Российские аналоги ChatGPT сравнение Sber AI, YandexGPT

Российские ИИ 2026: аналоги ChatGPT и лучшие LLM

В 2026 году российские нейросети перестали быть «альтернативой на случай блокировок» и стали полноценным инструментом для бизнеса, разработчиков и массовых пользователей. На рынке сформировались несколько сильных экосистем: Sber AI, YandexGPT, VK AI, МТС AI, Tinkoff AI и Avito AI — каждая со своей специализацией.

Эта страница — не обзор одного сервиса, а навигационный хаб по российским LLM: сравнение возможностей, сценариев применения, инфраструктуры (облако / on-prem), API и мультимодальности. Если вы ищете аналог ChatGPT в России, хотите выбрать лучшую российскую нейросеть под конкретную задачу или сравнить модели между собой — начните отсюда.

Ниже — карточки моделей, квиз подбора и сравнительная таблица, которая поможет быстро понять различия между ключевыми игроками рынка.

Какая российская нейросеть лучше в 2026 году?

Универсального лидера нет — всё зависит от задачи. Российские LLM развиваются по разным направлениям: от повседневных ассистентов до корпоративных платформ и отраслевых решений.

Для повседневных вопросов и поиска — YandexGPT в связке с Алисой.
Для корпоративных внедрений и API — Sber AI и МТС AI.
Для кода и разработки — Sber AI и Tinkoff AI.
Для контента и соцсетей — VK AI.
Для e-commerce и маркетплейсов — Avito AI.

Ниже — список ключевых моделей и переход к подробным обзорам.

Основные модели

Подбор российской модели ИИ

Ответьте на несколько вопросов — и мы подберём модель под вашу задачу: код, голос, бизнес или контент.

Вопрос 1 из 5

Результат подбора

Две лучшие модели под ваши ответы.

Зачем нужна сравнительная таблица

У каждой модели свой характер и своя экосистема. Sber AI ближе к разработчикам и сложным сервисам, YandexGPT сочетает текстовую модель с голосовым ассистентом, VK AI решает задачи контента и коммуникаций, МТС AI ориентирован на корпоративные процессы, Tinkoff AI создаётся для аналитики, документов и корпоративных сценариев, а Avito AI заточен под e‑commerce‑сервисы, классификацию и модерацию контента.

В таблице ниже собраны важные характеристики: тип модели, мультимодальность, работа с кодом и голосом, инфраструктура и API, типичные сценарии использования и ограничения. Это не полный технический паспорт, но достаточный срез, чтобы быстро понять, какая модель подходит под вашу задачу.

Сравнение по ключевым характеристикам

Характеристики указаны в обзорном формате и могут меняться по мере обновления моделей и инфраструктуры.

Параметр	Sber AI	YandexGPT	VK AI	МТС AI	Tinkoff AI	Avito AI
Базовая информация
Тип модели	Мультимодальная LLM‑платформа	LLM + голосовой ассистент	Текстовая LLM под экосистему VK	LLM‑платформа для бизнеса	Мультимодальная LLM‑платформа / корпоративные модели	Мультимодальная LLM‑платформа для e‑commerce
Основной фокус	Код, аналитика, прототипирование сервисов	Поиск, голос, бытовые и повседневные задачи	Контент, диалоги и маркетинг в соцсетях	Автоматизация процессов и поддержка клиентов	Корпоративные задачи, документы, аналитика и код	E‑commerce контент, классификация и модерация
Языки и мультимодальность
Поддерживаемые языки	Русский (сильный), English (базовый)	Русский (сильный), English (базовый)	Русский	Русский	Русский, английский	Русский (основной), английский (уровень не раскрыт)
Мультимодальность	Текст, код, изображения (через генераторы)	Текст, голос, изображения (сервисы Яндекса)	Текст, ограниченно мультимодальный контент	Текст; мультимодальность зависит от решения	Текст, аналитика, код; глубина мультимодальности зависит от модели	Текст и изображения (A‑Vibe, A‑Vision)
Работа с кодом	Сильная поддержка, генерация и разбор кода	Есть, но не ключевой сценарий	Базовая генерация кода по запросу	Зависит от конфигурации решения	Генерация и анализ кода в инструментах для разработчиков	Не основное направление
Голос	Через внешние TTS/STT и партнёрские решения	Нативно: Алиса, устройства, умный дом	Нет собственного ассистента	Голосовые сценарии в рамках корпоративных проектов	Нет публичного ассистента	Не поддерживается
Инференс и инфраструктура
Где запускается модель	SberCloud и on‑premise	Yandex Cloud + устройства пользователей	Облако VK и сервисы экосистемы	MTS Cloud и on‑premise внедрения	Корпоративная инфраструктура Тинькофф и сервисы банка	Внутренняя инфраструктура Avito, высокая нагрузка
API‑доступ	Публичный API для разработчиков	YandexGPT API для интеграций	VK AI API для сервисов и ботов	API в составе корпоративных решений	API и инструменты для корпоративных клиентов и разработчиков	Корпоративный доступ для партнёров; публичный API не раскрывается
Интеграции и экосистема	Сервисы Сбера, аналитические и облачные продукты	Приложения и устройства Яндекса, умный дом	Соцсети, мессенджеры и рекламный стек VK	CRM, контакт‑центры, ИТ‑инфраструктура компаний	Финтех‑продукты Тинькофф, ETNA, инструменты для обучения и дообучения	Площадка Avito, сервисы модерации, рекомендации и e‑commerce партнёры
Сценарии использования
Типичные кейсы	Разработка продуктов, помощники для программистов, аналитика	Голосовой ассистент, поиск, умный дом, массовые пользователи	Генерация постов, диалоги с аудиторией, контент‑маркетинг	Контакт‑центр, сервис‑деск, внутренние помощники, бэк‑офис	Ассистенты для текстов, автоматизация поддержки, аналитика, код и временные ряды	Автоматическое оформление объявлений, анализ фотографий, извлечение атрибутов, контент‑модерация
Кому особенно полезна	Разработчики, продакт‑менеджеры, команды R&D	Пользователи устройств Яндекса, небольшие и средние компании	Маркетологи, SMM‑команды, создатели контента	Средний и крупный бизнес, гос‑ и квазигос‑структуры	Корпоративные разработчики, аналитики, финтех‑команды	Продавцы и партнёры маркетплейсов, e‑commerce‑компании
Ограничения
Основные ограничения	Привязка к инфраструктуре Сбера и тарифам облака	Зависимость от сервисов и логики Яндекса	Фокус только на экосистему VK	Формат «платформа для бизнеса», нет массового публичного доступа	Модель и параметры не раскрываются, ориентация на корпоративные сценарии	Ориентирована на e‑commerce, ограниченная универсальность, модели недоступны массовому пользователю
Типичные риски	Вендор‑лок по инфраструктуре и API	Сценарии завязаны на экосистему, сложнее использовать отдельно	Изменения стратегии соцсетей и рекламного рынка	Сложность и стоимость внедрения, долгие циклы согласования	Отсутствие публичной документации, ограниченный доступ	Зависимость от платформы Avito, ограниченная документация
Доступность и форматы
Веб / приложения	Веб‑интерфейсы и продукты Сбера	Приложения Яндекса, веб‑интерфейс, устройства	Интерфейсы и продукты VK	Веб‑панели и инструментальные интерфейсы для компаний	Корпоративные приложения, инструменты для разработчиков	Панели и сервисы внутри Avito
Колонки и устройства	Нет собственных ассистент‑устройств	Умные колонки, телевизоры и техника с Алисой	Нет собственных устройств‑ассистентов	Ориентир на серверную инфраструктуру и корпоративные терминалы	Устройства не предоставляются; фокус на софте	Нет; функции интегрированы в веб‑платформу
Карточки моделей на Re‑II
Подробнее	Перейти к Sber AI	Перейти к YandexGPT	Перейти к VK AI	Перейти к МТС AI	Перейти к Tinkoff AI	Перейти к Avito AI

*Таблица отражает обобщённую картину и не заменяет официальную документацию и тарифы вендоров.

Базовые и embedding-модели российского AI-стека

Помимо публичных ассистентов и LLM для генерации текста, российский рынок включает фундаментальные языковые модели и embedding-решения, которые используются для поиска, RAG-систем и внутренних AI-продуктов.

К таким моделям относятся RuGPT-3, Sbert и другие исследовательские разработки, применяемые для семантического поиска, векторных баз данных, интеллектуальных ассистентов и корпоративных знаний.

Если вы строите RAG-систему, AI-CRM, чат-бота или внутренний поисковик, имеет смысл рассматривать не только пользовательские интерфейсы, но и низкоуровневые модели, на которых они основаны.

Какую модель выбрать под вашу задачу?

Для бизнеса и интеграций

Если в приоритете контакт‑центр, CRM, сервис‑деск, документы или сложные корпоративные процессы, первым делом смотрите в сторону МТС AI, Sber AI и Tinkoff AI — за счёт корпоративного уровня надёжности, API и вариантов on‑prem.

Для голоса и умного дома

Для голосовых сценариев, умного дома, поиска и повседневных задач логичный выбор — YandexGPT в связке с Алисой. У модели уже есть готовые интерфейсы на устройствах и в приложениях.

Для кода и разработки

Если вы собираете новый продукт вокруг модели: прототип, сервис для разработчиков или мультиагентную систему — пригодятся Sber AI и Tinkoff AI с упором на работу с кодом, аналитикой и интеграциями.

Для контента и соцсетей

Для генерации постов, коротких текстов и коммуникаций в соцсетях удобнее всего VK AI. Модель встроена в инструменты VK и заточена под формат лент и диалогов.

Для e‑commerce и маркетплейсов

Если ваша задача — оформление объявлений, генерация описаний товаров, анализ изображений и модерация контента, то Avito AI предложит оптимальный набор инструментов для продавцов и партнёров маркетплейсов.

Частые вопросы

В чём разница между LLM, ассистентом и платформой?

LLM — это ядро генерации текста. Ассистент добавляет голос, интерфейсы и сценарии для конечного пользователя. Платформа включает всё вместе с инфраструктурой: API, мониторинг, доступы, биллинг и интеграции.
Можно ли комбинировать несколько моделей в одном проекте?

Да, это нормальная практика: одну модель можно использовать для генерации текста и кода, другую — для голосовых сценариев или обработки диалогов. Важно продумать маршрутизацию запросов и логирование.
На что смотреть в первую очередь при выборе модели?

На тип задач (контент, код, поддержка клиентов), требования к инфраструктуре (облако, on‑prem, on‑device), удобство API и глубину интеграций с уже используемыми сервисами.
Какие есть аналоги ChatGPT в России без VPN?

Наиболее известные российские аналоги ChatGPT — Sber AI (GigaChat), YandexGPT, VK AI и МТС AI. Они работают без VPN, поддерживают оплату в рублях и интеграцию с локальной инфраструктурой.
Чем отличаются Sber AI и YandexGPT?

Sber AI чаще позиционируется как корпоративная и API-ориентированная платформа с акцентом на бизнес-сценарии, тогда как YandexGPT тесно интегрирован с поиском и голосовым ассистентом Алисой, что делает его удобным для массовых пользователей.
Можно ли использовать российские LLM для RAG и AI-поиска?

Да. Российские модели могут использоваться в RAG-архитектуре совместно с embedding-моделями и векторными базами данных. Такой подход применяется в AI-CRM, интеллектуальных чат-ботах и корпоративных ассистентах.

Экосистемы