🌟 ТОП-5 текстовых моделей и ИИ-платформ 2025 года 🌟

💡 Искусственный интеллект становится всё более функциональным и доступным. Вот рейтинг лучших текстовых моделей, их уникальные возможности и особенности платных версий.

---

1. ChatGPT (OpenAI)
- Особенности:
🔹 Магазин приложений GPT Store с более чем 24 000 кастомных моделей для узких задач.
🔹 Полотно (Canvas) для работы над документами: загрузка файлов, совместное редактирование, анализ данных.
🔹 Интерпретатор кода для анализа данных, написания скриптов и работы с графиками.
🔹 Создание GPT-агентов для автоматизации задач.

- Цена: $20/мес (Plus), $200/мес (Pro).
- Минусы: Требуется VPN для работы из РФ.

---

2. DeepSeek R1 (Китай)
- Особенности:
🔹 Локальная работа без интернета — защита данных.
🔹 Высокая производительность в математике, программировании и логике.
🔹 Бесплатная версия поддерживает все основные функции.

- Цена: Бесплатно; Pro — $10/мес.
- Минусы: Ограниченная гибкость по сравнению с ChatGPT.

---

3. Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
- Особенности:
🔹 Анализ больших текстов до 100 МБ.
🔹 Генерация идей, написание кода, работа с длинными контекстами.

- Цена: $20–30/мес.
- Минусы: Нет доступа в интернет, что ограничивает актуальность данных.

---

4. Google Gemini 2.0
- Особенности:
🔹 Среда для разработчиков AI Studio с гибкими настройками моделей.
🔹 Отличное следование инструкциям и обработка сложных запросов.

- Цена: Доступен только в AI Studio; публичная версия ограничена.
- Минусы: Ограничения публичного доступа и цензура контента.

---

5. Perplexity AI
- Особенности:
🔹 Поиск информации с указанием источников, удобный интерфейс без VPN из РФ.
🔹 Подходит для анализа данных и написания текстов на основе актуальных данных из сети.

- Цена: Бесплатно; Pro — $20/мес.
- Минусы: Уступает конкурентам в гибкости и глубине настройки.

---

🎁 Бесплатные сервисы без VPN для ежедневных задач:
1. GigaChat — генерация текста, написание кода, поддержка диалога (Сбер).
2. YandexGPT — создание текстов, перевод, поиск ключевых слов (Яндекс).
3. Gerwin — российский аналог ChatGPT с рерайтом и генерацией идей.
4. SYNTX — агрегатор более чем 30 ИИ-инструментов через Telegram (доступ к ChatGPT, Claude и др.).
5. Canva Magic Write — генерация текстов для дизайна и презентаций.

💬 *Какая модель или сервис вам ближе? Делитесь своим опытом! 🚀*

🌟 Что ждать от LLM в 2025 году? Битва титанов ИИ продолжается! 🌟

🏁 Скорость изменений и смена лидеров
ИИ-индустрия напоминает захватывающий блокбастер: компании, которые вчера были лидерами, сегодня могут оказаться на обочине. Если игроки не внедряют инновации каждые 1,5 месяца и не модернизируют модели раз в полгода, их шансы остаться в гонке резко снижаются. Пример — Anthropic: полгода назад они были в топе, но отсутствие доступа к сети и гибкой настройки отбросило их назад.

---

Ключевые ожидания от LLM в 2025 году

1️⃣ Улучшение логики и рассуждений 🤔
Модели станут лучше решать сложные задачи, требующие многослойного анализа, планирования и причинно-следственных выводов. OpenAI o3 и DeepSeek V3 уже демонстрируют успехи в этой области.

2️⃣ Контроль ошибок и верификация данных ✅
Галлюцинации ИИ — главная проблема для бизнеса. В 2025 году модели начнут активно проверять свои ответы, делая их более надежными для использования в корпоративной среде.

3️⃣ Пользовательские агенты и автоматизация задач 🤖
ИИ-агенты станут мощным инструментом для автоматизации рутинных процессов. OpenAI уже тестирует Operator, а DeepSeek предлагает встроенные решения для создания таких агентов.

4️⃣ Мультимодальные возможности 📸🎵
Модели начнут работать с текстами, изображениями и видео одновременно, что откроет новые горизонты для маркетинга, аналитики и творчества.

5️⃣ Доступность технологий 🌍
Китайская DeepSeek делает ИИ доступным благодаря открытым исходным кодам и низким затратам на обучение. Это демократизирует технологии и снижает барьеры входа на рынок.

---

Китайская стратегия: взаимопроникающие экосистемы 🇨🇳
Китайские компании отличаются от западных подходом к развитию: вместо конкуренции они усиливают друг друга через экосистемы. Например:
- Xiaomi от смартфонов перешла к электромобилям.
- DJI производит лидары для автономных авто.
- DeepSeek интегрируется с Baidu и Huawei для ускорения разработок ИИ.

Эта стратегия позволяет Китаю быстро сокращать разрыв с США. Уже сейчас DeepSeek V3 показывает результаты на уровне OpenAI o1 при затратах в десятки раз меньше.

---

Может ли Китай стать лидером?
У Китая есть все шансы занять первое место:
- Огромные вычислительные мощности (300 экзафлопс к концу 2025 года).
- Государственная поддержка ИИ-компаний (инвестиции $8,2 млрд).
- Массивные объемы данных — ключевой ресурс для обучения моделей.

Но удержать лидерство будет сложно: темп инноваций невероятно высок, а США продолжают активно инвестировать в развитие технологий.

Что за зверь DeepSeek и почему Nvidia больно?

поделюсь интересным наблюдением Моргана Брауна
Вице президента по развитию продуктов - instagram, dropbox, shopify


Инновации DeepSeek в области ИИ поражают людей (и, возможно, угрожают рыночной капитализации Nvidia в $2t)

1/ Сначала немного контекста: Сейчас обучение топовых моделей ИИ НЕВЕРОЯТНО дорогое.

OpenAI, Anthropic и другие тратят $100 млн+ только на вычислительные ресурсы. Им нужны огромные дата-центры с тысячами GPU стоимостью $40K каждый. Это как если бы для работы завода требовалась целая электростанция.

2/ DeepSeek появились и сказали: "А что, если мы сделаем это за $5m?"

И они не просто говорили — они действительно это сделали. Их модели соответствуют или превосходят GPT-4 и Claude во многих задачах.

Мир ИИ роняет слезки в тирамису

3/ Как? Они переосмыслили всё с нуля. Традиционный ИИ — это как писать каждое число с 32 знаками после запятой. DeepSeek сказали: "А что, если мы будем использовать только 8? Этого достаточно!"
Бум — на 75% меньше памяти.

4/ Затем их система "мульти-токенов".

Обычный ИИ читает как первоклассник: "Кошка... сидит... на...". DeepSeek читает целыми фразами сразу. В 2 раза быстрее, с точностью 90%. Когда вы обрабатываете миллиарды слов, это ВАЖНО.

5/ Но самое крутое в их подходе:

Они создали "экспертную систему".

Вместо одного огромного ИИ, который пытается знать всё (как если бы один человек был врачом, юристом И инженером), у них есть специализированные эксперты, которые активируются только когда это нужно.

6/ Традиционные модели?

Все 1,8 триллиона параметров активны ВСЕГДА.

DeepSeek? 671 млрд параметров в общей сложности, но только 37 млрд активны одновременно.

Это как иметь огромную команду, но вызывать только тех экспертов, которые действительно нужны для каждой задачи.

7/ Результаты ошеломляющие:
- Стоимость обучения: $100 млн → $5m
- Необходимые GPU: 100 000 → 2 000
- Стоимость API: на 95% дешевле
- Может работать на игровых GPU вместо серверного оборудования

8/ "Но подождите," — скажете вы, — "должен быть подвох!" Вот что самое интересное — всё это открытый исходный код.

Любой может проверить их работу. Код публичный. Технические документы объясняют всё. Это не магия, просто невероятно умная инженерия.

9/ Почему это важно? Потому что это ломает модель "только крупные tech-компании могут играть в ИИ".

Теперь вам не нужен дата-центр за миллиард долларов. Несколько хороших GPU могут быть достаточны.

10/ Для Nvidia это страшно. Вся их бизнес-модель построена на продаже супердорогих GPU с маржой 90%. Если вдруг все смогут делать ИИ на обычных игровых GPU...

11/ DeepSeek сделали это с командой менее 200 человек. В то время как в Meta есть команды, где только компенсации сотрудников превышают весь бюджет обучения DeepSeek... и их модели не так хороши.

12/ Это классическая история прорыва: Лидеры рынка оптимизируют существующие процессы, а disruptors переосмысливают фундаментальный подход.

DeepSeek спросили: "А что, если мы просто сделаем это умнее, вместо того чтобы использовать больше железа?"

13/ Последствия:
- Разработка ИИ становится более доступной
- Конкуренция резко возрастает
- железо крупных tech-компаний кажется не нужным
- Требования к оборудованию (и затраты) резко снижаются

14/ Конечно, гиганты вроде OpenAI и Anthropic не будут стоять на месте.

Они, вероятно, уже внедряют эти инновации. Но джинн выпущен из бутылки — возврата к подходу "просто брось больше GPU" уже не будет.

15/ Это похоже на один из тех моментов, о которых мы будем вспоминать как о переломных. Как когда ПК сделали мейнфреймы менее актуальными, или когда облачные вычисления изменили всё.

ИИ скоро станет намного доступнее и намного дешевле. Вопрос не в том, будет ли это прорывом для текущих игроков, а в том, как быстро это произойдет.

Если вы все еще не потестировали аппы Deepseek то очень советую – это они недавно выпустили r1:
- iOS
- Android
- Web

Активируете там «Thinking» это и есть r1 full, и «Search» и получаете лучший поисковик на нейронках который есть, еще и бесплатно

***

И сразу скажу, это нормально, что модель много думает и пишет перед тем как дать финальный ответ, даже на простой вопрос - в этом суть, это нельзя пытаться отключить

Perplexity AI предлагает TikTok слияние

Perplexity AI выдвинула план слияния с американским подразделением TikTok. Согласно ему, в результате объединения появится новая компания «NewCo», стоимостью, как минимум, 300 миллиардов долларов. Правительство США после IPO будет владеть в «NewCo» долей до 50%.

Подразумевается, что ByteDance передаст общему предприятию видеоконтент и другие технологии, кроме своего рекомендательного алгоритма. Perplexity может интегрировать в приложение свою поисковую технологию.

Russ Outdoor: А давайте мы сольемся с Wildberries в соотношении 35/65?
Perplexity: Подержи моё пиво.

https://the-decoder.com/with-perplexity-ai-a-new-player-enters-tiktoks-uncertain-future/

В 24 часа китайские ученые запустят ДипСик «и вся твоя Америка окажется под водой»

UPD Американский рынок потерял 1 3 (три) трлн долларов из-за запуска китайского ИИ DeepSeek.

Технологический сектор в слезах:
NVIDIA — -16.47%
Oracle — -10.95%
Broadcom — -16.18%
Это почти в два раза больше капитализации ВСЕГО российского рынка акций. Да, рынок США всё ещё жив, но явно шатает.

🌟 Как TikTok может изменить будущее ИИ: революция в машинном обучении 🚀

Китайский DeepSeek только что показал миру, как можно создавать ИИ-модели в 1000 раз дешевле. Но настоящая революция может произойти, если алгоритмы TikTok по определению скрытых интересов пользователей объединятся с передовыми технологиями искусственного интеллекта.

Почему это важно?
DeepSeek доказал, что для создания эффективной ИИ-модели не нужны триллионы долларов и огромные дата-центры. Достаточно правильно определить приоритеты в данных, сократив их объём в 20 раз без потери качества. Это напоминает историю Google, когда PageRank произвел революцию в поиске, просто научившись лучше определять важность информации.

TikTok как ключ к будущему ИИ
TikTok владеет уникальными алгоритмами, способными предугадывать интересы пользователей ещё до того, как они сами их осознают. Именно поэтому за право купить TikTok сейчас борются Oracle, Twitter и Perplexity AI. Победитель получит не просто популярную соцсеть, а технологию, способную вывести ИИ на новый уровень.

Что дальше?
Компания, которая сможет объединить эффективные алгоритмы обучения DeepSeek с системой определения интересов TikTok, может создать принципиально новый тип ИИ — более точный, эффективный и понимающий пользователей лучше, чем они сами.

💭 Как вы думаете, кто победит в этой гонке за будущее ИИ?🤔

Еще новости из китайского ИИ: Флагманский проект китайского технологического гиганта Alibaba — семейство моделей Qwen добавили в своего чат-бота новую мощную модель — Qwen2.5-VL. У нее прокачали визуальное понимание, можно загружать даже часовые видео и задавать вопросы по ним.

Картинки тоже хорошо анализирует: понимает цвета, мелкие детали, текст и сложные диаграммы. Доступно управление ПК или смартфоном через браузер, функции как в Operator от OpenAI.

Чтобы протестировать модель, заходим в чат-бота и выбираем Qwen2.5-VL-75B-Instruct.

🌟 Три столпа будущего ИИ: философия, эмоции и социальный капитал 🤖

Философия как основа рассуждений ИИ 📚

Исследователи MIT Sloan, Майкл Шраге и Дэвид Кирон, открыли новую страницу в развитии ИИ, утверждая, что "философия поглощает ИИ". Это не просто метафора – философские концепции становятся ключевым фактором в развитии искусственного интеллекта.

Почему это важно:
- Древнегреческая философия и учение Конфуция предлагают проверенные временем методы рассуждений
- Философские концепции помогают ИИ лучше понимать причинно-следственные связи
- Интеграция философских принципов улучшает качество ответов и этическую составляющую ИИ

Эмоциональный интеллект и искусство 💝

Современные исследования показывают, что ИИ может не только распознавать эмоции, но и предсказывать их. Интеграция искусства и культуры в ИИ открывает новые горизонты:

- Музыка помогает развивать эмоциональный интеллект ИИ
- Русская литература и авангардное искусство могут обогатить эмоциональный спектр моделей
- Эмпатия становится ключевым фактором в развитии ИИ

Социальный капитал и взаимодействие моделей 🤝

Новый подход к развитию ИИ – это создание "социальных сетей" моделей. Perplexity уже демонстрирует преимущества такого подхода:

- Возможность получать ответы от разных моделей (GPT-4, Claude, Mistral)
- Взаимное обучение моделей улучшает качество ответов
- Социальный капитал в сети ИИ повышает эффективность решений

Будущее за интеграцией:
Компании, которые смогут объединить философское мышление, эмоциональный интеллект и социальный капитал в своих ИИ-системах, получат значительное преимущество на рынке.

DeepSeek R1 добавили в Perplexity. Теперь самая громкая нейронка последних дней заменяет поисковики.

Модель полностью показывает цепочку рассуждений, а затем выдает структурированный и подробный ответ. Может рисовать графики и таблицы для наглядности.

Пробуем тут, пока раздают три бесплатных запроса в день.

Как планировать проекты с помощью ИИ и метода WBS: начните с прибыли

А вы знали, что пустующие объекты после Олимпиад называют "белыми слонами"? В древности таких слонов не заставляли работать, и они становились обузой. Чтобы ваши проекты не превращались в "белых слонов", начните планирование с вопроса: "Как заработать?" В этом помогут ИИ и метод WBS (Work Breakdown Structure, Иерархическая структура работ).

Пошаговая инструкция

1. Определите цель проекта и подумайте о доходах
Начните с вопроса: "Как проект принесёт прибыль?" Например, покупка слона для зоопарка может окупиться через экскурсии или спонсорство.

2. Используйте ИИ для поиска идей монетизации
Задайте ИИ вопрос: "Как заработать на [цель проекта]?" или "Составь WBS-план с акцентом на доходы." Инструменты вроде Perplexity, DeepSeek и Qwen помогут найти скрытые возможности.

3. Разбейте проект на этапы с учётом прибыли
Например: поиск поставщика, логистика, уход за объектом, маркетинг. Для каждого этапа продумайте, как он может приносить доход.

4. Декомпозируйте задачи
Разделите каждый этап на конкретные действия. Например, для маркетинга: разработать кампанию → найти партнёров → организовать пресс-конференцию.

5. Оцените затраты через призму доходов
Проверьте, чтобы каждая задача оправдывала вложения. Если нет — пересмотрите её или найдите способ монетизировать.

Рекомендуем для проверки материала
- Perplexity.ai — быстрые ответы и помощь в планировании.
- DeepSeek.com — мощный инструмент для анализа задач.
- Chat.QwenLM.ai — генерация идей и структурирование проектов.

ИИ поможет вам быстрее и точнее спланировать прибыльные проекты!

Друзья, подписчики канала Startobus!

Много раз подходил к этому барьеру — начать создавать микроуроки по использованию ИИ для бизнеса и жизни. Теперь, благодаря развитию технологий, это стало проще. Аватары помогают мне озвучивать уроки, экономя время на съёмках.

С этой недели я планирую выкладывать по 2–3 урока с короткими роликами и дополнительными материалами. Эти уроки всегда будут доступны в этом канале бесплатно. Не стесняйтесь пересылать их друзьям и коллегам, кому они могут быть полезны. И не забывайте лайкать (а то на 66 пересылок всего 9 лайков - обидно бывает).

А те, кому нужны корпоративные обучения или внедрение ИИ в рабочие процессы — пишите! Мы занимаемся этим с 2017 года и поможем адаптировать технологии под ваши задачи. Спасибо за вашу поддержку!