Привет, «Хабр»!

Проснулись, проверили новости, а там за ночь очередная нейросеть научилась снимать кино, пока вы чистили зубы. Индустрия генеративного видео в 2026 году несётся со скоростью ховерцикла. Ещё вчера мы спорили, можно ли смотреть на людей с шестью пальцами, а сегодня парим над хрустальными башнями с кинематографичным боке и орбитальной съёмкой.

Список претендентов на звание «убийцы кинематографа» растёт как на дрожжах: Google выкатывает Veo 3.1, ByteDance отвечает Seedance 2, а тяжёлые игроки вроде Kling и Runway продолжают полировать свои движки. Глаза разбегаются, а время для тестов тает…

Именно поэтому в статье – 12 лучших нейросетей сталкиваются в одном честном баттле. Мы взяли детализированный промпт про закатный полёт сквозь магический мегаполис и посмотрели, кто выдаст картинку, достойную большого экрана.

Готовьте попкорн, сейчас начнётся зрелищный тест-драйв!

Привет, «Хабр»!

Примеры запросов наглядно показывают, как нейросеть расшифровывает текст и воплощает его в графике. В одном промпте можно задать абсолютно всё: от стиля и освещения до общего настроения, ракурса, текстур и окружения. При этом даже незначительное изменение формулировки способно поменять итоговый результат.

В этом гайде мы собрали примеры для разных направлений: реалистичного фото, иллюстрации, брендинга и дизайна, 3D-визуализации и т. д. Для каждого из стилей – также привели примеры результатов генерации.

Есть такое устойчивое интеллектуальное заблуждение: если модель больше — значит, она лучше. Больше параметров, больше обучающих данных, больше денег в предобучении — и вот вам SOTA. Гонка за размером казалась единственной игрой в городе. Но в 2025–2026 годах что‑то сломалось в этой логике. И сломалось публично, с цифрами и бенчмарками.

Я хочу рассказать три истории, которые произошли практически одновременно и складываются в одну картину. Первая — про то, как Microsoft заткнула за пояс «самую опасную» языковую модель Anthropic с помощью ста специализированных агентов. Вторая — про MIT‑трюк, позволяющий маленькой GPT-5-mini обогнать полноразмерный GPT-5 вдвое на сложных задачах. Третья — про китайскую модель Qwen, которую сделала небольшая команда с ограниченными ресурсами, и которая сейчас работает в 200 000 продуктах по всему миру. В каждой истории маленький (или менее очевидный) игрок побеждает «большого». И каждый раз причина примерно одна и та же.