# Стек поисковых систем на основе больших языковых моделей в 2026 году: 76 продуктов на 6 уровнях

Раньше поиск представлял собой один продукт: поле ввода и десять синих ссылок. В 2026 году это целый стек. Механизм ответов формирует ответ, поисковый API подаёт ему данные, векторная база данных хранит то, что модель уже знает, браузерный уровень извлекает недостающую информацию, агент выполняет действия на основе полученного результата, а новая категория инструментов измеряет, появился ли ваш бренд в результатах поиска вообще.

Мы составили карту этой архитектуры на III квартал 2026 года: 76 продуктов от 71 компании и проектов с открытым исходным кодом, распределенных по 6 уровням, на основе исследований, лежащих в основе ежеквартальной рыночной карты Massive «LLM Search Stack».

Нагрузка на эту архитектуру отражается в том, как люди осуществляют поиск. Согласно исследованию Pew Research Center, в ходе которого в марте 2025 года был проанализирован поиск 900 взрослых жителей США, 18 % запросов в Google сопровождались резюме, сгенерированным искусственным интеллектом. Пользователи, увидевшие такое резюме, нажимали на традиционный результат в 8 % случаев, тогда как в отсутствие резюме этот показатель составлял 15 % ([Pew Research Center](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/), 2025). Когда ответ появляется на странице результатов, меньше людей покидают её. Именно это изменение придаёт коммерческое значение остальным элементам стека.

> **Ключевые выводы**
>
> - Поисковый стек на основе моделей большого языка (LLM) за 3-й квартал 2026 года охватывает 6 уровней и 76 продуктов.
> - Пользователи кликали по традиционным результатам примерно в два раза реже при появлении резюме, сгенерированного ИИ: 8 % посещений против 15 % ([Pew Research Center](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/), 2025).
> - Поиск информации и доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени являются крупнейшими слоями, по 15 продуктов в каждом, и решают противоположные задачи: то, что уже известно модели, и то, что является правдой в данный момент.
> - Оптимизация генеративных движков (GEO) теперь представляет собой отдельную категорию, включающую 13 продуктов на карте.

## Как мы составили карту стека поиска на основе LLM

Мы сгруппировали продукты по функциям, которые они выполняют на пути от вопроса к ответу, а не по стадии финансирования или маркетинговому обозначению. Карта читается сверху вниз: сначала то, что видит пользователь, затем то, что предоставляет эту информацию, и, наконец, то, что её измеряет. Компания, выпускающая несколько продуктов, может фигурировать в более чем одном слое. Например, у You.com есть механизм генерации ответов в слое 1 и API в слое 2. Именно поэтому 76 продуктов представлены 71 компанией и проектами с открытым исходным кодом.

Продукт попал на карту, если он был общедоступен на момент проведения нашего исследования для данного издания (июль 2026 года, повторная проверка — октябрь 2026 года) и его основная функция соответствует одному из уровней. Мы исключили записи, которые не смогли подтвердить на момент публикации. Мы перечисляем всех поставщиков беспристрастно: включение в список не означает одобрения, а порядок внутри слоя не является рейтингом. Компания Massive также представлена на карте в слое «Доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени», и мы открыто об этом заявляем.

![«Стек поисковых решений на основе LLM, 3-й квартал 2026 года: шесть слоёв и 76 продуктов — от систем ответов на основе ИИ до оптимизации генеративных моделей — на карте от Massive»](assets/llm-search-stack-map.png «Стек поисковых решений на основе LLM, 3-й квартал 2026 года. Данные предоставлены Massive.")

| Слой | Функции | Продукты на карте |
|-------|--------------|--------------------:|
| Системы ответов на основе ИИ | Создают ответ, который читает пользователь | 13 |
| Поисковые API, оптимизированные для LLM | Возвращают результаты поиска, адаптированные для моделей | 9 |
| Извлечение и векторный поиск | Хранение и извлечение информации, уже известной модели | 15 |
| Доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени и браузерная инфраструктура | Извлечение информации, доступной в Интернете в данный момент | 15 |
| Агентные действия и использование компьютера | Взаимодействие с Интернетом, а не только его чтение | 11 |
| Оптимизация генеративных движков | Измерение видимости бренда в ответах ИИ | 13 |

## Уровень 1: Механизмы ответов на основе ИИ

Механизмы ответов представляют собой потребительский интерфейс поиска на основе больших языковых моделей (LLM): вы задаете вопрос и получаете письменный ответ, как правило, с указанием источников. Именно этот уровень имеется в виду у большинства людей, когда они говорят о «поиске с помощью ИИ».

На карте представлены: Perplexity, You.com, Andi, Ask Brave, Kagi, Liner, Felo, iAsk, ChatGPT Search, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Grok и Meta AI.

Этот уровень делится на две группы. Шесть сервисов принадлежат компаниям, которые также владеют передовой моделью, браузером или крупной платформой: ChatGPT Search, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Grok, Meta AI и Ask Brave. Остальные семь (Perplexity, You.com, Andi, Kagi, Liner, Felo и iAsk) — независимые сервисы, которые конкурируют по таким критериям, как глубина исследования или уровень конфиденциальности. Для бренда каждый поисковик представляет собой отдельное пространство, где о нём могут рассказать хорошо, плохо или вовсе не рассказать. Когда мы [проводили тестирование того, как ИИ описывает бренды](https://www.joinmassive.com/blog/ai-brand-visibility-ai-plays-favorites-it-wont-trash-you), риск быть пропущенным был более распространённым, чем риск подвергнуться критике. Обращайте внимание на то, указывает ли поисковая система свои источники. Цитируемые источники — это единственная часть ответа, на которую бренд может оказать прямое влияние.

## Уровень 2: Поисковые API, оптимизированные для LLM

Это поисковые системы, созданные в первую очередь для машин. Вместо страницы результатов для человека они возвращают результаты в виде чистого текста, фрагментов или полного содержания страницы, которые модель может использовать напрямую.

На карте: Parallel, Exa, Linkup, Tavily, Brave Search API, You.com API, Valyu, Perplexity Sonar и Seltz.

Подходы к разработке различаются. Некоторые используют собственный индекс, другие переранжируют результаты из более крупной поисковой системы, а третьи возвращают полный текст страницы вместо фрагментов. Мы сравнили несколько из них в статье [«Web Search API для ИИ-агентов»](https://www.joinmassive.com/blog/web-search-apis-for-ai-agents-compared-seltz-exa-brave-and-render-apis). **Как выбрать:** проверьте актуальность результатов с помощью вопроса о вчерашних новостях и проверьте локализацию с помощью вопроса, ответ на который различается в зависимости от страны. Эти два запроса позволяют отсеять Web Search API быстрее, чем любая таблица характеристик.

## Уровень 3: Извлечение и векторный поиск

Не для каждого ответа требуется доступ к актуальному веб-контенту. Технология генерации с дополнением извлеченными данными (RAG) позволяет модели осуществлять поиск по собственным документам компании, каталогу продукции или сохраненным копиям веб-страниц, хранящимся в виде вложений в векторном индексе.

На карте: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Zilliz (Milvus), Turbopuffer, Vespa, LanceDB, Cohere, Voyage AI (MongoDB), Mixedbread, Supabase (pgvector), MongoDB Atlas Vector, Redis и Elastic.

Этот уровень делит первое место по размеру на карте с доступом к веб-ресурсам в режиме реального времени и является наиболее зрелым: он включает такие базы данных, как Elastic, Redis и MongoDB, которые появились ещё до современных больших языковых моделей (LLM). В него входят три типа продуктов. Базы данных, изначально ориентированные на векторные данные (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Zilliz, Turbopuffer и LanceDB), были созданы специально для работы с вложениями. Поставщики услуг по встраиванию и переранжированию (Cohere, Voyage AI и Mixedbread) преобразуют текст в векторы и упорядочивают результаты. Устоявшиеся поисковые системы и базы данных (Vespa, Supabase, MongoDB Atlas, Redis и Elastic) добавили векторный поиск в продукты, которые уже используются командами. Общая проблема для всех этих решений заключается в том, что актуальность уровня извлечения данных зависит от времени его последнего обновления. В нашем руководстве по [построению конвейера RAG на основе данных из реального времени в Интернете](https://www.joinmassive.com/blog/building-a-rag-pipeline-on-live-web-data-without-stale-indexes) рассказывается, как команды предотвращают устаревание индекса.

## Уровень 4: Доступ к актуальным веб-данным и браузерная инфраструктура

Когда ответ на вопрос зависит от сегодняшней цены, сегодняшних новостей или содержания страницы в конкретной стране, модель должна самостоятельно получить эту информацию. Именно это обеспечивает данный уровень: хостируемые браузеры, краулеры, API для сбора данных и прокси-сети, позволяющие отправлять запросы с реальных географических локаций.

На карте: Massive, Browserbase, Steel, Hyperbrowser, Anchor Browser, Kernel, Lightpanda, Notte, Firecrawl, Crawl4AI, Zyte, Apify, Scrapfly, Browserless и Rebrowser.

Этот уровень условно делится на три группы. Инфраструктура хостируемых и безголовых браузеров включает Browserbase, Steel, Hyperbrowser, Anchor Browser, Kernel, Lightpanda, Notte, Browserless и Rebrowser. Инструменты сканирования и извлечения данных, возвращающие очищенное содержимое страниц, включают Firecrawl, Crawl4AI, Zyte, Apify и Scrapfly. Massive предоставляет сеть, по которой проходят запросы. Команды часто сочетают хостируемый браузер с сетевым уровнем — этот компромисс мы рассмотрели в статье [«Управляемая браузерная инфраструктура для ИИ-агентов»](https://www.joinmassive.com/blog/managed-browser-infrastructure-for-ai-agents-when-diy-stops-making-sense). Роль Massive заключается в предоставлении бытовой сети, насчитывающей более 1 000 000 проверенных устройств ([Документация Massive](https://docs.joinmassive.com/residential/introduction)), а также Web Render API с конечными точками для просмотра веб-страниц, поиска и ИИ-чата. Конечная точка «Поиск» может дождаться отображения обзора ИИ от Google, прежде чем вернуть страницу ([Документация Massive](https://docs.joinmassive.com/web-render/search)). Агенту, проверяющему стоимость авиабилета для путешественника в Мадриде, нужна страница в том виде, в каком она загружается в Испании, а не в том, в каком она загружается в дата-центре в США.

## Уровень 5: Действия агента и использование компьютера

Поиск превращается из чтения в действие. Агенты на этом уровне нажимают кнопки, заполняют формы и выполняют задачи в браузере или на рабочем столе, используя результаты поиска в качестве отправной точки.

На карте: Skyvern, Browser Use, TinyFish, Airtop, H Company (Surfer H), Bardeen, Simular, Emergence AI, Nova Act (Amazon), Claude Computer Use (Anthropic) и ChatGPT Agent (OpenAI).

Передовые лаборатории в настоящее время поставляют собственных агентов, использующих компьютер, наряду с независимыми фреймворками. В любом случае агент, действующий в Интернете, наследует все проблемы доступа из 4-го уровня: проверки на наличие ботов, контент, зависящий от местоположения, и страницы, которые отображаются только в реальном браузере. Первая из этих проблем рассмотрена в статье [«Почему ИИ-агенты блокируются по IP-адресам центров обработки данных»](https://www.joinmassive.com/blog/why-ai-agents-get-blocked-on-datacenter-ips-and-how-to-fix-it).

## Уровень 6: Оптимизация генеративного движка (GEO)

Новейший уровень существует благодаря первому. Если покупатели обращаются к поисковым системам с запросами вместо того, чтобы переходить по ссылкам, брендам необходимо знать, что отвечают эти системы. Термин происходит из научной статьи 2023 года, в которой сообщалось, что стратегии оптимизации могут «повысить видимость на 40 % в ответах генеративных систем», а их эффективность «варьируется в зависимости от домена» ([Aggarwal и др., arXiv](https://arxiv.org/abs/2311.09735), 2023). Платформы GEO запускают запросы в различных поисковых системах, отслеживают, как часто упоминается или цитируется бренд, и предлагают изменения в контенте.

На карте: Profound, Scrunch AI, Peec AI, Otterly AI, AthenaHQ, Bluefish, Evertune, Gumshoe, Goodie, Trakkr, Knowatoa, Brandlight и Relixir.

GEO несет в себе встроенную проблему измерения: ответ поисковой системы может меняться в зависимости от местоположения пользователя, языка и формулировки запроса. Показатель видимости достоверен лишь в тех условиях, в которых он был измерен, поэтому охват по местоположению и языку является одним из способов различать инструменты GEO. Покупатель из Мюнхена и покупатель из Сан-Паулу могут получить разные ответы на один и тот же запрос. Именно здесь находит применение конечная точка ИИ-чата от Massive: она возвращает варианты ответов от ChatGPT, Gemini и Perplexity, полученные с реальных устройств в выбранном вами местоположении, что соответствует требованиям к измерению с учётом местоположения исходных данных. В нашем [обзоре конечной точки чата с ИИ](https://www.joinmassive.com/blog/ai-chat-endpoint-geotargeted-llm-completions) показано, как на одни и те же вопросы даются разные ответы в зависимости от страны.

## Что карта говорит нам о поиске с использованием LLM в 2026 году

Выделяются три основные тенденции.

**Крупные платформы доминируют на потребительском уровне и переходят к созданию агентов.** Google, Microsoft, OpenAI, xAI и Meta представлены в Уровне 1, а Amazon, Anthropic и OpenAI — в Уровне 5. Помимо этих передовых лабораторных проектов, практически каждый продукт на карте принадлежит независимой компании или проекту с открытым исходным кодом.

**Актуальность и географическое положение являются общим узким местом.** Системы ответов, поисковые API, агенты и инструменты GEO в конечном итоге должны знать, что именно в данный момент говорится в реальном времени в Интернете в конкретном месте. Уровни 1, 2, 5 и 6 зависят от получения данных с актуальных веб-страниц, а уровень 3 — при каждом обновлении индекса. Именно поэтому уровень доступа к актуальному веб-контенту соединяется со всеми остальными уровнями на карте.

**Измерение становится самостоятельным продуктом.** На нашей карте за 3-й квартал перечислены 13 продуктов, основной задачей которых является обеспечение видимости с помощью ИИ. По мере развития этого уровня то, как и где инструмент осуществляет измерения, будет иметь такое же значение, как и то, что он измеряет.

## Часто задаваемые вопросы

### Что такое стек поиска на основе LLM?

Стек поиска на основе LLM — это набор технологий, которые преобразуют вопрос в ответ, сгенерированный искусственным интеллектом. На карте Massive за 3-й квартал 2026 года он сгруппирован по шести слоям: механизмы ответов на основе ИИ, Web Search API, оптимизированные для LLM, поиск по векторным пространствам и извлечение информации, доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени и браузерная инфраструктура, агентские действия и использование вычислительных ресурсов, а также оптимизация генеративных механизмов.

### Сколько продуктов представлено на карте стека поиска LLM за 2026 год?

В данном выпуске перечислены 76 продуктов от 71 компании и проектов с открытым исходным кодом, распределённых по шести уровням. Поиск по векторным пространствам и извлечение информации, а также доступ к веб-ресурсам в режиме реального времени и браузерная инфраструктура являются самыми обширными уровнями, в каждом из которых представлено по 15 продуктов.

### Что такое оптимизация генеративных движков (GEO)?

Оптимизация генеративных движков — это практика измерения и улучшения того, как бренд предстаётся в ответах, сгенерированных искусственным интеллектом такими движками, как ChatGPT Search, Perplexity и Google AI Mode. В нашей карте перечислены 13 продуктов GEO по состоянию на 3-й квартал 2026 года.

### Почему ответам ИИ требуется доступ к актуальной информации в Интернете?

Как обучающие данные модели, так и векторный индекс со временем устаревают. Вопросы о ценах, новостях, наличии товаров или о чём-либо, что варьируется в зависимости от страны, требуют получения информации из актуального Интернета, в идеале — из того региона, для которого предназначен ответ.

### Какое место занимает Massive в стеке поиска на основе LLM?

Massive находится на уровне доступа к актуальному веб-контенту. Компания предоставляет сеть прокси-серверов для частных пользователей, насчитывающую более 1 000 000 проверенных устройств, а также коэффициент Web Render API с конечными точками для просмотра веб-страниц, поиска и чатов с ИИ.

## Стек поиска на основе LLM: итоги

- Шесть уровней, 76 продуктов. Изучайте схему сверху вниз: ответ, предложение, действие, измерение.
- На что обратить внимание в IV квартале: передовые лаборатории, углубляющиеся в агентские действия, и инструменты GEO, конкурирующие по тому, где и как они осуществляют измерения.
- Разрабатываете что-либо в рамках этого стека? Проведите тестирование доступа на раннем этапе: страница, которая блокирует ваш агент или отображает для него неверную страну, нарушает работу всех вышележащих уровней.
- Мы обновляем эту схему ежеквартально. Присылайте исправления и дополнения команде Massive, и мы включим их в следующее издание.

## Источники

- Pew Research Center, [«Пользователи Google реже переходят по ссылкам, когда в результатах поиска появляется резюме, сгенерированное ИИ»](https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/), 2025
- Massive Docs, [«Введение в прокси-серверы для частного использования»](https://docs.joinmassive.com/residential/introduction)
- Massive Docs, [«Поиск»](https://docs.joinmassive.com/web-render/search)
- Аггарвал и др., [«GEO: генеративная оптимизация поисковых систем»](https://arxiv.org/abs/2311.09735), arXiv, 2023 г.
- Massive, Карта рынка LLM Search Stack, выпуск за 3-й квартал 2026 г. (внутреннее исследование, июль 2026 г.)