Claude кращий за ChatGPT і Grok? Що радять експерти для бізнесу та оборонних технологій
- Експерти зазначають, що вибір між Claude, ChatGPT, Grok та іншими AI моделями залежить від конкретних завдань, де кожна модель має свої переваги.
- ШІ інструменти корисні для аналізу даних та текстів, але потребують людського контролю, особливо у військових та чутливих сферах, де автономні рішення є ризикованими.
У світі штучного інтелекту немає однозначних лідерів. І відповідь на запитання, чи справді Claude кращий за ChatGPT, Grok або інші моделі, залежить насамперед від конкретного завдання. Саме на цьому наголошують опитані 24 Каналом експерти: одні моделі сильніші в аналітиці та роботі з довгими текстами, інші – в мультимодальних сценаріях, пошуку актуальної інформації чи повсякденних робочих задачах.
Водночас дискусія про переваги чатботів давно вийшла за межі побутового порівняння інструментів. Після конфлікту Anthropic із Пентагоном, який знову привернув увагу до питань безпеки, автономності та допустимості використання ШІ у чутливих сферах, постало ширше питання: де проходить межа між корисною допомогою алгоритмів і ризиком делегувати їм занадто багато повноважень.
Експерти, з якими поспілкувався 24 Канал для цього матеріалу, сходяться в одному: сучасні моделі вже стали практичним інструментом для аналізу, текстів, коду, логістики та обробки великих масивів даних, але вони не скасовують потреби в людському контролі. Саме тому головне питання сьогодні звучить не як "який чатбот найкращий?", а як правильно застосовувати ШІ в реальних умовах – від щоденної роботи до військових рішень.
Чи справді Claude кращий за Grok і Chat GPT?
Хвилі популярності чатботів то підіймаються, то вщухають. І в різні періоди можна почути про переваги тих чи інших сервісів. Кілька років тому на піку був китайський DeepSeek, зараз чимало гарних відгуків можна почути про Claude від Anthropic. Який до того ж нагнав собі популярності через випадок із Пентагоном.
Тоді через відмову послабити запобіжники для використання штучного інтелекту в автономній зброї та масовому стеженні адміністрація Трампа і Пентагон заблокували компанію від частини державних і оборонних контрактів, присвоївши їй статус supply-chain risk. Anthropic у відповідь подала позови до суду.
До теми Коли ШІ можуть вимкнути: як Україна готується до найгіршого сценарію та яка стратегія в Мінцифри
То чи є кращий чатбот на нинішній час? 24 Канал опитав експертів зі штучного інтелекту.
"Кращий" – це неоднозначне формулювання, бо є велика кількість критеріїв, за якими можна порівнювати ШІ-моделі та сервіси на їхній основі. Також галузь надзвичайно динамічна та висококонкурентна і лідерство на ній не є постійним – все може змінитися в одну мить разом з виходом нових ШІ-моделей, розробкою яких постійно займаються великі компанії.
А ще важливо перевіряти сервіси на конкретних задачах, і якщо для ваших задач якийсь сервіс/модель підходить краще, то вона й буде найкращою для вас, навіть якщо для когось вибір інший. Це зробити нескладно, можна відкрити одночасно кілька вікон чатботів чи запустити кілька агентів на їх основі, і задати їм однакове завдання, а потім порівняти результат.
Вʼячеслав Колдовський також пропонує подивитися наявні рейтинги, наприклад, Arena AI. Claude Opus 4.6 дійсно є лідером в загальному рейтингу, хоча й не у всіх категоріях. Наприклад, у математичних завданнях її випереджає GPT 5.4. Але експерт зауважує, що моделі в рейтингу стоять близько одна до одної.
Про те, що все залежить від завдання, що стоїть перед ШІ, наголошує й Дмитро Софина з AI R&D Center WINSTARS.AI.
З мого досвіду, немає "абсолютно кращого" інструменту – усе залежить від задачі. Claude часто сильніший у роботі з довгими текстами та структурованою аналітикою, ChatGPT – найбільш універсальний і стабільний для широкого спектра задач, а Grok – швидкий і добре інтегрований із real-time контекстом. У практиці ми комбінуємо моделі під конкретні кейси. Зокрема рішення від Google часто дуже добре себе проявляють. Все залежить від обставин.
Не варто забувати про інших важливих гравців, зокрема Gemini чи DeepSeek, нагадує Сергій Шишкін, автор наукових робіт зі штучного інтелекту. Тому доцільніше говорити не про "кращу" модель, а про відповідність інструмента поставленій задачі, також зазначає експерт.
- Однією з ключових характеристик є розмір контекстного вікна – обсяг даних, які модель може враховувати під час формування відповіді. Це визначає її здатність працювати зі складними, багатофакторними матеріалами, каже Шишкін.
У більшості моделей цей показник становить сотні тисяч токенів, тоді як Gemini декларує значно більші обсяги. Принцип роботи моделей також відрізняється від людського мислення: вони обробляють вхідні дані в межах окремого запиту і не зберігають безперервний контекст поза ним.
- Інший важливий аспект – мультимодальність, тобто здатність працювати з різними типами даних. Хоча всі ці системи належать до великих мовних моделей, їхня робота з зображеннями, відео чи аудіо може суттєво відрізнятися.
Наприклад, Gemini вирізняється глибокою мультимодальною інтеграцією, Grok орієнтований на актуальні дані з платформи X, ChatGPT є універсальним інструментом, а Claude часто асоціюють із високою якістю текстової генерації.
- Окремо варто враховувати роль системного промпта – внутрішніх інструкцій, які визначають поведінку моделі. Саме він задає обмеження, стиль і логіку відповідей, зокрема щодо безпеки чи допустимих тем. У поєднанні з навчальними даними це формує кінцеву "поведінку" моделі, тому навіть за схожої архітектури результати можуть суттєво відрізнятися.
Цікаво! Дослідження Stanford University показало, що навіть спеціалізовані AI-інструменти можуть помилятися у 17 – 33% випадків при роботі з фактами. У задачах, де точність критична (а у військовому контексті це майже завжди так), їх не можна використовувати без перевірки.
На практиці це означає, що ШІ – допоміжний інструмент, а не джерело фінального рішення, наголосила у коментарі 24 Каналу Аліна Пшеничникова, Head of Marketing & Product Retention Department, Netpeak.
Claude має переваги в аналітиці даних, підготовці текстів й особливо – в написанні програмного коду, вважає Дмитро Красовський, AI Integration Lead, Netpeak.
Важливо зазначити, що подібне ствердження актуально в конкретний період часу, оскільки кожен з фронтирних провайдерів ШІ-рішень (Anthropic Claude, OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Grok та інші) постійно випускає нові моделі LLM, рішення, й, відповідно, лідери цих перегонів можуть змінюватися з кожним новим релізом.
Спостерігаю (з кінця листопада 2025, коли вийшла модель Opus 4.5, ще більш помітно з моделі 4.6 з початку лютого 2026), що в аналітичних задачах Claude часто дає точніші результати, потребує менше ітерацій покращення завдяки глибокому аналізу й рідше необхідності виправлень в тексті, він менш наповнений AI-паттернами.
Особливо якісні результати можна отримати з використанням Claude Cowork, нового агентного десктоп рішення, яке здатне працювати з локальними великими файлами, й, водночас, забезпечувати доступ до вебресурсів через звичайний браузер. Крім того, за замовчуванням Claude може робити якісну візуалізацію аналітичних даних й будувати дашборди, які дійсно працюють й зрозуміло доносять результат.
В роботі з текстами Красовський радить за бажанням налаштувати промт для написання текстів з дотриманням певного стилю й мінімізації ШІ-"канцеляризмів" або притаманних патернів. Це актуально як для Claude, так і для OpenAI ChatGPT.
Сем Альтман (Open AI, другий праворуч), та Даріо Асмодеї (Anthropic, перший праворуч) не торкнулися один одного на AI Impact Summit в Індії у 2026 році / Скриншот Clash Report
Окремо Красовський виділяв можливості Claude в написанні програмного коду. Наразі рішення Claude Code є найкращим на ринку й обирається багатьма розробниками, каже фахівець. Claude Code дозволяє створити робочий програмний продукт без написання коду – достатньо розуміти архітектуру й принципи побудови програм. Для простих завдань навіть цього не потрібно – власне рішення можна реалізувати напряму.
При цьому важливо визначати й власні переваги OpenAI ChatGPT – більші ліміти за ті самі гроші (якщо ми кажемо про стандартну платну підписку у 20 доларів), швидша робота в обробці запитів, кращий голосовий режим. OpenAI краще справляється з мультимодальністю – обробкою аудіо й відео та створенням зображень. Також інструмент краще працює з вебпошуком та є універсальним рішенням, яке дає гарний результат в більшості задач. Такий собі швейцарський ніж для повсякденних задач.
У Grok як перевагу Красовський виділяє меншу цензурованість відповідей, що може бути особливо важливим, коли ви готуєте тексти в неформальному стилі й хочете мати "гостринку" в думках. Крім цього, Grok тісно пов’язаний з інфраструктурою X/Twitter, завдяки чому враховує інформацію про свіжі події й живий соцмедійний дискурс. Все, що актуально і хайпує в X/Twitter, може використовуватися Grok-ом при підготовці відповідей (але водночас це зосередження на одній платформі).
Отже, Claude – для глибокої аналітики й коду, ChatGPT – універсальний щоденний інструмент, Grok – для роботи з актуальним соцмедійним контекстом.
Чи допустиме використання чатботів у військових операціях?
Історія з Anthropic та Пентагоном поставила питання – чи варто взагалі довіряти ще не довершеному штучному інтелекту настільки чутливу сферу як війна? Чи не захоче мовна модель в одну ніч знищити цілу цивілізацію?
Можна довго теоретично розмірковувати про допустимість, але реальність така, що вони вже використовуються на практиці. Проте, на мою думку, важливе коректне використання – це має бути лише як інструмент допомоги людині, а не як заміна людського рішення у критичних питаннях.
Читайте також Бойові роботи на полі бою і рої дронів: експерт розвінчав міфи про штучний інтелект на війні
ШІ може бути корисним для таких цілей, каже Колдовський:
- аналізу великих масивів текстової інформації;
- узагальнення звітів і донесень;
- перекладу;
- логістичного планування;
- підготовки документації;
- технічної або розвідувально-аналітичної допомоги на початковому рівні.
Водночас існує принципова межа, яку, на мою думку, не можна переходити: ШІ не повинен самостійно ухвалювати рішення про застосування сили, каже експерт.
Недопустимо передавати системі право самостійно визначати цілі, ухвалювати рішення про удар чи оцінювати допустимість ураження і приймати рішення без відповідальної людини.
Причина проста: помилка чатбота в побутовій сфері дає хибний текст, а у військовій може коштувати людських життів. Саме тому межа має проходити там, де закінчується допоміжна аналітика і починається рішення, ціною яких можуть бути людські життя. Людина повинна розуміти підстави рекомендації системи, мати право і можливість її відхилити, а також нести персональну відповідальність за остаточне рішення.
Використання ШІ у військових цілях уже є реальністю і може підвищувати ефективність та зберігати життя, додає Дмитро Софина. Водночас ключова межа – це збереження людини як фінального decision-maker у критичних рішеннях, особливо щодо застосування сили, а автономність без контролю – це неприйнятний ризик.
Якщо говорити про оборонне застосування, то тут більш виправдано використовувати не загальні чатботи, а власні чи спеціально адаптовані ШІ-рішення під конкретні задачі, зазначає Юрій Гуменчук, керівник оборонної компанії Trident Group та співзасновник R&D Center Winstars.
До таких систем зазвичай вища довіра, оскільки вони працюють із релевантними даними, мають контрольований доступ і краще відповідають вимогам безпеки. Загальні моделі можуть бути корисними для окремих допоміжних задач, але для оборонного напрямку вони мають очевидні обмеження. Йдеться і про вимоги до безпеки та конфіденційності, і про потребу в передбачуваності, відтворюваності результатів та відповідності конкретному операційному середовищу.
ШІ може бути корисним у військових задачах, де потрібно швидко обробити великий обсяг даних або допомогти оператору. Але коли мова йде про критичні дії, автоматизація не повинна замінювати людське рішення.
Зверніть увагу! Використання таких технологій закономірно зростає там, де потрібно швидко обробляти великі обсяги інформації. Але головний ризик зараз не в передачі повноважень ШІ, а в даних: як вони передаються, обробляються і чи не виникає витік, каже у коментарі 24 Каналу Аліна Пшеничникова з Netpeak.
У 2024 – 2025 роках масово фіксувались випадки використання AI для клонування голосів у шахрайстві: достатньо кількох секунд аудіо, щоб відтворити голос людини, і більшість користувачів не можуть відрізнити підробку.
Наприклад, у 2024 році співробітник компанії у Гонконзі переказав близько 25 мільйонів доларів після відеодзвінка, де всі учасники – включно з "керівництвом" – виявилися ШІ-діпфейками. Також проблема в тому, що такі системи можуть генерувати або підтягувати некоректну чи навіть чутливу інформацію, наголошує Пшеничникова. Вони не "знають" факти, а прогнозують відповідь – і можуть помилятися або вигадувати.
Читайте також Міноборони робить ставку на ШІ у війні: перше інтерв'ю керівника центру "A1" – що це і як працюватиме
На одній із профільних конференцій чула про кейс, коли українська організація при використанні ШІ натрапила на приватні документи, що стосувалися американських авіаційних технологій,
– додає співрозмовниця.
Дмитро Красовський називає оборонне використання ШІ складним питанням, яке вже не є теоретичним. ШІ, за його словами, використовується у військових операціях прямо зараз – від аналітичних систем Palantir для обробки розвідданих до систем на кшталт Gospel і Lavender в Ізраїлі, і, звичайно, в Україні, де ШІ-рішення щоденно застосовуються для аналізу даних з поля бою, обробки аеророзвідки та координації.
Чи допустимо це? На мою думку – так, коли йдеться про захист своєї країни та цінностей. Але важливо розуміти контекст: наразі у світі йде повноцінна гонитва озброєнь у сфері ШІ. США та Китай лідирують у розробці фронтирних моделей, але Ізраїль, Великобританія, Росія та інші країни активно впроваджують ШІ у свої збройні сили. І якщо одна сторона вирішить добровільно відмовитися від цих технологій – це не гарантує, що так само вчинять інші. Не врахувати це буде небезпечно.
Штучний інтелект можуть використовувати дрони / Фото Міноборони
Експерт радить розділити два різні поняття:
- Чатботи, тобто великі мовні моделі – використовують як інструмент для аналізу розвідданих, підготовки брифінгів, перекладу перехоплень, планування логістики.
- А автономні системи ураження – це зовсім інша категорія. Питання межі стосується саме рівня автономії.
Красовський виділяє такі рівні автономії:
- Human-in-the-loop – ШІ рекомендує, людина приймає рішення. Це аналітика, логістика, обробка даних. Найменш контроверсійний і, на мій погляд, цілком допустимий рівень.
- Human-on-the-loop – ШІ діє, людина наглядає і може втрутитися. Це, наприклад, системи ППО, де час реакції вимірюється секундами. Але це вже "небезпечні води".
- Human-out-of-the-loop – повна автономія ШІ, включно з летальними рішеннями. Такі рішення не повинні використовуватися, але…
Чому саме тут? Головна технічна проблема LLM – галюцинації. Модель може впевнено видавати некоректну інформацію. Коли ціна помилки – людські життя, це неприйнятний ризик. Перевага людини тут не в емоціях, а в моральній відповідальності й здатності враховувати етичні та гуманітарні наслідки, які модель оцінити не може.
Підсумовуючи, використання чатботів і ШІ для аналітичної підтримки військових операцій – допустиме й неминуче. Але летальне рішення повинна приймати людина. Не тому, що ШІ недостатньо розумний, а тому що відповідальність за життя і смерть не можна делегувати алгоритму.
Чи виправдане нинішнє загальне захоплення чатботами?
Продукти генеративних ШІ вже всюди – у рекламі, соцмережах, роботі сервісів підтримки користувачів. Чи дійсно людство потребує їх у всіх сферах?
До теми Бульбашка на трильйони: як гіганти роздувають ШІ-ринок і чому експерти згадали про кризу 90-их
Захоплення чатботами значною мірою виправдане, але може призводити й до прикрих ситуацій без належного людського контролю, каже Колдовський. За його словами, воно виправдане тому, що сучасні системи справді вже вміють робити багато практично корисного:
- швидко узагальнювати матеріали;
- працювати з великими текстами й документами;
- допомагати в аналітиці та різних даних;
- економити час на рутинних інтелектуальних завданнях;
- створювати програмний код.
Але часто перебільшуються три речі:
- Надійність – чатботи можуть помилятися, вигадувати факти або давати надто впевнені хибні відповіді. І навряд чи найближчим часом цей їх недолік може бути виправлений в принципі, бо сама суть їх роботи передбачає формування не науково доведеної точної відповіді, як, наприклад, у математиці, а формування найбільш ймовірної відповіді, що далеко не завжди є правильною, особливо коли ШІ модель не знає правильної відповіді й починає її вигадувати, для цього навіть є спеціальний термін: "галюцинації".
- Автономність – їх часто подають як майже самостійних виконавців, хоча на практиці вони найкраще працюють під контролем людини, і чим більше послідовних кроків робить ШІ-агент самостійно, тим більше ймовірність відхилення від заданої цілі.
- Універсальність – те, що модель блискуче працює в одному типі задач, не означає, що вона так само гарна у всіх інших. Модель не буде вам говорити що вона не фахівець в якомусь питанні чи їй бракує контексту, вона може впевнено видати хибне рішення, яке вам може коштувати надзвичайно дорого, якщо ви їй будете сліпо довіряти.
Головна помилка суспільної дискусії полягає в тому, що ефектну демонстрацію часто плутають із реальною операційною надійністю. Система може чудово виконати більшість завдань, але провалитися саме в тому місці, де ціна помилки буде надзвичайно високою. І в окремих сферах, зокрема, військовій подібні ризики можуть бути неприйнятними.
Хайп навколо чатботів частково виправданий, додає Дмитро Софина – це справді технологія рівня інфраструктурного зсуву. Але водночас ринок і медіа часто перебільшують поточні можливості й недооцінюють обмеження: якість даних, explainability, стабільність результатів. Тому важливо дивитися на ШІ як на інструмент, а не як на магічне рішення.
Інтерес до чатботів цілком виправданий, бо в багатьох робочих задачах вони реально економлять час, додає Юрій Гуменчук.
Найкраще вони працюють, коли вбудовані в конкретний процес: мають доступ до потрібних даних, документів, внутрішніх систем. Саме в такому форматі вони дають найбільшу користь. Але водночас навколо них зараз справді багато завищених очікувань. Їх інколи сприймають як універсальне рішення, хоча на практиці це все ж інструмент, і зовсім не заміна експертизі чи відповідальності людини.
Красовський з Netpeak каже, що захоплення ШІ цілком виправдані.
Те, що вже можуть робити великі мовні моделі (LLM) дійсно вражає. Вони допомагають писати й аналізувати код, готувати тексти, структурувати інформацію, інтерпретувати дані. Вже з'являються компанії з командою в 1-2 людини, які завдяки AI створюють софтверні продукти, що раніше вимагали б цілого відділу. Як людина, яка щодня інтегрує AI в бізнес-процеси, я бачу реальну трансформацію в тому, як люди працюють.
Але медіа і ринок інколи дійсно перебільшують, вважає фахівець.
- По-перше, існує розрив між захопливими демо і реальним впровадженням. Побачити, як чатбот красиво відповідає на запит – це одне. Інтегрувати його в бізнес-процес, де він стабільно працює, не галюцинує і дає вимірюваний результат – це непроста задача.
- По-друге, LLM часто приписують можливості, яких вони не мають – наприклад, глибокий аналіз великих масивів даних або експертні знання у вузьких доменах. Моделі дійсно знають багато, але в деяких напрямках поверхнево і можуть помилятися в деталях.
- По-третє, багато компаній, які масово інвестують в AI-підписки й інструменти, не можуть чітко порахувати повернення інвестицій.
Гарною аналогію Красовський вважає еру доткомів.
Інтернет дійсно змінив світ. Але у 2000 році більшість компаній, які робили ставку на інтернет, збанкрутували – не тому, що технологія була поганою, а тому, що очікування ринку випереджали реальність. З AI ситуація схожа, технологія справжня і трансформаційна, але частина очікувань – особливо щодо повної заміни професій "вже завтра" – це перебільшення, яке перегріває ринок. Захоплення виправдане, перебільшення — теж реальні. І задача тих, хто працює з AI на практиці, відділяти одне від іншого.
Сьогодні чатботи ШІ – це реальні робочі інструменти, які можуть суттєво підсилювати людину в аналітиці, письмі, роботі з даними, організації знань, роботі з програмним кодом і ще в безлічі інших напрямків застосування, зазначає Колдовський з IT СТЕП Університету. Водночас вони не є безпомилковими та не здатні повністю замінити людське мислення та відповідальність.
Тому найрозумніша позиція, каже експерт, виглядає таким чином, що їх слід сприймати як допоміжний інструмент, який має працювати під контролем людини, не повинен самостійно приймати важливі рішення, особливо в тому, що йдеться про життя людини. І відповідальність також повинна нести людина.
Часті питання
Чи справді Claude кращий за Grok і ChatGPT?
Експерти зазначають, що немає однозначно кращої моделі — все залежить від конкретного завдання. Claude може бути сильнішим у роботі з довгими текстами, тоді як ChatGPT є універсальним, а Grok добре інтегрований із реальними даними. Важливо перевіряти моделі в контексті конкретних задач.
Чи допустиме використання чатботів у військових операціях?
Використання ШІ в військових цілях вже є реальністю, але важливо зберігати людський контроль. ШІ може допомагати в аналізі даних, але рішення про застосування сили повинно залишатися за людиною — автономність без контролю несе неприйнятний ризик.
Чи виправдане нинішнє загальне захоплення чатботами?
Захоплення чатботами частково виправдане, адже вони стали важливими інструментами для аналітики та автоматизації. Проте існують перебільшення щодо їхньої надійності та універсальності — важливо використовувати їх як допоміжні засоби під контролем людини.
Які головні переваги та обмеження використання чатботів у різних сферах?
Чатботи мають значні переваги в автоматизації рутинних завдань, аналізі даних, підготовці текстів та програмування. Вони можуть швидко узагальнювати інформацію та структурувати великі обсяги даних. Однак, обмеження включають можливість помилок, вигадування фактів та потребу в людському контролі, оскільки автономність чатботів може призвести до відхилення від заданої цілі. Також, універсальність моделей є обмеженою — те, що працює для одного типу задач, може не працювати для іншого.
Чому важливо правильно застосовувати штучний інтелект у реальних умовах?
Важливо правильно застосовувати штучний інтелект у реальних умовах, оскільки сучасні моделі вже стали практичним інструментом для аналізу, текстів, коду, логістики та обробки великих масивів даних, але вони не скасовують потреби в людському контролі. Головне питання сьогодні полягає не в тому, який чатбот найкращий, а як правильно використовувати ШІ — від щоденної роботи до військових рішень — щоб забезпечити безпеку та ефективність без зайвих ризиків.