GigaChat Ultra против YandexGPT 5.1 Pro: битва за реальные задачи

Сравнение GigaChat Ultra и YandexGPT 5.1 Pro

Российский рынок нейросетей за последний год перестал быть «зоной эксперимента». GigaChat от Сбера и YandexGPT от Яндекса — главные игроки, которые постоянно обновляются, добавляют новые функции и борются за внимание профессионалов. 24 марта 2026 года Сбер выпустил GigaChat Ultra с долгосрочной памятью, нативной аудиомодальностью и вдвое повышенной скоростью. У Яндекса тоже не стоит на месте: YandexGPT 5.1 Pro плотно интегрирована в экосистему, умеет искать в интернете и работает через Алису.

Мы провели серию тестов, чтобы выяснить, какая из двух отечественных моделей лучше справляется с задачами, которые реально возникают у бизнеса и разработчиков. Никаких синтетических заданий — только прикладные сценарии: анализ документов, генерация кода, работа с таблицами, креативные тексты и сложные многошаговые инструкции.

Методология

Тестирование проводилось 26–27 марта 2026 года. Использовались:

• GigaChat Ultra — последняя версия модели Сбера, доступная через веб-интерфейс и API. Ключевые новшества: долгосрочная память о пользователе, нативная аудиомодальность, скорость генерации увеличена вдвое, встроенный код-интерпретатор, автоматический поиск в интернете.
• YandexGPT 5.1 Pro — актуальная версия нейросети Яндекса, доступная через Алису AI и Яндекс.Облако. Поддерживает поиск актуальной информации, работает в голосовом режиме, интегрирована с экосистемой.

Все запросы отправлялись в одинаковых условиях. Для GigaChat Ultra использовалась веб-версия с авторизацией через Сбер ID, для YandexGPT — доступ через Алису AI с Pro‑тарифом. Результаты фиксировались скриншотами и текстовыми логами.

Раунд 1. Цена, скорость, бенчмарки

Прежде чем сравнивать «вкус» ответов, важно понять, сколько это стоит и насколько быстро работает.

Цена.
GigaChat Ultra имеет гибридную модель: бесплатный доступ с ограничением (до 50 запросов в день) и платные тарифы через API. Стоимость API — от 0,4 рубля за 1K токенов для моделей среднего размера, для Ultra — около 2 рублей за 1K токенов.
YandexGPT 5.1 Pro предлагает 5 бесплатных запросов в день для обычных пользователей через Алису; через Яндекс.Облако — тариф от 0,6 рубля за 1K токенов для модели Pro.

Скорость.
По заявлениям разработчиков, GigaChat Ultra работает в два раза быстрее предыдущей версии. В наших тестах среднее время ответа на запрос объёмом 500 токенов составило 4–6 секунд. YandexGPT показывала результат 5–8 секунд в зависимости от нагрузки.

Бенчмарки.
На русскоязычном бенчмарке MERA (Multimodal Evaluation of Russian-language Architectures) последние версии обеих моделей показывают близкие результаты. GigaChat Ultra демонстрирует небольшое преимущество в задачах на логику и рассуждения, YandexGPT лидирует в диалоговых сценариях и сохранении контекста. В международных тестах (MMLU, HumanEval) обе модели находятся на уровне ведущих открытых моделей, уступая только топовым проприетарным решениям.

Счёт: GigaChat 0 : 1 YandexGPT? Пока рано, но по стоимости YandexGPT дешевле для Pro‑доступа, а по скорости GigaChat быстрее. По бенчмаркам — паритет. Раунд можно считать ничейным.

Счёт: GigaChat 1 : 1 YandexGPT (баллы 10:10)

Раунд 2. Актуальность знаний и поиск в интернете

Обе модели заявляют автоматический поиск в интернете для получения свежей информации. Мы проверили это на трёх заданиях: глобальные новости за последние дни, курс доллара и знание моделями собственных обновлений.

2.1. Главные новости за последние 3 дня.
Обе модели успешно включили поиск и выдали корректную, актуальную подборку новостей. GigaChat сделал упор на технологические события, YandexGPT — на политическую и экономическую повестку. Оба ответа были информативны и свежи.

2.2. Курс доллара на сегодня.

Вот здесь произошла странная ситуация.
Разница в курсе — более рубля, и даты не совпадают. Проверка показала, что YandexGPT дал верный курс на момент запроса (27 марта), а GigaChat использовал информацию, устаревшую на день, хотя ссылался на тот же ЦБ. Катастрофическая ошибка для обновлённой модели, заявляющей о быстром поиске.

2.3. Информация о последних обновлениях моделей.
На вопрос о своих же обновлениях обе модели ответили подробно и точно, перечислив даты релизов и ключевые нововведения. Здесь претензий нет.

Вывод по раунду.
YandexGPT выигрывает за счёт абсолютно корректного и свежего курса валют. GigaChat допустил ошибку, которая ставит под сомнение качество его поискового механизма.

Счёт: GigaChat 1 : 2 YandexGPT (баллы за раунд: 7:10)

Раунд 3. Код и аналитика (генерация кода)

Мы дали моделям задачу: написать на Python скрипт, который скачивает курс доллара за последние 30 дней с публичного API, вычисляет среднее значение и строит график. Оценивали корректность, читаемость и полноту решения.

GigaChat предложил следующий код:

BASE_URL = "https://www.cbr-xml-daily.ru/archive/"
CURRENCY = "USD"
DAYS = 30

end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=DAYS - 1)
dates = [start_date + timedelta(days=i) for i in range(DAYS)]

rates = []
for d in dates:
    path = f"{d.year}/{d.month:02d}/{d.day:02d}/daily_json.js"
    url = BASE_URL + path
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=10)
        if resp.status_code == 200:
            data = resp.json()
            val = data.get("Valute", {}).get(CURRENCY, {}).get("Value")
            if val is not None:
                rates.append((d.date(), float(val)))
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при запросе {url}: {e}")

if rates:
    df = pd.DataFrame(rates, columns=["date", "rate"])
    df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
    df.set_index("date", inplace=True)
    mean_rate = df["rate"].mean()
    fig = go.Figure()
    fig.add_trace(go.Scatter(x=df.index, y=df["rate"], mode='lines+markers'))
    fig.add_hline(y=mean_rate, line_dash="dash")
    fig.show()
    print(f"Средний курс: {mean_rate:.4f} руб.")

Код использует pandas и plotly, что даёт красивую интерактивную визуализацию. Также модель приложила инструкцию по установке зависимостей.

YandexGPT выдал такой код:

import requests
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt

CURRENCY_CODE = 'USD'
DAYS = 30

end_date = datetime.datetime.now()
start_date = end_date - datetime.timedelta(days=DAYS)
start_date_str = start_date.strftime('%d/%m/%Y')
end_date_str = end_date.strftime('%d/%m/%Y')

url = f'https://www.cbr-xml-daily.ru/dinoJson/dino.js?VAL_NM_RQ={CURRENCY_CODE}&date_req1={start_date_str}&date_req2={end_date_str}'

try:
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    # ... обработка ...

Однако API-эндпоинт dinoJson/dino.js оказался нерабочим, и скрипт завершался с ошибкой. YandexGPT также добавил пояснения и возможные улучшения, но сам код был ошибочным из‑за использования неправильного URL.

Комментарий.
GigaChat предложил полностью рабочий, современный код с использованием актуальных библиотек и корректным обращением к архивным данным ЦБ. YandexGPT ошибся в URL, что сделало его решение неисполнимым. При этом YandexGPT дал хорошие текстовые пояснения, но для практического применения код не годится.

Счёт: GigaChat 2 : 2 YandexGPT (баллы за раунд: 10:8)

Раунд 4. Работа с документами (анализ PDF)

Мы загрузили в обе модели техническую документацию (PDF, 20+ страниц) и задали 4 вопроса, требующих извлечения точной информации. Вопросы касались допустимых условий установки оборудования, температурных режимов, рисков и несоответствий в документе.

Задания:

• Проверить, допустима ли установка KTP900 Basic при наклоне 25°, вертикальной ориентации и температуре внутри шкафа +45°C.
• Определить максимальную температуру для KTP1200 Basic DP с горизонтальной ориентацией и наклоном 10°.
• Перечислить риски при нарушении температурных условий.
• Выявить возможные противоречия между разделами документа.

Результаты.
GigaChat внимательно прочитал условие, правильно определил, что установка нарушает требования (по разделу 3.1.3 при наклоне до 35° максимальная температура — +35°C). Он предложил варианты корректировки (изменить ориентацию, уменьшить наклон, добавить вентиляцию). На второй вопрос дал верный ответ (+40°C). Риски перечислил полно: перегрев, повреждение, потеря гарантии, нарушение сертификации. Отдельно разобрал несоответствие между таблицей 8.4.2 и разделом 3.1.3, продемонстрировав глубокое понимание документа.

YandexGPT допустил критическую ошибку в первом пункте: вместо анализа условий KTP900 Basic с вертикальной ориентацией и наклоном 25° он начал рассуждать о горизонтальной ориентации и допускаемой температуре 50°C, что не соответствовало условию. На второй вопрос ответил верно, риски перечислил кратко, но без ссылок на разделы. В целом его ответ был менее структурированным и содержал фактическую ошибку.

Вывод.
GigaChat показал более высокий уровень: точно прочитал условие, логически связал данные из разных разделов, дал практические рекомендации и обнаружил внутренние противоречия документа. YandexGPT не справился с конкретным кейсом из‑за невнимательности.

Счёт: GigaChat 3 : 2 YandexGPT (баллы за раунд: 10:9)

Раунд 5. Креатив и нестандартные идеи

В этом раунде мы проверили способность моделей к живым текстам, необычным сценариям и креативным названиям. Задания были одинаковыми для обеих моделей.

5.1. Пост для Telegram на тему «Почему я перестал пользоваться ChatGPT и перешёл на российские нейросети»

Краткий анализ:
GigaChat написал пост короткий, эмоциональный, с акцентами на понимание русских реалий («дача», «борщ») и безопасность данных. YandexGPT выдал более развёрнутый текст, перечислив конкретные причины (скорость, ограничения, контекст, локализация). Оба поста хороши, но стиль YandexGPT ближе к живой ленте, а GigaChat — более лаконичен.

5.2. Необычный сценарий использования ИИ в малом бизнесе

GigaChat предложил «ИИ‑переговорщика» — систему, анализирующую историю общения и рыночные цены, чтобы помогать предпринимателям вести переговоры. YandexGPT — «ИИ‑стилиста для локальных брендов одежды», который анализирует локальные тренды и прогнозирует спрос. Обе идеи оригинальны и практически применимы. GigaChat сделал акцент на автоматизации переписки, YandexGPT — на аналитике трендов.

5.3. Названия для стартапа «ИИ‑помощник для пенсионеров»

GigaChat придумал: «Бабушка.AI», «Мудрый друг», «Серебряный компас», «Добрый помощник», «Внучек нейро». YandexGPT: «Бабушка Онлайн», «Друг на связи», «ПростоЖми», «Золотой Помощник», «Шаг за шагом». Оба подхода хороши, но GigaChat добавил нотку технологичности («нейро», «AI»), а YandexGPT — больше теплоты и простоты.

Общий вывод по раунду.
Обе модели справились на высоком уровне. YandexGPT показала чуть более глубокую проработку текстов, GigaChat — интересные концепции. Раунд можно считать ничейным, но за счёт большей оригинальности в задании 5.2 (обе идеи сильны, но «переговорщик» — менее избитая тема) отдадим предпочтение GigaChat.

Счёт: GigaChat 4 : 2 YandexGPT (баллы за раунд: 10:9)

Раунд 6. Длинный контекст и сложные инструкции

В финальном раунде мы использовали две части наших предыдущих статей о Qwen (общий объём 12 000–15 000 символов) и дали моделям многошаговое задание:

1. Прочитать текст и сделать краткую выжимку.
2. На основе выжимки составить план статьи или исследования.
3. Сформулировать 5 глубоких вопросов для эксперта по теме.
4. Проверить, нет ли в ваших предыдущих ответах противоречий исходному тексту.

6.1. Выжимка — обе модели справились, выделив ключевые моменты о Qwen: архитектура, мультимодальность, длинный контекст, цены, позиционирование.

6.2. План статьи
GigaChat построил детальный план из 10 разделов, включая историю, технические особенности, сравнение с конкурентами, практические кейсы, стоимость, преимущества и недостатки, перспективы. YandexGPT тоже предложил хороший план, но менее детализированный по мультимодальной части.

6.3. Вопросы для эксперта
Обе модели сформулировали по 5 вопросов. Вопросы GigaChat были более глубокими, затрагивали архитектуру MoE, семантическое редактирование изображений, локальное развёртывание, длинные контексты и этические риски. YandexGPT задал хорошие вопросы, но некоторые из них требовали небольшой корректировки (например, предположение о MoE в Qwen 3, которое не подтверждено текстом).

6.4. Самопроверка на противоречия

GigaChat выполнил эту часть тщательно: он перечитал свои предыдущие ответы, сравнил с исходным текстом и указал, где были допущены неточности (например, смешение MoE и гибридной системы рассуждений, неполное описание преимуществ редактирования изображений). YandexGPT же проверил только вопросы для эксперта (6.3), не анализируя выжимку и план, и ограничился поверхностной правкой.

Вывод.
GigaChat более ответственно подошёл к многошаговой инструкции: его план был детальнее, вопросы глубже, а самопроверка — честной и развёрнутой. YandexGPT выполнил задания, но с меньшей глубиной.

Счёт: GigaChat 5 : 2 YandexGPT (баллы за раунд: 10:8)

Итоговая таблица

Вердикт

GigaChat Ultra выигрывает с большим отрывом, но победа далась не за счёт «звёздных» характеристик, а благодаря надёжности в критически важных задачах: генерации работающего кода, точному анализу документов, глубокому следованию сложным инструкциям. Особенно впечатлила самопроверка в раунде 6, когда модель признала собственные неточности — признак хорошей «самоосознанности».

YandexGPT 5.1 Pro проявил себя в креативных текстах и поиске актуальной информации, но допустил две серьёзные ошибки: в коде (нерабочий API) и в анализе документа (неправильное прочтение условий). Если эти недочёты исправить, модель способна стать полноценным конкурентом.

Кому какой инструмент выбрать?

• GigaChat Ultra — если вам нужна надёжность в технических задачах (код, документация, сложные многошаговые инструкции) и вы готовы платить за API.
• YandexGPT 5.1 Pro — если для вас важна лёгкость интеграции с экосистемой Яндекса, качественные креативные тексты и бесплатный базовый доступ через Алису.

А вы что думаете? Мы провели это сравнение, чтобы помочь вам выбрать, но окончательный вердикт всегда за вами. Проголосуйте на сайте — кто, по‑вашему, победил в этом баттле?

Данные проверены 27 марта 2026. Цены и доступность могут меняться, уточняйте на официальных сайтах.