Мировой рейтинг нейросетей 2025: лидеры, тренды и выбор под задачи

Введение: зачем нужен мировой рейтинг нейросетей

Рынок генеративных нейросетей развивается стремительно: каждые несколько месяцев появляются новые модели, а лидеры меняются местами. Мировой рейтинг нейросетей помогает ориентироваться в этом многообразии, выбирая инструменты, которые действительно решают задачи — от генерации текста и изображений до анализа данных и создания видео. В 2025 году экосистема начала стабилизироваться: в топ-100 веб-приложений вошло всего 11 новичков, что говорит о формировании устойчивого пула лидеров. Однако внутри этого пула продолжается борьба за пользователя, особенно в сегменте универсальных LLM-помощников и специализированных инструментов.

Рейтинг, основанный на данных аналитических платформ Similarweb и Sensor Tower, позволяет объективно оценить популярность сервисов по уникальным ежемесячным посещениям (для веба) и ежемесячно активным пользователям (для мобильных приложений). Это даёт представление не только о качестве моделей, но и о реальном спросе со стороны аудитории. В этом обзоре мы собрали ключевые выводы из последних рейтингов, выделили главных игроков и тренды, а также дали практические рекомендации по выбору нейросети под конкретные задачи.

Методология составления рейтинга: как оценивают нейросети

Для составления мирового рейтинга нейросетей используются данные сервисов аналитики трафика. Веб-приложения ранжируются по уникальным ежемесячным посещениям (данные Similarweb), а мобильные приложения — по ежемесячно активным пользователям (данные Sensor Tower). Важно отметить, что в рейтинг включаются только продукты, изначально созданные на основе генеративного ИИ. Сервисы, которые добавили AI-функции в существующий продукт (например, Canva или Notion), не учитываются.

Такой подход позволяет оценить реальную популярность и востребованность нейросетей среди пользователей, а не только их технические характеристики. Однако у методологии есть ограничения: она не учитывает региональные особенности доступа (например, блокировки в Китае) и не отражает качество работы модели в конкретных задачах. Поэтому для выбора инструмента стоит дополнительно обращать внимание на такие критерии, как качество генерации, поддержка русского языка, контекстное окно, мультимодальность, доступность в регионе и стоимость.

Лидеры веб-приложений: ChatGPT, Gemini и новые игроки

В веб-сегменте безоговорочным лидером остаётся ChatGPT от OpenAI, занимающий первое место по уникальным ежемесячным посещениям. На втором месте расположился Gemini от Google, который собрал примерно 12% от веб-трафика ChatGPT. Впервые Google смог представить в рейтинге сразу четыре продукта: помимо Gemini, в топ-10 вошла AI Studio (песочница для разработчиков), на 13-м месте — NotebookLM (инструмент для работы с документами), а на 39-м — Google Labs (центр AI-экспериментов).

Четвёртое место в вебе занял Grok от X (ранее Twitter), который демонстрирует стремительный рост, особенно в мобильном сегменте. Также в топ-20 вошли три китайских продукта: Quark от Alibaba (9-е место), Doubao от Bytedance (12-е место) и Kimi от Moonshot AI (17-е место). Эти сервисы ориентированы преимущественно на китайскую аудиторию, так как доступ к западным аналогам в Китае ограничен. Примечательно, что DeepSeek и Claude значительно замедлили рост в мобильном сегменте, а DeepSeek потерял более 40% веб-трафика от пика в феврале 2025 года. Perplexity, напротив, продолжает уверенно расти.

Мобильный сегмент: битва за пользователей смартфонов

В мобильном рейтинге ChatGPT также занимает первое место, но отрыв от Gemini гораздо меньше: у Gemini почти половина ежемесячно активных пользователей (MAU) от показателя ChatGPT. При этом Gemini особенно популярен на Android, где сосредоточено почти 90% его MAU, тогда как у ChatGPT на Android приходится 60% пользователей.

Grok показал впечатляющий рост в мобильном сегменте: начав с нуля без приложения в конце 2024 года, он достиг более 20 миллионов MAU. Особенно большой скачок произошёл в июле 2025 года после выхода модели Grok 4 с улучшенным логическим мышлением и интеграцией инструментов. Почти половина мобильных приложений в топ-50 разработана в Китае, при этом только три из них в основном используются внутри страны. Особенно высокая концентрация китайских продуктов наблюдается в категории фото и видео, где лидирует Meitu с пятью приложениями.

Тренд 2025: вайб-кодинг и рост платформ для генерации приложений

Одним из главных трендов 2025 года стало развитие вайб-кодинга — создания приложений с помощью AI по текстовому описанию. В предыдущем рейтинге в этой категории был представлен только Bolt, но теперь в основной список вошли Lovable и Replit. Lovable совершил впечатляющий скачок, заняв 22-е место, а Replit также дебютировал в топ-50.

Данные показывают, что пользователи вайб-кодинга не просто пробуют инструменты, но и остаются: когорты пользователей демонстрируют удержание дохода на уровне выше 100% в течение нескольких месяцев после регистрации. Более того, эти платформы стимулируют использование других AI-продуктов. Например, трафик Supabase (поставщика баз данных) рос почти синхронно с ростом платформ для вайб-кодинга, что указывает на формирование целой экосистемы вокруг этого направления.

Китайские нейросети: глобальная экспансия и региональные особенности

Китайские AI-продукты занимают значительную долю как в веб-, так и в мобильном рейтинге. В веб-списке три компании с преимущественно китайской аудиторией вошли в топ-20, а ещё семь продуктов, разработанных в Китае, используются по всему миру. Среди них DeepSeek, Hailuo, Kling (видеомодели), SeaArt (генерация изображений), Cutout Pro (редактирование), а также Manus и Monica (инструменты для продуктивности).

Китайские видеомодели долгое время имели преимущество перед западными аналогами благодаря большему числу исследователей и менее строгим регуляциям в области интеллектуальной собственности. Однако ситуация начала меняться: модель Veo 3 от Google стала первой американской моделью, которая нарушила эту тенденцию, будучи частично обученной на данных YouTube. В мобильном сегменте китайские разработчики особенно сильны в категориях фото и видео, а также в образовательных технологиях.

Как выбрать нейросеть под свою задачу: практические критерии

Выбор нейросети зависит от нескольких факторов: тип контента, бюджет, уровень технической подготовки и региональная доступность. Для генерации текста лучшими универсальными помощниками остаются ChatGPT, Gemini, Claude и YandexGPT. ChatGPT лидирует по качеству и логике, Gemini выигрывает за счёт интеграции с поиском Google, Claude отлично работает с длинными документами, а YandexGPT лучше всех понимает русский язык, включая сленг и культурные отсылки.

Для изображений выбор зависит от задачи: Midjourney даёт наиболее художественные результаты, DALL·E 3 удобен в связке с ChatGPT, Kandinsky от Сбера полностью бесплатен и хорошо понимает русские запросы, а Stable Diffusion подходит для тех, кто готов к локальной установке и полной свободе настроек. Для генерации музыки лидирует Suno AI, для видео — Runway. Важно помнить, что качество результата на 60% и более зависит от промпта: чем точнее и детальнее описание, тем ближе результат к ожиданию.

Российские реалии: доступность, VPN и локальные решения

Для пользователей в России доступность нейросетей — критический фактор. Многие западные сервисы, включая ChatGPT, Claude и Midjourney, требуют VPN и зарубежные платёжные системы, что создаёт дополнительные сложности. В таких условиях на первый план выходят российские разработки: YandexGPT и Kandinsky от Сбера работают без VPN, полностью на русском языке и не требуют иностранных аккаунтов.

Также доступны open-source модели, такие как Saiga и Mixtral, которые можно запускать локально, обеспечивая полный контроль над данными. Это особенно важно для госсектора, образовательных учреждений и корпоративных ИТ-сред, где стабильность и безопасность важнее новизны. Даже если по отдельным параметрам российские модели уступают международным лидерам, они предлагают предсказуемость и юридическую прозрачность, что в ряде сценариев является решающим преимуществом.

Ограничения и риски при использовании нейросетей

При использовании нейросетей важно учитывать несколько ограничений. Во-первых, галлюцинации: модель может уверенно выдавать ложную информацию, поэтому факты, даты и имена всегда нужно проверять. Во-вторых, авторские права: юридический статус AI-контента до конца не определён во многих юрисдикциях, что создаёт риски при коммерческом использовании. В-третьих, конфиденциальность: загруженные данные могут использоваться для обучения модели, поэтому не стоит отправлять чувствительную информацию.

Кроме того, качество результата сильно зависит от промпта: один и тот же сервис может выдавать отличные и посредственные результаты в зависимости от формулировки запроса. Также стоит учитывать, что многие модели имеют ограничения по контекстному окну: заявленные «миллионы токенов» на практике часто не работают, и модель начинает терять нить повествования задолго до предела. Наконец, не все сервисы доступны в России, что требует использования VPN или выбора локальных альтернатив.

Вопросы и ответы