Даты отсечки знаний генеративного ИИ: сравнение ChatGPT, Claude, Gemini и других

1. Что такое дата отсечки знаний?

Спрашивали ли вы когда-нибудь ИИ о последних новостях и получали ответ: «Мои обучающие данные заканчиваются на такую-то дату»? Это и есть дата отсечки знаний (knowledge cutoff).

Модели ИИ обучаются на огромных массивах текстовых данных, но у этих данных есть временной предел. О событиях, произошедших после даты отсечки, модель сама по себе не может дать точный ответ.

Впрочем, многие современные ИИ-инструменты оснащены функцией веб-поиска, которая позволяет получать актуальную информацию за пределами даты отсечки. Главное — понимать разницу между «собственными знаниями модели» и «тем, что она может найти в интернете».

2. Сводная таблица дат отсечки

Ниже приведено сравнение основных ИИ-инструментов по состоянию на 29 сентября 2026 года.

По состоянию на 29 сентября 2026 самые свежие знания у Claude Opus 5.5 от Claude (вышла 22 сентября 2026 года) и более старшей Claude Fable 5.1 (вышла 1 сентября) — у обеих июнь 2026. У Claude Sonnet 5.5, вышедшей 28 сентября, отсечка тоже июнь 2026. Далее идут Grok 4.7 — май 2026 и недорогая модель OpenAI GPT-6 Luna — 18 мая 2026. За ними следуют флагман ChatGPT GPT-6 Astra — 30 апреля 2026 и Gemini 3.8 Flash — март 2026 (у Gemini 4 Argon, общедоступной с 13 октября, тоже март 2026). Meta не публикует дату отсечки для своей модели Muse Spark и для превью Muse Wonder, вышедшей 12 октября, Mistral — для своих моделей. Среди моделей с открытыми весами в этом списке, у которых указана дата отсечки, самая свежая — Muse Glimmer от Meta (4 января 2026); у Muse Spark Open (вышла 15 октября) в документации для разработчиков дата не указана, а Llama 4 остановилась на августе 2024. В сентябре Anthropic, Google и OpenAI выпустили новые модели с 1 по 3 число, а 21–22 сентября это снова сделали xAI, Anthropic и OpenAI, поэтому в начале и в конце месяца этот порядок разный.

3. ChatGPT (OpenAI)

Этот раздел OpenAI дополнен 30 сентября 2026 года. Сводное сравнение восьми инструментов выше дано по состоянию на 29 сентября; добавление GPT-6.1 Sol отражено только здесь.

Старшая модель OpenAI — GPT-6 Astra, её дата отсечки знаний — 30 апреля 2026 года (документация OpenAI API). Для Codex и ChatGPT Work 29 сентября 2026 года также появилась GPT-6.1 Sol. Её отсечка совпадает с Astra: 30 апреля 2026 года. У предшествующей GPT-6 Sol это 20 апреля 2026 года, а у недорогой GPT-6 Luna — 18 мая 2026 года. Новизна названия и актуальность знаний не совпадают (спецификация GPT-6.1 Sol, подробнее о GPT-6 Sol и Luna). GPT-5.6 Sol / Terra / Luna также остаются доступны, но общая для них дата отсечки — 16 февраля 2026 года.

Для справки — даты отсечки основных моделей, нынешних и прошлых:

Все модели ChatGPT поддерживают веб-поиск через Bing, что позволяет получать информацию за пределами даты отсечки. Результаты поиска сопровождаются ссылками на источники, что облегчает проверку данных.

4. Claude (Anthropic)

Claude от Anthropic отличается уникальной двухуровневой системой отсечки знаний:

• Достоверные знания: информация до этой даты имеет высокую точность
• Обучающие данные: данные присутствуют, но точность может быть ниже

У Claude нет встроенного веб-поиска, однако через Agent SDK и интеграцию инструментов можно получить доступ к внешним данным. В Claude Code, например, доступен инструмент WebSearch.

5. Gemini (Google)

Главное преимущество Gemini от Google — глубокая интеграция с поиском Google. Старшая модель Gemini 4 Argon (анонсирована 30 сентября, общедоступна с 13 октября) имеет дату отсечки март 2026 (карточка модели), и у рабочей лошадки Gemini 3.8 Flash (выпущена 2 сентября 2026) та же дата. Обе модели Google Search дополняет актуальной информацией в реальном времени (по состоянию на 14 октября 2026). Gemini 3.1 Pro, считавшаяся самой мощной до выхода Argon, по-прежнему предлагается в статусе preview.

Стоит обратить внимание и на старые поколения. 18 сентября 2026 года Google ограничила доступ к моделям Gemini 2.5 пользователями, которые уже работали с ними раньше. Модели не выведены из эксплуатации и по-прежнему доступны через API, но для новых проектов Google советует 3.8 Flash или 3.5 Flash-Lite. 8 октября Gemini 3.5 Flash и 3.7 Flash были объявлены устаревшими, и запросы к ним через API теперь автоматически перенаправляются на 3.6 Flash и 3.8 Flash соответственно (журнал изменений Gemini API). Всё новое теперь строится на Gemini 3 и новее (4 Argon, 3.8 Flash и т. д.).

Сильная сторона Gemini — интеграция с экосистемой Google: Gmail, Google Документы, Таблицы и другие сервисы работают в связке, что особенно удобно для бизнеса.

6. Grok (xAI)

Grok от xAI (компании Илона Маска) уникален тем, что имеет прямой доступ к данным X (бывший Twitter) в реальном времени. У собственных знаний модели есть дата отсечки, но веб-поиск и данные из постов X обеспечивают актуальность информации.

Текущая версия — Grok 4.7, выпущенная 21 сентября 2026 года; xAI называет её своей передовой моделью для программирования, агентных задач и интеллектуальной работы (по состоянию на сентябрь 2026). Дата отсечки знаний — май 2026 (документация xAI API). В документации xAI также прямо сказано, что без включённых инструментов поиска Grok не знает о событиях в реальном времени. Непосредственно перед ней вышли Grok 4.6 (12 августа 2026) и Grok 4.5 (8 июля 2026). Более ранний Grok 4.20 был представлен в бета-режиме в феврале 2026, а в марте стал доступен API; он использовал архитектуру Mixture of Experts (MoE) с 3 триллионами параметров. Линейка известна и своим остроумным стилем ответов.

7. Microsoft Copilot / GitHub Copilot

Microsoft Copilot (Microsoft 365 Copilot, рабочая версия) не привязан к одной модели: можно выбрать GPT от OpenAI или Claude от Anthropic. С 22 сентября 2026 года Claude Opus 5.5 и GPT-6 Sol постепенно появляются в Word, Excel, PowerPoint, Chat, Cowork и Copilot Studio (блог Microsoft Copilot; доступность зависит от лицензии и региона). Поэтому дата отсечки зависит от выбранной модели — значения те же, что в разделах о ChatGPT и Claude. Если веб-поиск включён, Copilot превращает вопрос в короткий запрос, отправляет его в Bing и опирается на результаты (Microsoft Learn). Но администратор может отключить веб-поиск, так что в рабочей учётной записи свежие данные могут быть недоступны.

GitHub Copilot специализируется на коде и позволяет выбрать одну из более чем 30 моделей от OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Microsoft и Moonshot AI (список поддерживаемых моделей в GitHub Docs, на 26 сентября 2026). Для Business и Enterprise с 18 марта 2026 года базовой моделью и моделью с долгосрочной поддержкой (LTS) назначена GPT-5.3-Codex — она используется, когда другие модели не включены. Дата отсечки и здесь определяется выбранной моделью.

8. Perplexity AI

Perplexity AI работает иначе, чем остальные инструменты. На каждый вопрос он выполняет веб-поиск и собирает ответ из нескольких источников со ссылками. У модели, которая пишет ответ, дата отсечки всё равно есть, но материал каждый раз собирается заново, поэтому ответы о недавних событиях зависят от того, что найдёт поиск.

Модель, которая формирует ответ, можно выбрать. Помимо собственной Sonar, в списке есть GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini от Google, Grok от xAI, Kimi от Moonshot AI и другие: восемь моделей в тарифе Pro и десять в старшем тарифе Max, где добавлены две топовые модели (справочный центр Perplexity, список на 4 сентября 2026). Сам Perplexity предупреждает, что список меняется и ориентироваться нужно на выбор моделей в своём аккаунте. В Max есть ещё «Model Council»: один и тот же вопрос отправляется нескольким моделям, а их ответы объединяются.

9. Модели с открытыми весами (Meta, Llama и Mistral)

Главное преимущество моделей с открытыми весами — их можно скачать и запустить на своём оборудовании. Однако встроенного веб-поиска у них нет. И Meta, и Mistral сейчас выпускают часть моделей с открытыми весами, а другие оставляют только для своих приложений и API.

Meta (Muse Glimmer и Llama 4)

В апреле 2026 года Meta запустила новое семейство моделей Muse. Самая новая из них — Muse Spark 1.3 (2 сентября 2026), но это закрытая модель, веса которой не публикуются, а в списке моделей для разработчиков (документация Meta Model API) дата отсечки для неё не указана (на 26 сентября 2026). 12 октября 2026 года Meta выпустила Muse Wonder, которую компания называет «самой мощной» моделью, но в списке моделей для разработчиков она значится как превью, и дата отсечки знаний для неё не указана. Для новых проектов по-прежнему рекомендуется Muse Spark 1.3 (проверено 18 октября 2026 года).

Самая новая модель с открытыми весами — Muse Spark Open (вышла 15 октября 2026). Это архитектура Mixture of Experts (MoE) с 816 млрд параметров всего и 42 млрд активных, контекстное окно около 1 млн токенов. Лицензия — собственная Muse Model License от Meta: коммерческое использование разрешено, но в работе нужна пометка «Built with Muse Spark Open» (крупномасштабное предоставление через API — на определённых условиях). Даже 4-битная версия весов занимает около 537 ГБ и рассчитана на GPU класса дата-центров. Дата отсечки знаний в материалах Meta не указана (проверено 18 октября 2026 года).

Небольшая модель с открытыми весами, которую можно запустить на своём ПК, — Muse Glimmer (вышла в августе 2026). У неё около 30 млрд параметров (30B), она обучена на выходных данных Muse Spark и распространяется по лицензии Apache 2.0. В карточке модели указана дата отсечки 4 января 2026 — более чем на год позже, чем у Llama 4. Согласно карточке, при 4-битном квантовании языковая модель занимает меньше 20 ГБ и помещается в 24–32 ГБ памяти.

Предыдущее поколение, Llama 4 (вышла 5 апреля 2025), выпускается в двух вариантах — Scout (109B параметров всего) и Maverick (400B), дата отсечки — август 2024 (карточка модели Llama 4). У Scout контекстное окно на 10 млн токенов.

Mistral (Mistral Medium 3.5, Large 3 и Large 4)

Французская Mistral сейчас называет своей моделью фронтир-класса Mistral Medium 3.5 (28 апреля 2026). Это плотная модель на 128B, её веса тоже открыты под модифицированной лицензией MIT. В списке моделей Mistral она указана как замена для Mistral Medium 3.1, модели рассуждений Magistral Medium, модели для программирования Devstral 2 и других. Предыдущая крупная модель, Mistral Large 3 (2 декабря 2025), — это MoE на 675B параметров всего (41B активных), она по-прежнему доступна под лицензией Apache 2.0. 6 октября 2026 года вышла следующая, Mistral Large 4, в статусе публичной предварительной версии (Public Preview). Это MoE на 1,05T параметров всего (52B активных) с контекстным окном 1M токенов. Веса были опубликованы 29 октября 2026 года: улучшенная по сравнению с превью версия модели доступна на Hugging Face (объявление Mistral). Лицензия — Mistral Ecosystem Open-Weight License, изменённая версия MIT: коммерческое использование разрешено, но предоставление модели другим компаниям через API и подобные сервисы (Model as a Service) требует отдельного соглашения с Mistral. В API Mistral Large 4 по-прежнему значится в статусе публичной предварительной версии (Public Preview) по состоянию на 1 ноября 2026 года. Согласно политике жизненного цикла моделей Mistral, предварительные версии могут обновляться без уведомления и не обязательно доходят до общей доступности.

Mistral не указывает дату отсечки обучающих данных в списке моделей. Ближайшая подсказка — рекомендуемый системный промпт (SYSTEM_PROMPT.txt), который компания выкладывает на Hugging Face: датой «последнего обновления базы знаний» там значится 1 ноября 2024 для Medium 3.5 и 1 октября 2023 для Large 3. Это текст, который модель должна сообщать пользователю, а не официально опубликованная дата отсечки. Чат-приложение «Le Chat» переименовано в Vibe, и в его режиме Work доступен веб-поиск (документация Mistral).

10. Как веб-поиск меняет работу с ИИ

Насколько важна дата отсечки — во многом зависит от наличия функции веб-поиска.

Инструменты с веб-поиском могут получать актуальную информацию в реальном времени, даже если дата отсечки давно прошла. Однако качество поисковых результатов различается. По опыту, Perplexity выделяется аккуратным цитированием источников и высокой достоверностью, а поиск ChatGPT через Bing тоже работает стабильно.

С другой стороны, инструменты с сильными аналитическими способностями, как Claude, раскрывают свой потенциал в задачах, не требующих свежих данных: генерация кода, анализ данных, глубокие рассуждения. Устаревшая дата отсечки — не приговор: важно подбирать инструмент под конкретную задачу.

11. Какой ИИ выбрать под вашу задачу

На вопрос «какой ИИ лучший?» правильный ответ — «зависит от задачи». Для свежих данных — Perplexity или ChatGPT, для глубокого анализа — Claude, для интеграции с Google-сервисами — Gemini, для защиты конфиденциальности — Llama или Muse Glimmer. У каждого инструмента свои сильные стороны.

Часто задаваемые вопросы