.1 Zhipu AI | 74.2% | 200K | Обзор → |
12 | Claude Haiku 4.5 Anthropic | 73% | 200K | Обзор → |
13 |  Qwen 3 Alibaba Cloud | 71.1% | 262K | Обзор → |
14 |  Llama 4 Nemotron NVIDIA + Meta | 71% | 131K | Обзор → |
15 | Llama 4 Maverick Meta | 69.8% | 1M | Обзор → |
16 |  Mistral Large 3 Mistral AI | 62.5% | 262K | Обзор → |
17 | Claude Sonnet 3.5 Anthropic | 59.4% | 200K | Обзор → |
18 | Mistral Medium Mistral AI | 58.8% | 131K | Обзор → |
19 | Llama 4 Scout Meta | 57.2% | 10M | Обзор → |
20 |  Perplexity AI Perplexity | 56.1% | 200K | Обзор → |
Reasoning-модели стоят в разы дороже обычных при ответе и генерируют огромные output-токены — они «думают вслух» перед ответом, и вы платите за всё это мышление. Для задач попроще используйте обычные LLM — они ответят за цент, а не за доллар.
Комбинация работает отлично: сложное решение — в reasoning-режиме, массовая обработка — в дешёвой модели. У нас есть рейтинг бюджетных нейросетей — именно для этого «слоя». И рейтинг по контексту — если ваша задача требует анализа длинных документов.
Часто задаваемые вопросы
Что такое extended thinking в Claude?+
Режим, где модель тратит дополнительные токены на «размышление» перед финальным ответом. Видимая цепочка мысли улучшает качество на сложных задачах на 15-30%, но увеличивает стоимость и время ответа в 5-10 раз.
GPQA или MMLU — что важнее?+
MMLU — широкие знания уровня выпускника университета. GPQA — узкие глубокие рассуждения уровня научного специалиста. Для общих задач — MMLU, для «думающих» — GPQA.
Можно ли запустить reasoning-модель локально?+
Да, DeepSeek V4, Qwen 3 и Llama 4 Nemotron имеют reasoning-режимы и работают локально. Требования: 80GB+ VRAM для полноразмерных версий, 24GB для квантованных.
Стоит ли reasoning для кодинга?+
Для алгоритмических задач и сложных рефакторингов — да. Для обычного написания кода — лучше обычная модель (например, Claude Sonnet), она в 5 раз дешевле и быстрее.