Май 2025-го выдался жарким на ИИ‑новости: Anthropic наконец запустила долгожданный Claude 4 — сразу в двух вариантах, Opus 4 и Sonnet 4. Это не просто апдейт, а гибридные рассуждающие модели, которые обещают совместить скорость ответов с глубоким анализом. Разработчики уже грезят ИИ, который программирует днями и ночами, а Anthropic называет это «новым рубежом для кодинга и автономных агентов». Скромничают? Возможно. Но факт: релиз важный.

Зачем это всё? Opus 4 способен неустанно кодить и решать многомодальные и агентные задачи, а Sonnet 4 призван поднять планку в массовых сценариях.

Часть 2 — это гайд по выживанию в мире кривых текстов, а также грамматический апокалипсис, куда мы закинули ChatGPT‑o1, o3, две штуковины от «Яндекса» — «Нейроредактор» и YandexGPT-5-Pro, Text.ru и «Мистера корректора». Заставили их искать опечатки, запятые, кавычки и ошибки уровня «25-го декабря» — и да, это больно.

Зачем терпеть этот разбор? Чтобы не стать тем парнем, чей пост на «Хабре» поправили в комментах. Готовьтесь: тут будут не только баллы, но и таблица, из‑за которой один нейрокорректор плачет в уголке. Да‑да, он снова всё испортил. Поехали разбирать, кто реально исправит ваши «исчо», а кто наделает новых ошибок.

Вы когда‑нибудь ловили себя на том, что отправляете важное письмо или сообщение, а спустя мгновение замечаете ошибку? Такое ощущение, словно невидимая красная ручка уже начала зачёркивать текст... В статье я исследую инструменты, способные сберечь от этих неприятностей. Всё это нацелено на одну задачу: найти лучший инструмент для проверки орфографии и пунктуации.

Эта тема важна для всех, кто взаимодействует с текстом, независимо от того, редактируете ли вы роман, готовите отчёт или пишете пост в соцсетях (да, даже твиты требуют идеальной подачи).

Для обзора я выбрал 13 самых популярных онлайн‑сервисов, приложений и нейросетей, чтобы определить, кто лучше сможет проверить правописание (орфографию и пунктуацию). Мы разберём их по косточкам, выявим силу и слабость каждого участника и, конечно, определим победителя.

(Ну правда, почему ошибки всегда выпрыгивают на глаза только после отправки?)

Тонны текста и в финале — чувство, что застряли в бесконечном произведении? Нейросети уже здесь, чтобы вытянуть вас из хаоса. Во второй части обзора — больше инструментов и тестов. Я рассмотрел DeepSeek‑R1, который превращает расшифровки в читабельные статьи, а также нейросеть ChatGPT-4o в генерации аннотаций и Grok-3, который успешно создал цепочку телеграм‑постов из видеовыступления. Результаты — под катом.

Ещё здесь рассмотрен Notion (тот самый для ведения заметок) — который тоже поддерживает ИИ‑редактирование. В этой части речь пойдёт о том, как максимально эффективно использовать каждый из этих инструментов. Давайте убедимся, что даже самая неуютная стена текста может быть превращена в лаконичный и удобный контент.

Иногда этот мир слишком многословен. Помните случаи, когда вы открываете статью в «Википедии», а через три минуты осознаёте, что потеряли нить повествования? Нейросети, описанные в этом гайде, больше не допустят такого. Сокращение текста — не просто тренд, а настоящий мастхэв для журналистов, студентов, маркетологов и всех, кто хоть раз топил взгляд в 100-страничных инструкциях.

25 полезных промтов, от создания аннотаций до цепочек постов в телеграм‑канале, а также сильные стороны моделей Gemini-2.5-Pro, Grok-3, ChatGPT-4o, DeepSeek‑R1 и Claude-3.7-Sonnet в задачах сокращения текста — обо всём этом здесь. Забудьте о часах правок, когда ИИ превращает полотна букв в аккуратные саммари.

Исследователи из HiddenLayer представили универсальную технику инъекции промтов, которая успешно обходит защитные механизмы ключевых современных ИИ‑моделей. Это касается систем OpenAI (ChatGPT-4o, 4o‑mini, 4.1, 4.5, o3-mini, o1), Google (Gemini-1.5, 2.0, 2.5), Microsoft (Copilot), Anthropic (Claude-3.5, 3.7), Meta✶ (семейства Llama-3✶ и 4), DeepSeek (V3, R1), Qwen (2.5-72B) и Mistral (Mixtral-8x22B).

Путём применения техники, связывающей правила безопасности и ролевое взаимодействие, компании удалось обойти настройки поведения моделей и получить результаты, нарушающие принципы безопасного использования ИИ. Это касается контента по темам CBRN (химические, биологические, радиологические и ядерные угрозы), а также извлечения системных промтов.

Число параметров всегда имело значение — по крайней мере, так нас убеждали. Этой догме следовали до тех пор, пока 6 марта Alibaba не представила QwQ-32B — компактную модель с 32 млрд параметров, бросившую вызов тяжеловесу DeepSeek‑R1 с его 671 миллиардами. Это классическая история Давида и Голиафа, но, к удивлению многих, маленькая и ловкая модель не просто держится на плаву — она даже обходит гиганта в ключевых задачах.

Но как нейросеть, уступающая в размерах в 20 раз, может показать такие впечатляющие результаты? Давайте разберёмся. В этом обзоре я сравнил между собой Qwen‑QwQ-32B, Qwen-2.5-72B‑Instruct, DeepSeek‑R1 и ChatGPT‑o3-mini‑high на нескольких сложных задачах и делюсь с вами результатами.

Логотип. Лицо бренда, главная визуальная визитка, его голос среди конкурентов. В 2025-м его можно не рисовать часами вручную, а генерировать.

Я протестировал самые популярные современные нейросети, такие как Flux и Midjourney, в создании логотипов, проверил их силы в леттеринге и теперь расскажу вам, какой сервис лучше подойдёт для вашего проекта.

И ещё: как превратить растровую картинку в качественный вектор без страданий? Ну что ж, добро пожаловать во вторую часть статьи, где помимо обсуждения генерации логотипов мы затронем не менее захватывающее искусство трассировки. Я к вам с готовым ответом, и сразу предупреждаю — магия тут настоящая.

Когда дело доходит до задач брендинга и дизайна, на помощь приходят нейросети. В наши дни логотип — это не просто красивая картинка, а лицо бренда, его голос и миссия в визуальной форме. Он должен не только быть запоминающимся, но и вызывать приятные ассоциации у вашей аудитории.

Оказывается, сделать логотип с помощью нейросетей куда проще, чем кажется, и из числа современных инструментов вам есть что попробовать уже сегодня. Они позволяют не просто создать визуал, но и тут же увидеть его в деле — например, на стене супермаркета, крышке ноутбука или одежде.

Давайте разберёмся, что сейчас предлагает мир высоких технологий, и посмотрим на лучшие нейросети для создания настоящих фирменных логотипов.

Nvidia давно вышла за пределы игровых миров — сегодня её технологии формируют будущее ИИ, научных исследований, связи и многого другого. Но как компания, начавшая с графики, стала флагманом искусственного интеллекта? В интервью для Computerphile (25.03.2025) Хуанг рассказывает, как закон Амдала уживается с тензорными ядрами, а CUDA из инструмента разработчика превратилась в основу для преобразования индустрий. Это интервью о процессе, в котором технологии развиваются, пересекаются и возвращаются туда, с чего начинали.

Взлететь выше всех, чтобы тут же оказаться в эпицентре бури? Сэм Альтман знает, как это бывает. В ноябре 2023 года OpenAI, компания, что всего год назад удивила мир запуском ChatGPT, столкнулась с кризисом, который едва ли не поставил крест на её будущем: генеральный директор и основатель в одно мгновение оказался за бортом.

Как такое могло произойти и что заставило совет компании, обещающей спасти человечество от опасностей ИИ, буквально за ночь лишить кресла своего лидера? Под катом — внутренняя хроника того, как генерального директора крупнейшей техкомпании уволили, а затем стремительно вернули обратно.

Tencent, Alibaba, DeepSeek AI, Kuaishou — эти компании выпускают модели одну за другой, заставляя западных конкурентов почесать головы. Китайские ИИ‑продукты сегодня покрывают всё: от создания объёмных научных статей до генерации мемных видеороликов, которые легко взорвут соцсети. Эти технологии уже привлекли внимание профессионалов, но их потенциал доступен и обычным пользователям.

Куда бежать, если вам срочно нужно оживить персонажа, создать фотосессию из одного‑единственного портрета или сделать прикольную гифку для поздравления? Hunyuan‑T1 с гибридным трансформером, Qwen-2.5 с миллионным контекстным окном, Talkie, который обошёл по популярности Character.ai, и Kling, монтирующий видео из нескольких картинок, — обо всём этом в статье!

ИИ‑модели сменяют друг друга быстрее, чем новые айфоны. Теперь даже технологические гиганты предпочитают не строить модели с нуля, а брать за основу существующие решения и дообучать их под свои задачи. Вот и «Яндекс» не стал исключением: его новая модель YandexGPT-5, по сути, выросла из Qwen-2.5 — китайской нейросети, разработанной Alibaba.

Компания уверяет, что «пятый» не уступает ChatGPT-4o, а ещё — теперь умнее, логичнее, креативнее и кодит лучше предыдущих версий. Давайте разберёмся, действительно ли «бот с российским паспортом» в одной лиге с конкурентами.

Впервые я заподозрил, что ИИ проник в мою жизнь глубже, чем я думал, примерно в сентябре прошлого года. Один из моих бывших коллег, Диего, опубликовал на LinkedIn трогательный пост о том, что его уволили. В последнее время подобных сообщений появилось немало, но это выделялось особенно.

Прокручивая ленту дальше, я наткнулся на ещё один почти идентичный пост. Потом — на следующий. Все они принадлежали людям, уволенным из одной и той же компании, и были написаны практически под копирку. Любопытство взяло верх, и я написал Диего, спросив, что произошло.

Автоматический дебаг с помощью языковых моделей уже не новость, и разработчики используют LLM‑модели и среды разработки с интегрированным ИИ, чтобы анализировать код и предлагать исправления. Но что если встроить в этот процесс ещё один мощный инструмент — поиск в интернете?

В этой статье мы рассмотрим необычный подход: автоматический дебаггер, который не просто анализирует код с помощью нейросети, но и при необходимости отправляет сформулированные моделью поисковые запросы в интернете. Если модель не уверена в исправлении, она делает то же, что и человек, — ищет похожие ошибки и готовые решения в сети.

В конце февраля OpenAI официально представила ChatGPT-4.5 — самую крупную и продвинутую модель для диалогового взаимодействия на сегодняшний день. 4.5 обладает улучшенными навыками общения и письма, расширенным кругозором и, как заявляет компания, «более утончённой личностью» в сравнении с предыдущими версиями.

Но что это вообще за модель? OpenAI не слишком хорошо объяснила, что она из себя представляет. Поэтому давайте разберёмся сами, как показывает себя эта новейшая и пока ещё не до конца понятная нейросеть компании в различных тестах и генерации контента.

Ещё пару лет назад вопрос «Какой ChatGPT лучше?» сводился к простому выбору: что за версию использовать — «тройку» или «четвёрку»? Теперь всё сложнее, и не всегда с ходу понятно, чем одна модель отличается от другой. OpenAI больше не делает ставку на одну универсальную, а предлагает линейки моделей, где каждая специализируется на чём‑то своём: одни лучше рассуждают, другими удобнее писать код, третьи идеально подходят для повседневных задач (генераций и др.).

В этом обзоре я расскажу, какая модель ChatGPT лучше для своих областей, то есть как выбрать ту, которая будет решать вашу задачу лучше остальных. Спойлер: для разных предназначений мы выберем всего три‑четыре модели, чтобы закрыть максимальное число вопросов наиболее способными нейросетями.

16 февраля Илон Маск объявил о запуске Grok-3, назвав его «самым умным ИИ на планете». Интересно, как Grok-3 выглядит на фоне модели DeepSeek‑r1? Этот вопрос не давал мне покоя, и я решил проверить, кто из них сильнее в таких областях, как программирование, логика, математика и творческое письмо. Давайте разберёмся, оправдан ли весь этот ажиотаж вокруг Grok-3. Я протестировал обе модели, используя специально составленный список запросов, и тщательно оценил их способности в разных задачах.

Насколько ИИ‑помощники действительно полезны? OpenAI Operator — один из таких агентов, и, по заверениям разработчиков, он может автоматизировать рутинные задачи, облегчая жизнь пользователям. Вопрос только в том, действительно ли он справляется со своими функциями — или это очередная красивая идея, разбивающаяся о суровую реальность.

В первой части обзора мы уже увидели, что Operator — существо противоречивое: то блеснёт смекалкой, то вдруг забудет очевидное. Интересно, что же будет, когда мы поручим ему более сложные операции — вроде работы с таблицами или программирования? Пора выяснить новые подробности, где проходит грань между полезным помощником и цифровым хаосом.

Поздравления команде xAI — и всем, кто верит в силу масштабирования. На этот раз, похоже, Илон Маск вовсе не преувеличивал, назвав Grok-3 «самым умным ИИ на Земле».

Grok-3 — это грандиозный скачок по сравнению с Grok-2. Он демонстрирует уровень, сопоставимый с моделями таких гигантов, как OpenAI, Google DeepMind и Anthropic, и в ряде задач даже превосходит их. Он занял первые места во всех категориях LMSys Arena, а его версия, ориентированная на рассуждения, показывает, по данным бенчмарков, выдающиеся результаты на уровне o3 в математике, программировании и естественных науках.