Выбираем нейросети для работы с текстом

Текстовый контент — по сути, то, с чего начались нейросети. Это сейчас нейронки делают картинки, видео и пишут код. А несколько лет назад они могли выдавать только текст — ответ на запрос пользователя в чате. Теперь способности ИИ в области создания самых разных текстов невиданно развились, и с ними можно писать что угодно: посты, статьи, лонгриды, тексты лендингов.

Окей, но какие нейронки справляются с этим лучше?

Так и хочется дать конкретный совет в духе: «Выбирайте Claude и Gemini, а с ChatGPT или китайцами не работайте». В реальности все одновременно и проще, и сложнее.

Между нейросетями одного типа больше нет фундаментальных качественных различий. Нет такого, что Claude даже при слабом промпте выдает шикарные тексты, а DeepSeek, как ни старайся, будет генерировать только фигню. Сейчас у большинства широко известных ИИ плюс-минус одинаковый уровень.

Да, бывает, что в конкретных задачах одна нейросеть превосходит другую. Допустим, решили вы разобраться в устройстве фильтров обратного осмоса и отправили одинаковый запрос в разные ИИ: