Какая нейросеть лучше для анализа таблиц и данных?

Отличается способностью выполнять сложный анализ данных с помощью встроенных инструментов. В ChatGPT Plus доступна среда выполнения кода - formerly Code Interpreter, позволяющая загружать таблицы/датасеты и получать вычислительный анализ, графики и диаграммы на основе данных. Например, в независимом обзоре отмечено, что ChatGPT-4.5 легко обрабатывает большие наборы данных и по запросу строит интерактивные графики – достаточно предоставить данные и модель сама генерирует визуализацию результата (zapier.com).

Контекстное окно у GPT-4.5 расширено до ~128k токенов (turing.com), что позволяет ему охватить сразу большие таблицы или многостраничные документы (в 4 раза больше, чем у GPT-4).

В совокупности GPT-4.5 даёт “непревзойдённую глубину контекста” при анализе данных (apidog.com) и значительно меньше галлюцинирует по сравнению с предыдущими версиями (undetectable.ai). Однако за эту мощь приходится платить: модель очень ресурсоёмка и дорогая - существенно дороже GPT-4 (apidog.comapidog.com), поэтому для простых или массовых задач аналитики часто задействуют альтернативы.

Новейшие модели Claude (версии 3.5−4, в частности Claude Opus и Claude Sonnet) зарекомендовали себя выдающимися возможностями в анализе информации.

Их ключевое преимущество — экстра-большой контекст: в свежих версиях Anthropic заявлен контекст до 500k токенов (zapier.com), что в несколько раз превышает GPT-4.5. Это означает, что Claude способен поглотить и обработать огромный объём данных — например, сразу книгу, большой отчёт или десятки связанных таблиц — и предоставить связный анализ. В обзорах отмечается «вдумчивый, аналитичный стиль» Claude при работе с текстом и данными (zapier.com).

Как и GPT-4.5, Claude умеет выводить результаты анализа в удобной форме: тестировщики сообщают, что Claude может сам рассчитать нужные метрики и даже визуализировать данные по запросу пользователя. В одном примере Claude 3.5 сгенерировал собственные «оценки риска» для ряда городов на основе статистических данных, а затем по просьбе пользователя построил график этих показателей, воспользовавшись интерактивными компонентами прямо в чате (zapier.com).

Таким образом, для аналитики табличных данных Claude предоставляет не меньшие возможности, чем GPT-4.5. Стоит отметить, что Anthropic уделяет внимание и безопасности: Claude старается более осторожно интерпретировать данные и реже выдаёт нелогичные ответы (undetectable.aiundetectable.ai).

В целом Claude считается надёжным выбором для глубокого анализа данных, хотя ему не хватает мультимодальных функций — нет встроенной генерации графиков из образов, видео и т. п., в отличие от интеграций OpenAI.

Новейшая модель Яндекса получила ряд функций, упрощающих анализ данных для конечного пользователя.

Во-первых, она интегрирована с поисковым движком: в режиме чата “Алисы” YandexGPT может автоматически совершать веб-поиск по нескольким источникам и использовать актуальную информацию из интернета (rbc.ru). Это помогает при аналитических задачах, требующих подтягивать свежие данные (например, статистику или факты из веб-таблиц).

Во-вторых, YandexGPT 5 Pro умеет работать с файлами – бесплатный чат понимает прикреплённые документы распространённых форматов (PDF, TXT, DOC(X)) (hightech.fm). Модель способна прочесть загруженную таблицу или текстовый отчёт и выдать сводку, сравнить несколько документов или извлечь из них ключевые данные. Например, Яндекс сообщает, что режим “рассуждений” позволяет модели шаг за шагом решать сложные многосоставные задачи на основе данных пользователя (rbc.ru).

В-третьих, YandexGPT 5 обладает мультимодальными элементами: прямо в чате можно сгенерировать изображение по описанию (через внутреннюю модель YandexART 2.5) (hightech.fm), что может быть полезно для визуализации результатов (хотя построение графиков по числовым данным пока явно не заявлено). Ограничение – размер контекста YandexGPT 5 Pro официально ~32k токенов (ya.ru), что меньше, чем у GPT-4.5/Claude, поэтому очень большие таблицы могут потребовать разбивки.

В целом же YandexGPT 5 существенно улучшен для бизнес-аналитики: он классифицирует тексты, извлекает факты и суммирует отчёты на уровне, близком к GPT-4 (по внутренним тестам Яндекса)(ya.ru). Однако эта информация исходит от самой компании, независимых бенчмарков, сравнивающих YandexGPT с зарубежными лидерами именно в анализе данных, немного. Можно заключить, что YandexGPT 5 Pro успешно справляется с типовыми аналитическими задачами на русском и английском, но о превосходстве над GPT-4.5 или Claude говорить рано – сами представители Яндекса признают, что пока конкурируют главным образом удобством и локализацией, а не качеством ядра модели (rbc.ru).

В новом поколении GigaChat от Сбера упор сделан на мультимодальный ввод и большой объём контекста, что напрямую помогает в исследовательских и аналитических задачах.

GigaChat 2 способен принимать несколько документов в одном диалоге, суммарно до ~200 страниц текста А4 (ixbt.com). Пользователь может загрузить, к примеру, CSV-файл с данными и сопроводительный PDF – модель одновременно проанализирует таблицу и текст, связав информацию.

Кроме того, GigaChat 2 умеет искать актуальные сведения онлайн: заявлен режим реального времени, в котором ИИ обращается к интернету и подтягивает свежие данные для ответа (ixbt.com). Это значит, что при анализе, скажем, рыночных показателей или новостей, GigaChat сам найдёт последние цифры и включит их в отчёт.

У модели есть встроенное распознавание речи и изображений: она может напрямую понимать содержимое картинок и аудио без промежуточного преобразования (ixbt.com). В контексте анализа данных это позволяет, например, извлекать данные из графиков или скриншотов таблиц, а также резюмировать видео по ссылке, выделяя основную статистику из ролика(ixbt.com). Такая широта возможностей выгодно отличает GigaChat 2 Pro как универсальный инструмент: он совмещает функции, для которых в западной экосистеме нужны связка ChatGPT текст + Vision- или Audio-модели.

По отзывам, GigaChat 2 улучшил и точность интерпретации запросов, стараясь строже следовать инструкциям пользователя при анализе контента (aijourn.comaijourn.com). Однако, стоит оговориться: большая часть сведений о качествах GigaChat 2 исходит от Сбера. Независимых оценок его умения работать именно с числовыми данными мало. Сбербанк утверждает, что GigaChat 2 Max/Pro превосходит многие зарубежные модели в русскоязычных задачах и на 25% точнее отвечает на вопросы по сравнению с предшественником (aijourn.comixbt.com). Но без открытых бенчмарков за пределами корпоративных презентаций эти заявления следует воспринимать с осторожностью. В практических же сценариях GigaChat 2 явно силён в сборе разрозненной информации и мультимодальном анализе, что ценно для аналитики, хотя в узкоспециализированных вычислениях (например, построение сложных финансовых моделей) его возможности пока не проверены открытым сообществом.

В контексте анализа данных DeepSeek заслуживает внимания тем, что полностью открыта - веса модели выложены в открытый доступ и бесплатна для использования, что позволяет проводить аналитику без ограничений и платных подписок (rbc.ru). При этом по качеству DeepSeek вплотную приблизилась к проприетарным гигантам. По данным TechCrunch, модель DeepSeek-V3 (671 млрд параметров, Mixture-of-Experts) успешно решает широкий круг текстовых задач – от кодинга до написания эссе – и на некоторых тестах даже превосходит закрытые аналоги(techcrunch.com). В частности, в ряде соревнований по программированию (Codeforces) DeepSeek V3 обошла модели GPT-4o от OpenAI и Llama 3.1 от Meta(techcrunch.com), что говорит о высоком уровне ее понимания структурированных данных и алгоритмов.

Для анализа табличной информации это означает, что DeepSeek, будучи правильно настроена, способна писать код для обработки данных или извлекать закономерности из больших текстовых массивов не хуже именитых конкурентов. Более новая версия DeepSeek-R1 ориентирована на глубокое рассуждение и показывает результат 87,5% на сложном математическом тесте AIME 2025 - против ~90% у Claude 4 (collabnix.com), а также демонстрирует сильные навыки в кодировании и логических задачах (collabnix.com). Это подтверждает, что модель отлично справляется со сложными аналитическими запросами, требующими последовательного разбора данных.

Плюсы DeepSeek: крайне привлекательный инструмент для data-аналитики: он позволяет продвинутым пользователям самому хостить мощную ИИ-систему и анализировать данные практически бесплатно.

Минусы – отсутствие готового пользовательского интерфейса и необходимость значительных вычислительных ресурсов для локального развёртывания (671-миллиардная модель требует сильного GPU-сервера (techcrunch.com).

Кроме того, пока нет данных, как DeepSeek работает именно с текстовыми таблицами «из коробки» – вероятно, требуется писать подсказки или код самому. Но с учётом того, что качество reasoning у DeepSeek сравнимо с топовыми моделями OpenAI (rbc.ru), её можно рассматривать как недорогую альтернативу для задач, где бюджет превалирует над удобством.