Для написания текстов лучше всего использовать DeepSeek, СhatGPT 4 и НейроТекстер; для создания музыки — Suno, Soundraw и Riffusion, а для генерации изображений — Midjourney и Шедеврум. Рассказываем, чем отличается функционал нейросетей и как выбрать ту, которая лучше остальных поможет решить вашу задачу.
Между нейросетью, моделью нейросети и версией модели нейросети есть большая разница, которую важно понимать. Модель — это инструмент, сервис, обученный на той или иной базе данных и лучше остальных подходящий для решения определенного типа задач. Хороший пример такого типа моделей — сервисы для создания студенческих работ.
Нейросеть — это способ обучения модели, то есть процесс обработки информации машиной определенным образом.
А версия модели, вроде GPT-3.5, GPT-4o, GPT-4.5 — это обновления, которые регулярно выпускают разработчики. Которые сами не всегда знают, какие задачи пользователей нейросеть будет решать лучше — потому что нередко это можно понять только после серии экспериментов. Способ сравнить между собой нейросетевые модели называется бенчмарк.
Бенчмарки — это тесты, позволяющие понять уровень производительности компьютерной системы и определить, насколько быстро и качественно она выполняет ту или иную задачу. Бенчмарк, например, может замерять скорость написания текста или кода. Обычно бенчмарки можно найти на сайтах разработчиков, но есть и целые сервисы, позволяющие сравнивать модели на месте — например, на платформах Chatbot Arena и LLMArena.
Какие типы задач могут решать нейросети
Спектр решаемых и нерешаемых задач есть у каждой модели — например, не все из них могут работать с картинками и видео. Вот сводная таблица, составленная Питером Янгом, продакт-менеджером компании Roblox и автором блога о нейросетях:
Именно поэтому часто создаются сервисы, где разные модели и их версии можно переключать прямо внутри диалога, сохраняя контекст — чтобы тестировать разные модели прямо во время решения задачи.
Для большинства приведенных моделей есть бесплатные тестовые сервисы, стоимость подписки не указана, так как может разниться от сервиса к сервису.
Нейросети для написания текста
- DeepSeek. Лучше всего работает бесплатная версия на официальном сайте;
- СhatGPT 4. Версия модели 4.0 обычно доступна бесплатно, 4.1 — по подписке;
- Grok. Есть в телеграме для премиум пользователей и на официальном сайте (недоступен из России);
- Claude. Без подписки доступна только версия 3,5 Sonnet, за более новые придется платить или пользоваться бесплатным периодом;
- НейроТекстер. Особенно хороша для обучающих материалов, по подписке — 3 дня бесплатно.
Нейросети для поиска информации
- Perplexity. Хороша в исследованиях и поиске в режиме DeepSearch, есть бесплатные генерации;
- Gemini. В бесплатных сервисах обычно используется модель 2,5 Flash или 2,5 Pro;
- ChatGPT в формате DeepSearch, доступна по подписке.
Нейросети для генерации изображений
- Stable Diffusion 3.5, сильна в фотореализме, доступна по подписке;
- Midjourney, создает уникальный стиль и умеет адаптировать абстрактные конструкции, тоже доступна только по подписке;
- Шедеврум, бесплатная модель от Яндекса.
Нейросети для генерации музыки
- Suno, есть бесплатные генерации;
- Soundraw. Генерации треков и редактура — бесплатно, скачивание — по подписке.
- Riffusion, бесплатная, не ограничена по количеству генераций, но треки до 10 секунд.
Нейросети для генерации видео:
- Sora. Хороша в детализации, но работает только по подписке.
- Kling. Генерирует длинные видео, есть бесплатные генерации;
- Runway Gen-3. Создает детализированные видео до 10 секунд, есть бесплатные генерации;
- Veo. Может редактировать видео, добавляя несуществующие объекты. Только по подписке;
- Genmo AI. Генерирует короткие видео до 6 секунд бесплатно.
Нейросети для создания презентаций:
- Tome. Составляет структуру и генерирует слайды. Есть бесплатные генерации;
- Wepik. Полностью бесплатный сервис, поддерживает русский язык;
- Figma Slides. Не ИИ-сервис, но отлично подходит для оформления презентаций и бесплатен.
Нейросетевые модели действительно справляются с разными задачами по-разному — это происходит из-за того, что обучение моделей происходит на разных базах данных. Известно, что чем сильнее ты дробишь задачу, тем лучше модель с ней справляется. Предугадать результат сложно, но можно ориентироваться на то, как нейросети справлялись с похожими задачами в тестах, проведенных самими компаниями или частными пользователями.
Обложка: © Something Special / Shutterstock / Fotodom
