ChatGPT, DeepSeek et GigaChat ont assemblé un PC gaming à 100 000 roubles — aucune option idéale n’a émergé

X-Com попросила ChatGPT, DeepSeek и GigaChat собрать игровой ПК за 100 тысяч рублей в марте 2026 года. Ни одна модель не выдала откровенно сломанную конфигурацию, но каждая ошиблась в важном: от устаревшей платформы до нереалистичных цен и спорной экономии.

Как шел тест

Всем трем моделям дали один и тот же запрос: подобрать конкретные комплектующие с актуальными ценами в российских магазинах, уложиться в 100 тысяч рублей и обеспечить запуск современных AAA-игр в 1080p на высоких настройках. Монитор и периферию из бюджета исключили, чтобы сосредоточиться только на системном блоке. Это хороший тест не на «знания вообще», а на практическую пригодность: нужно одновременно помнить про рынок, совместимость железа и баланс между CPU, GPU, памятью и накопителем.

На базовом уровне нейросети справились. Ни одна не предложила совсем абсурдную связку, а процессор и видеокарта в каждом варианте были примерно одного класса. Но дальше начались проблемы, которые обычно и ломают реальные сборки: устаревшие сокеты, выдуманные цены на память, спорные материнские платы и слабое понимание того, где экономить можно, а где нельзя.

Именно на таких мелочах чаще всего и теряются реальные деньги, когда пользователь просто копирует совет в корзину магазина.

Ошибки каждой модели

Разница между ответами проявилась не в общей идее, а в деталях, которые напрямую влияют на срок жизни системы. Где-то модель выбрала нормальную видеокарту, но посадила ее на неудачную платформу. Где-то подобрала актуальный сокет, но не смогла довести список до состояния, с которым можно идти в магазин.

В итоге почти каждая сборка выглядела логично на первый взгляд и начинала рассыпаться, как только авторы проверяли цены, совместимость и запас под будущий апгрейд. ChatGPT собрал рабочую, но слишком консервативную конфигурацию на Intel Core i5-12400F и RTX 4060, занизил цену DDR4-памяти и почему-то не добавил кулер, хотя процессор предложил не в BOX-версии. DeepSeek выглядел смелее всех: выбрал Ryzen 5 5600 и Intel Arc B580 с 12 ГБ памяти, не забыл отдельный кулер и оставил запас по бюджету.

Но затем посадил свежую видеокарту на плату A520 с PCIe 3.0, то есть сразу создал узкое место для GPU. * GigaChat единственный поставил современную платформу AM5 с Ryzen 5 8400F и DDR5, но не указал конкретные цены, выбрал RTX 5050 вместо более интересной RTX 5060 и сэкономил на SSD, ограничившись 512 ГБ.

* Общая проблема у моделей одна: слабая работа с локальными ценами. В статье отдельно отмечают, что комплекты DDR4 16 ГБ за 6–7 тысяч рублей в российской рознице уже не найти, а значит расчеты двух моделей изначально были слишком оптимистичными. Из-за этого все три ответа выглядят нормально лишь до момента, когда начинаешь проверять детали.

ChatGPT не дожал бюджет и при этом все равно выбрал старую платформу без внятного апгрейд-пути. DeepSeek лучше остальных чувствует соотношение цены и производительности, но ошибается в совместимости. GigaChat мыслит в правильную сторону по платформе, однако в роли реального покупательского гайда почти бесполезен, если в нем нет точных цен.

Рабочая сборка и хорошая сборка — не одно и то же, и эксперимент это хорошо показал.

Кто ближе к цели

Если смотреть на полноту ответа, DeepSeek выглядел интереснее конкурентов: он дал нестандартную, но в целом жизнеспособную связку и не забыл про второстепенные компоненты. Если смотреть на стратегию апгрейда, впереди скорее GigaChat, потому что только он выбрал AM5 и DDR5 — платформу, у которой в 2026 году еще остается запас по обновлению. ChatGPT на их фоне оказался самым аккуратным по форме, но самым скучным и наименее убедительным по сути.

Авторы статьи в итоге приводят собственный вариант сборки, который считают более удачным ориентиром: Ryzen 5 8400F, плата B650, 16 ГБ DDR5-5600, RTX 5060, терабайтный NVMe SSD, блок питания на 550 Вт и недорогой корпус. Логика у такой конфигурации простая: не переплачивать за лишний запас там, где он не нужен, но не экономить на платформе, шине PCIe и объеме накопителя. На этом фоне главный вывод теста звучит жестко, но честно: явного победителя среди нейросетей здесь нет.

Что это значит

Нейросети уже умеют собрать базово рабочий игровой ПК и дать отправную точку для покупки, но пока плохо держат в голове контекст конкретного рынка и месяца. Они подсказывают направление, однако все еще слабо проверяют локальные цены, реальные ограничения платформ и полезность каждого компромисса. Поэтому использовать их советы как черновик можно, а вот переносить список комплектующих в корзину магазина без ручной проверки цен, интерфейсов и запаса на апгрейд — все еще плохая идея.