Какие способности у разных LLM (Claude, GPT, Gemini) и как выбрать модель под задачу?

Способности LLM различаются по шести осям: длина контекста, скорость, цена за 1M токенов, мультимодальность (vision/audio), tool use / function calling и качество reasoning. Закрытые модели Claude, GPT и Gemini лидируют в SWE-bench и GPQA; модели с открытыми весами — Llama, Mistral, Qwen — берут своим хостингом и приватностью. Выбор под задачу: дешёвый классификатор → Haiku 4.5 или GPT-5.4 nano; агенты и код → Sonnet 5, Opus 4.8, GPT-5.6; сложные исследовательские задачи → старшие модели с режимом размышления (Opus 4.8, GPT-5.6 Sol). Конкретные имена меняются каждые несколько месяцев — проверяйте актуальные по документации вендора, а вот сами шесть осей выбора остаются прежними.