Если вы ищете лучшие reasoning-модели в 2026 году, ориентироваться только на старые сравнения o1 и R1 уже недостаточно. По актуальным официальным страницам OpenAI текущим флагманом для сложного reasoning и кода выступает GPT-5.6 Sol, у DeepSeek актуальна V4-линейка с thinking mode, у Google — Gemini 2.5 Pro, а для self-host и open-weight сценариев наиболее практичным вариантом из этого набора выглядит Qwen3-Thinking-2507.
- 🥇 Для production-команд: OpenAI GPT-5.6 Sol — текущий флагман OpenAI для сложного reasoning и coding, с уровнями reasoning и контекстом 1.05M.
- 🥈 Для мультимодальных документов и больших кодовых баз: Gemini 2.5 Pro — thinking-модель Google с 1,048,576 входных токенов и официальным прайсом $1.25 / $10.00 за 1M токенов для промптов до 200k.
- 🥉 Для open-weight и локального контроля: Qwen3-Thinking-2507 — актуальная thinking-линия Qwen3, доступная в нескольких размерах и рассчитанная на сложные reasoning-задачи.
Если вам нужен API-вариант с длинным контекстом и без привязки к старым benchmark-ярлыкам, сначала смотрите на GPT-5.6 Sol, Gemini 2.5 Pro и DeepSeek-V4-Pro. Если же ваша задача — совместимость со старыми пайплайнами, воспроизводимость исследований или собственный стек open models, тогда o1, DeepSeek-R1 и Qwen3-Thinking-2507 остаются релевантными, но уже по разным причинам.
Редакционное ограничение: это не лабораторный бенчмарк и не попытка вывести один абсолютный «топ по качеству». Я опираюсь только на официальные model pages, pricing pages, changelog и репозиторий из source pack, поэтому выводы ниже касаются статуса модели, контекста, цены, API-ограничений, доступности и сценариев выбора. Если вам нужен разбор самого термина, посмотрите глоссарий Reasoning model (модель рассуждений).
Как отбирали
- Задача: собрать короткий список актуальных reasoning-моделей для API и self-host сценариев, когда вы выбираете стек под сложные рассуждения, код, длинный контекст или исследовательскую работу.
- Аудитория: разработчики, ML-инженеры, автоматизаторы и технические команды, которым нужна не чат-витрина, а рабочая модель или модельная линия.
- Дата среза: 2026-08-18.
- Критерии допуска: модель должна быть подтверждена официальной документацией, changelog или официальным репозиторием; должна иметь явное позиционирование как thinking/reasoning или использоваться как эталон reasoning-линии; для managed API важны актуальные лимиты и pricing, для open-weight — официальный статус и размеры.
- Критерии исключения: не включал устаревшие алиасы как отдельные продукты, не включал общие hybrid/extended-thinking линейки, если в source pack нет отдельного канонического reasoning-slug, и не ранжировал по «качеству на бенчмарках», если в pack нет сопоставимых официальных цифр.
- Способ проверки: сверил официальные страницы OpenAI, Google и DeepSeek, changelog DeepSeek и официальный репозиторий Qwen3. Собственного единого теста на одних и тех же промптах в этой статье нет.
- Партнёрские отношения: не раскрыты как влияющие на состав подборки; порядок дан по практическим сценариям, а не по партнёрке.
Практический вывод уже на этом этапе такой: если вы запускаете новый проект, не стартуйте автоматически с o1 или R1 только потому, что их часто цитируют в старых статьях. Для нового продакшена чаще логичнее проверить текущие managed-линии, а o1 и R1 оставить как референсы совместимости и истории развития reasoning-сегмента.
Сводная таблица
| Название | Цена | Ключевая фишка | Недостаток | Ссылка |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI GPT-5.6 Sol | $5 input / $30 output за 1M токенов | Текущий флагман OpenAI для сложного reasoning и coding; reasoning levels none/low/medium/high/xhigh/max; 1.05M контекст | Нужно проверять текущий alias и entitlement перед продом | → Официальная страница |
| OpenAI o3-pro | $20 input / $80 output за 1M токенов | Максимум compute среди o-series в этом списке; 200,000 контекст и 100,000 max output | Responses API only; некоторые запросы могут выполняться несколько минут | → Официальная страница |
| OpenAI o1 | $15 input / $60 output за 1M токенов | Понятный референс для legacy o-series workflows и старых ссылок на reasoning-бенчмарки | Документирован как предыдущая полная reasoning-модель o-series | → Официальная страница |
| DeepSeek-V4-Pro | По live-таблице DeepSeek; отдельные ставки для cache hit/miss и output | Текущая DeepSeek API-линия с thinking mode, 1M контекстом, 384K max output и OpenAI-compatible base URL | Нужно отдельно проверять переход алиасов, thinking mode и текущее имя модели | → Официальная страница |
| DeepSeek-R1 | Нет единого first-party API прайса; MIT release, стоимость зависит от хостинга | Открытый reasoning-референс для исследований, дистилляции и самостоятельного развёртывания | Это более старая release-линия, уже вытесненная новыми DeepSeek API-поколениями | → Официальная страница |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 input / $10.00 output за 1M токенов для промптов до 200k; выше 200k ставки выше | Текущая state-of-the-art thinking-модель Google; 1,048,576 input tokens и multimodal reasoning | Доступна только в supported regions; цена зависит от длины промпта и tier | → Официальная страница |
| Qwen3-Thinking-2507 | Нет единого first-party API прайса; стоимость зависит от self-host или провайдера | Актуальная open-weight thinking-линия Qwen3 в размерах 235B-A22B, 30B-A3B и 4B; 256K контекст с расширением до 1M | Крупные чекпойнты требуют серьёзных ресурсов, а serving-стек может потребовать ручной доводки | → Официальный репозиторий |
OpenAI GPT-5.6 Sol
- Кому подходит: тем, кто строит новый production-стек под сложное reasoning, coding и длинный контекст.
- Сильная сторона: по текущему гайду OpenAI это флагман для complex reasoning and coding; есть уровни reasoning none/low/medium/high/xhigh/max и окно контекста 1.05M.
- Ограничение: в статье нельзя зафиксировать навсегда стабильный alias или entitlement; перед запуском в прод проверяйте live-страницу модели и доступ аккаунта.
- Цена: $5 input / $30 output за 1M токенов на дату проверки.
- Ссылка: официальная страница модели.
Это самый логичный старт, если вы раньше выбирали между «o1 или что-то новее». Практически вопрос уже сместился: не «брать ли o1», а «нужен ли вам текущий флагман OpenAI, или лучше уйти в более дешёвый/открытый/регионально доступный вариант». Если вы подбираете не API-модель, а готовый developer workflow, посмотрите и соседнюю подборку лучших AI-ассистентов для кода.
OpenAI o3-pro
- Кому подходит: тем, кому нужен «тяжёлый» reasoning внутри текущей OpenAI-линейки и кто готов платить за максимальный compute.
- Сильная сторона: отдельная o-series reasoning-модель с 200,000-токенным контекстом и 100,000 max output tokens.
- Ограничение: Responses API only; OpenAI прямо предупреждает, что на сложных запросах ответы могут занимать несколько минут. Плюс это заметно более дорогой вариант, чем GPT-5.6 Sol и o1.
- Цена: $20 input / $80 output за 1M токенов на дату проверки.
- Ссылка: официальная страница модели.
o3-pro стоит брать не «по умолчанию», а когда вы сознательно покупаете дополнительное reasoning-время и готовы к задержке. Для интерактивных пользовательских сценариев это может быть лишним, а для редких, сложных агентных или аналитических задач — как раз уместно.
OpenAI o1
- Кому подходит: командам с legacy-пайплайнами, исследователям и тем, кто работает со старыми материалами, где o1 используется как точка отсчёта.
- Сильная сторона: модель по-прежнему документирована, имеет 200,000-token context window и 100,000 max output tokens, а значит пригодна для поддержания старых интеграций и корректной исторической привязки.
- Ограничение: OpenAI описывает её как previous full o-series reasoning model. Для новых проектов это уже не самый очевидный старт.
- Цена: $15 input / $60 output за 1M токенов на дату проверки.
- Ссылка: официальная страница модели.
В этой подборке o1 включён не потому, что он «лучше всех», а потому что ваш поисковый интент прямо включает o1, и игнорировать его было бы нечестно. Но практический вердикт простой: если вы не привязаны к совместимости, сначала смотрите на GPT-5.6 Sol или альтернативы вне OpenAI.
DeepSeek-V4-Pro
- Кому подходит: тем, кому нужен длинный контекст, thinking mode и API-стек DeepSeek в актуальной линии, а не исторические R1-алиасы.
- Сильная сторона: официальная pricing/model page говорит о current API line DeepSeek-V4-Pro и DeepSeek-V4-Flash; у V4-Pro заявлены 1M context, 384K max output и лимит 500 concurrency.
- Ограничение: у DeepSeek сейчас идёт переход имён и алиасов. Changelog прямо говорит, что legacy deepseek-chat и deepseek-reasoner deprecated с 2026-07-24 и для совместимости маппятся на DeepSeek-V4-Flash без thinking и с thinking соответственно.
- Цена: смотрите live-таблицу DeepSeek; в этой статье не фиксирую одну цифру, потому что официальный прайс разбит на cache hit, cache miss и output и может меняться.
- Ссылка: официальная страница модели и цен.
Если вам нужна current managed-линия DeepSeek, это более актуальный выбор, чем опираться на старое название R1 как на основной API-ответ. Отдельно проверьте поведение thinking mode именно в вашем пайплайне, потому что совместимость по имени модели и совместимость по фактическому режиму — не одно и то же.
DeepSeek-R1
- Кому подходит: исследователям, командам с собственной инфраструктурой, а также тем, кто работает с open reasoning как с базой для экспериментов и дистилляции.
- Сильная сторона: release-страница описывает R1 как open-sourced под MIT и заявляет уровень reasoning, сопоставимый с OpenAI-o1 на задачах math/code/reasoning. Это делает его важным историческим и практическим референсом.
- Ограничение: это уже более старая release-линия, а текущая API-линейка DeepSeek ушла к V4-Pro/V4-Flash. Старый алиас deepseek-reasoner больше не стоит считать стабильным названием продукта.
- Цена: единого first-party API прайса на release-странице нет; стоимость зависит от выбранного вами хостинга или self-host конфигурации.
- Ссылка: официальная release-страница.
R1 всё ещё полезен, если вас интересует дистилляция модели, воспроизводимость исследовательских результатов или контроль над развёртыванием. Но для нового managed API-проекта я бы не считал его первым кандидатом без специальных причин.
Gemini 2.5 Pro
- Кому подходит: тем, кому нужен reasoning на длинных документах, мультимодальный анализ и работа с большими кодовыми базами.
- Сильная сторона: Google называет Gemini 2.5 Pro своей state-of-the-art thinking model; model card указывает model code gemini-2.5-pro, 1,048,576 input tokens, 65,536 output tokens и поддержку Thinking.
- Ограничение: Gemini API и Google AI Studio доступны только в supported regions, а pricing зависит от длины промпта: до 200k токенов и выше 200k ставки различаются.
- Цена: $1.25 input / $10.00 output за 1M токенов для промптов до 200k; для более длинных промптов действуют более высокие ставки.
- Ссылка: официальная страница модели.
Если кроме reasoning вам важны документы, изображения и большие контекстные сессии, Gemini 2.5 Pro часто выглядит рациональнее, чем чисто «исторические» reasoning-ярлыки вроде o1 или R1. Для более широкого выбора по мультимодальности сравните и подборку лучших мультимодальных моделей.
Qwen3-Thinking-2507
- Кому подходит: командам, которым нужен open-weight reasoning, локальное развёртывание или управляемый компромисс между размером модели и инфраструктурой.
- Сильная сторона: официальный репозиторий Qwen3 называет Qwen3-Thinking-2507 продолжением thinking-модели Qwen3. Линия доступна в размерах 235B-A22B, 30B-A3B и 4B, поддерживает 256K context с расширением до 1M и предназначена для complex reasoning tasks.
- Ограничение: у крупных чекпойнтов высокие требования к ресурсам, а в некоторых serving-стеках придётся отдельно разбираться с tool use и парсингом reasoning-вывода.
- Цена: единого официального API прайса нет; итоговая стоимость зависит от self-host или выбранного провайдера.
- Ссылка: официальный репозиторий.
Это лучший кандидат в этой подборке, если вам нужен не просто доступ к модели, а контроль над моделью. Перед выбором имеет смысл понять, как размеры чекпойнтов соотносятся с вашей инфраструктурой; по теме полезен глоссарий Параметры модели (Model Parameters).
Как выбрать: по бюджету, опыту и платформе
По бюджету
- Если нужен самый понятный опубликованный managed-прайс: у Gemini 2.5 Pro есть чётко опубликованные ставки $1.25 input / $10.00 output за 1M токенов для промптов до 200k. Но учтите, что выше 200k цена растёт и есть региональные ограничения.
- Если нужен баланс между флагманским классом и ценой: GPT-5.6 Sol выглядит практичнее o3-pro по цене, а его позиционирование у OpenAI уже смещено в роль основного выбора для сложного reasoning и кода.
- Если вы оптимизируете длинный контекст и хотите отдельно считать кеш: DeepSeek-V4-Pro имеет смысл изучать по live-таблице. В этой подборке я не называю его «самым дешёвым», потому что в source pack нет одной стабильной цифры для честного сравнения.
- Если вы готовы платить инфраструктурой вместо API-тарифа: Qwen3-Thinking-2507 и DeepSeek-R1 — это выбор в сторону self-host, контроля и вариативной себестоимости.
По опыту команды
- Для команд, которые хотят быстро стартовать на managed API: сначала сравнивайте GPT-5.6 Sol, Gemini 2.5 Pro и DeepSeek-V4-Pro.
- Для команд с legacy OpenAI-пайплайнами: o1 остаётся полезным как совместимый референс, но не как универсальный ответ на вопрос «что выбрать сегодня».
- Для ML/infra-команд: Qwen3-Thinking-2507 и DeepSeek-R1 сильнее там, где важны контроль, воспроизводимость и кастомное развёртывание.
По платформе и способу доступа
- OpenAI Responses API: o3-pro официально доступен как Responses API only; для GPT-5.6 Sol тоже обязательно сверяйте актуальный способ вызова и alias в текущей документации.
- Google Gemini API: Gemini 2.5 Pro подходит для длинного multimodal reasoning, но только в supported regions.
- OpenAI-compatible API: DeepSeek подчёркивает base URL https://api.deepseek.com и текущую V4-линейку с thinking mode.
- Self-host / open-weight: Qwen3-Thinking-2507 и DeepSeek-R1 логичнее, если вам нужен свой inference-слой, а не только внешний API.
Отдельный практический критерий — нужен ли вам reasoning как отдельный слой принятия решений, или вы на самом деле ищете универсальную мультимодальную модель. Во втором случае не ограничивайтесь этой подборкой и сверяйтесь с мультимодальными моделями.
Кого не включили и почему
- Anthropic Claude: не включил в shortlist, потому что в source pack отмечено другое позиционирование — сильнейшие модели Anthropic подаются как hybrid/extended-thinking, а не как отдельная каноническая reasoning-линия. Для этой статьи я держал более узкий фокус на моделях, где reasoning явно оформлен как модельная линия, режим или исторический референс.
- DeepSeek-V4-Flash: официально это текущая модель с thinking mode, но в short list я выбрал V4-Pro как основной актуальный managed-вариант DeepSeek, а R1 — как open reference. В pack недостаточно отдельных официальных аргументов, чтобы уверенно выделить V4-Flash как самостоятельный топ-кандидат именно по reasoning-сценарию.
- deepseek-reasoner: не включал как отдельную позицию, потому что changelog DeepSeek помечает это legacy-имя как deprecated с 2026-07-24 и маппит его на DeepSeek-V4-Flash thinking mode.
- Базовые Qwen3 без Thinking-2507: не включал, потому что репозиторий Qwen3 сам выделяет Thinking-2507 как продолжение thinking-модели; эта подборка посвящена именно reasoning-вариантам, а не всей Qwen-линейке.
Как выбрать самостоятельно
- Вам нужен managed API или self-host/open-weight?
- Важнее предсказуемый официальный прайс или максимальный контроль над инфраструктурой?
- Сколько контекста вам реально нужно: десятки тысяч токенов, около 200k или около 1M?
- Готовы ли вы к более высокой латентности ради более «тяжёлого» reasoning?
- Есть ли у вас региональные ограничения или требования к совместимости со старыми alias и пайплайнами?
Если ответ на первый вопрос — self-host, начинайте с Qwen3-Thinking-2507 и DeepSeek-R1. Если managed API — сначала сравните GPT-5.6 Sol, Gemini 2.5 Pro и DeepSeek-V4-Pro. Если вам нужен исторический референс для совместимости и документации — держите o1 как переходный вариант, но не как безусловный выбор для нового проекта.
Источники
- Models | OpenAI API
- o3-pro Model | OpenAI API
- o1 Model | OpenAI API
- Models & Pricing | DeepSeek API Docs
- Change Log | DeepSeek API Docs
- DeepSeek-R1 Release | DeepSeek API Docs
- Gemini 2.5 Pro | Gemini API | Google AI for Developers
- Gemini Developer API pricing | Gemini API | Google AI for Developers
- Available regions for Google AI Studio and Gemini API | Google AI for Developers
- GitHub – QwenLM/Qwen3
Вопросы и ответы
Что выбрать вместо o1 в новом проекте?
Если вы начинаете с нуля, первым делом смотрите на GPT-5.6 Sol, Gemini 2.5 Pro или DeepSeek-V4-Pro. o1 в официальной документации уже описан как previous full o-series reasoning model, поэтому его сильнейший сценарий — совместимость и исторический референс, а не очевидный старт с чистого листа.
Есть ли смысл использовать DeepSeek-R1 сегодня?
Да, если вам важны open-source reasoning, MIT-лицензия, исследовательская воспроизводимость или собственное развёртывание. Нет, если вы просто хотите выбрать самый актуальный managed API-вариант DeepSeek: для этого по текущим документам нужно смотреть на V4-линейку.
Какие модели в списке подходят для очень длинного контекста?
У GPT-5.6 Sol заявлен контекст 1.05M, у DeepSeek-V4-Pro — 1M, у Gemini 2.5 Pro — 1,048,576 input tokens. У Qwen3-Thinking-2507 контекст 256K, расширяемый до 1M. o3-pro и o1 в этой подборке имеют по 200,000 токенов контекста.
Какая модель выглядит наиболее прозрачной по опубликованной цене?
Если вам нужна именно официально опубликованная фиксированная ставка в source pack, проще всего сравнивать Gemini 2.5 Pro, GPT-5.6 Sol, o1 и o3-pro. У DeepSeek цена опубликована на live-таблице, но структура расчёта отдельная для cache hit, cache miss и output, а у open-weight моделей вроде Qwen3-Thinking-2507 и DeepSeek-R1 вообще нет единой first-party API-цены.
Когда выбирать open-weight, а не managed API?
Open-weight имеет смысл, когда вам нужен контроль над моделью, собственная инфраструктура, воспроизводимость или работа с дистилляцией и локальными ограничениями. Managed API логичнее, когда важнее быстрое внедрение, единая документация и отсутствие инфраструктурной нагрузки.