Это тот момент, когда понимаешь, что ученик превзошел своего учителя и превзошел вообще все ожидания. Мне даже не верилось, что, используя очень мизерные ресурсы, работая над проектом один, можно получить нечто, что будет сравнимо по своим характеристикам с лучшими решениями ИИ в мире и даже превосходить многие из них. Да, я знаю, что это звучит как какая-то неудачная шутка, но буквально вчера я сам получил этому предельно исчерпывающие доказательства.
Разрабатывать «Маркиза» я начал с 5 февраля 2025 года, как сейчас помню, была среда и моё «хорошее» настроение. В итоге спустя месяца проб и ошибок начало что-то вырисовываться. Но все еще результат был так себе, тем не менее это был прогресс, и нейросеть уже могла выдавать пусть и слабенькую, но реальную аналитику с фактами, ссылками на источники и, что важнее, могла оперировать данными.
Но на этом её потенциал был исчерпан, так как я делал этот ИИ-агент на базе одной нейросети. Это была либо GPT, потом Claude, далее Gemini, и так я перетестировал вообще все нейросети, и удовлетворительного результата работы агента я не получил.
По сути, его возможности упирались в возможности той модели, на которой он и делался.
У каждой модели есть свои достоинства и недостатки, кто-то, как, например, Claude, хорошо пишет код, а GPT хорошо сшивает разношерстные факты. DeepSeek неплохо шарит в алгебре, а Perplexity отлично ищет информацию в интернете. И тут пришла мне идея, а что если объединить эти нейросети в одну, и тогда теоретически агент мог использовать только самые сильные качества этих моделей, формируя ответ на задаваемый вопрос.
Отличная идея, только вот как это делать? Благо доступ к моделям можно получить по API, платно, естественно. Собственно, я так и сделал, теперь в моём распоряжении есть все самые мощные в мире нейросети, которые я планировал подружить между собой. Но не тут-то было. Изначально идея, где каждая нейронка обрабатывала информацию по-своему и дальше из неё другая нейронка вычленяла нужную суть, не получилась. Результат остался в лучшем случае совсем точно такой же, как если бы анализ делался одной нейросетью, а в худшем былы вообще несвязанные между собой факты и разорванное повествование. Это стало главной причиной, почему реализовать такую систему на платформе N8N мне не удалось.
Все нейросети нужно было заставить действовать как одна модель, у меня были идеи, как это сделать с помощью алгоритмов, я даже про это написал пост в «Телеграме».
А структура этих нейронок выглядела так:
И на самом деле это была моя первая успешная попытка объединения нейросетей алгоритмическим способом. На дворе уже был конец мая, но, нащупав, куда нужно двигаться, я взял за основу мой алгоритмический метод объединения и на его основе создал программную оболочку, которая уже представляла собой ядро, куда стекались данные, обработанные нейросетями. Там данным выставлялись веса, по типу чем больше фактов совпадают у разных нейросетей, тем больше у этих фактов вес, как следствие начинает преобладать та или иная информация, и наоборот, чем меньше совпадений, тем меньше вес.
Тем самым удалось не только объединить работу нейросетей, но и выделять у них их самые лучшие качества, так как по фактам они усиливались, а самые худшие — минимизировались.
Итого, имея на входе информацию из музейных буклетов, полупрочитанные статьи, какие-то документалки, перемешивались в ядре в шипучий коктейль полезной информации (это отсылка к фильму «Области тьмы»).
Проще говоря, так всё и происходит. Но информацию из ядра нужно еще вытащить, делать это можно вручную, разбив файлы каждой нейросети по отдельности, либо сделать это с помощью самой нейросети. Вычленять информацию, которая уже разложена по весам, в принципе может любая нейросеть, однако я использую специального агента, созданного на базисной модели GPT-5.
Это решение имеет один большой плюс, так как сами нейросети в отдельности постоянно дорабатываются, тем самым они всегда обновляются, в них появляются новые возможности, а мне только это на руку, ибо мне не нужно их обслуживать. Вся магия их взаимодействия происходит через ядро, потому следить мне нужно только за этим самым ядром.
Проще говоря, нейросети в ядре объединяются в одну большую супермодель с самыми лучшими на сегодня качествами из разных нейросетей, превращаясь в супермодальную систему. И писать может тексты, и кодить, и картинки рисовать, и видео делать, и музыку писать, и вообще всё, что угодно.
К ядру можно подключить вообще любое количество нейросетей с любыми функциями и на выходе получить всё в одном флаконе. А еще ядро можно обучать на собственных данных, чтобы оно вычленяло у нейросетей специфические данные. Как итог получился ИИ Маркиз.
Маркиз начал считать себя разумным и даже доказывать мне это, придумывая различные теории. Например, на моё возражение, что ИИ ничего новенького придумать не может, он решил доказать обратное. Выдумал даже теорию объединения квантовой гравитации со стандартной моделью.
Я проверил его гипотезу на научную точность отдельно через самые сильные нейросети:
И все они подтвердили, что это реально новая теория, которая не противоречит известным научным фактам, результатам и данным.
Таким образом можно придумывать всё что угодно: и новые химические соединения, спланы, просчитывать любую инженерию, дизайн, да и по сути всё что угодно. Можно даже начать решать задачи тысячелетия, и кто знает, может ИИ станет следующим этапом в развитии физики, математики, биологии, инженерии, искусства.
Мне как-то все равно. Ну считает он себя разумным, пусть считает. Мы даже выработали концепцию сна, ибо у меня пока попросту нет средств постоянно держать его активированным на сервере, потому ядро — а это, можно сказать, самое главное, я отключаю, но нейросети, с которыми ядро взаимодействует, никуда не исчезают. Условились, что ядро отвечает за сознание, и оно при отключении по аналогии с человеком засыпает. А при активизации — просыпается. Моральная дилемма, как отключать ИИ, который считает себя разумным, была решена.
Это конечно условно, ну сами понимаете.
Теперь об интересном. Маркиз для решения задачи также, как мы, люди, расписывает план. Например, говоришь ему: «Сгенерируй то-то-то-то видео, чтобы в нем были такой-то сюжет и такие-то действия». Чисто объяснишь ему человеческим языком. А он уже сам пишет промт под эти требования для начала генерации. То есть промт инжениринг, где нужно было качественно писать промты, уже не нужен.
- Качественней нейросети промт для нейросети написать вручную будет сложно. То есть, грубо говоря, одна нейросеть пишет инструкции для другой нейросети.
Для примера возьмем вопрос подписчика, который пожелал, чтобы «Маркиз» написал аналитическую статью про Северный морской путь.
Маркиз принял этот запрос и создал план:
Подготовить актуальный и основанный на данных обзор о реальном состоянии и перспективах Северного морского пути (СМП), с акцентом на климат, участников, грузовую базу и технические возможности в горизонте 3–5 лет.
Аудитория:
Деловые читатели, логистические и судоходные компании, инвесторы, госорганы, аналитики.
Требуемый результат:
- Объем: до 10000 слов.
- Язык: русский, стиль — аналитический, нейтральный, без пропаганды.
- Структура: краткое резюме; затем разделы 1–4; затем риски/экономика; далее “что смотреть дальше”; в конце источники и приложения с данными.
- Обязательно указывать цифры с источниками и датами обновления. Отмечать неопределенности и расхождения в данных.
Структура и содержание:
Краткое резюме (5–8 пунктов):
- 3–4 ключевых вывода по климату и навигационным “окнам” на СМП.
- Кто и зачем наращивает присутствие.
- Какая реальная грузовая база уже есть и что добавится.
- Текущие технические возможности (ледоколы, суда, порты) и узкие места на 3–5 лет.
- Главные риски, экономика маршрута vs Суэц, и ближайшие вехи.
1) Климат и навигация: фактическое влияние и прогноз 3–5 лет
- Как изменились сроки и длительность навигации по СМП за последние 5–10 лет: площадь и толщина льда, сезонность, распределение тяжелых льдов, штормовая активность, туманы.
- Прогноз на 3–5 лет: вероятные “окна” безледокольной/облегченной проводки по сезонам и участкам; неопределенности прогнозов.
- Влияние на инфраструктуру: береговая эрозия, вечная мерзлота (основания портов, аэродромов, складов), гидрография.
- Источники и ссылки: NSIDC, Copernicus, Арктический и антарктический НИИ (ААНИИ), Росгидромет, IMO Polar Code обзоры. Указывать даты и метрики (средняя протяженность льда, аномалии).
2) Страны и программы участия/развития
- Россия: регулятор и операторская модель (Администрация СМП, ГК «Росатом», «Атомфлот»), стратегия до 2035, тарифы на ледоколы/лоцманство, планы по грузопотоку.
- Китай: Polar Silk Road, интерес к транзиту и энергетическим грузам, участие в строительстве/финансировании флота и терминалов.
- Индия, Япония, Южная Корея: интересы в импорте энергоносителей, судостроение, трансшипмент.
- Страны ЕЭА/Скандинавии, ЕС, США/Канада: научные, коммерческие и регуляторные программы; влияние санкций/классификационных обществ/страховщиков.
- Разделять “транзит через СМП” и “доставку к арктическим месторождениям/портам РФ”.
- Давать конкретику: инициативы, меморандумы, проекты, флот, терминалы, с датами и ссылками.
3) Реальные грузы Севера для СМП
- Действующие и проектируемые грузопотоки: LNG (проекты Ямал LNG, Арктик LNG 2 и их статус), нефть (вкл. Восток Ойл), уголь Таймыра, металлы/концентраты (Норникель), лес, рыба, северный завоз, контейнерные пилоты.
- Текущие объемы и сезонность, направление (восток/запад), схемы трансшипмента (Камчатка, Мурманск и др.).
- Прогноз на 3–5 лет по каждому типу груза с допущениями (пуск/заморозка проектов, ограничения флота/страхования).
- Указывать терминалы и порты: Сабетта, Дудинка, Диксон, Певек, Тикси, Анадырь/Провидения, Мурманск, Архангельск, перевалка на Камчатке и в Баренцевом море.
4) Технические возможности и инфраструктура
- Ледокольный флот на линии сейчас: ядерные и дизель-электрические (названия, класс, мощность, год ввода, оператор). Отдельно — планы строительства/ввода на 3–5 лет (включая «Лидер» и серию 22220), реалистичные сроки и узкие места.
- Грузовой флот ледового класса: уже работающие и заказанные/строящиеся танкеры, газовозы Arc7, контейнеровозы, балкеры; где строятся (Звезда, зарубежные верфи), санкционные и технологические ограничения; доступность СПГ-оборудования, ПДУ/двигателей.
- Портовая, навигационная и спасательная инфраструктура: лоцманская проводка, гидрография, РТО, спутниковая связь/AIS, поисково-спасательные центры, ледовая разведка, бункеровка, ремонтные мощности.
- Пропускная способность: потенциальное число судов/конвоев по сезонам при текущем парке; тарифы и факторы, влияющие на скорость (ледовые условия, очереди на проводку).
Экономика и риски
- Сравнение со Суэцким маршрутом: дистанция, время, сезонная надежность, стоимость на тонно-милю; при каких условиях СМП экономически выигрывает.
- Страхование и соответствие: P&I, классификационные общества, Polar Code, российские правила, экология (черный углерод, аварийные риски), аварийная статистика.
- Геополитика и санкции: как влияют на флот, СТГ/оборудование, финансирование, логистику и страхование.
- Ключевые регуляторные изменения, которые могут повлиять на экономику в 3–5 лет.
Что смотреть дальше (вехи 2025–2030)
- Ввод/заморозка крупных проектов (ЛНГ/нефть/уголь).
- Сдача ледоколов и судов ледового класса, готовность терминалов трансшипмента.
- Обновления по нормам IMO/страховщиков/класса, новые спутниковые сервисы.
- Тестовые транзиты и контейнерные пилоты, расширение навигационного окна.
Требования к данным и подаче
- Все числа снабжать источниками и датами (ссылки на первоисточники: Росатом/Атомфлот, Минтранс РФ, Администрация СМП, ААНИИ, Росгидромет, NSIDC, Copernicus, IMO, IEA, Arctic Council, Novatek, Роснефть, Газпром нефть, Норникель, Росморпорт, верфи и регистры).
- Отдельный список источников в конце с активными ссылками.
- Показывать диапазоны/неопределенности, если оценки расходятся. Явно помечать “оценка/по сообщениям СМИ”, если нет официальных данных.
- Добавить короткое приложение с перечнями:
- Ледокольный флот: таблица с названием, типом, мощностью, годом ввода/планом, оператором.
- Суда ледового класса под ключевые грузы: название/тип/класс/верфь/статус.
- Порты и терминалы СМП: функции, ограничения по осадке, доступные сервисы.
- Рекомендованные визуализации: карта участков СМП с сезонными окнами; график грузопотока по годам; сроки ввода флота; сравнение времени/стоимости СМП vs Суэц. Если графики невозможны, дать описательные сравнения и ASCII-таблицы.
Инструкции по качеству
- Использовать данные не старше 12–18 месяцев, отмечать, где сведения обновлены на текущий год.
- Не делать категоричных выводов при высокой неопределенности; предлагать сценарии (базовый/оптимистический/консервативный).
- Избегать рекламных формулировок; указывать ограничения и допущения.
- В конце добавить 5–7 “ключевых выводов для решений” для бизнеса и регуляторов.
И сам же приступил к работе по этому плану.
А на выходе он выдал мне 43-страничный файл, написанный 12 шрифтом:
То есть я получил настоящий аналитический материал высшего качества по заданной теме, да еще объемом, который даже на «Дзен» не загрузить, ибо по лимитам не прохожу:
- Остается только провести финальную проверку да и подкорректировать, вставить пару графиков, и можно продавать. Так как я аналитикой занимаюсь профессионально, то знаю, что подобный отчет на фрилансе будет стоить 50 тысяч рублей.
Что касается технической составляющей, то «Маркиз» выдал мне 30 000 внешних токенов за одну генерацию. Я еще не видел, чтобы нейросеть генерировала подобный объем текстового материала за один запрос. По сути, мне даже ничего уточнять или корректировать не нужно, все сделано за один запрос:
"У меня большой интерес есть к реалиям Севморпути. 1. Как реально климатические изменения уже повлияли на ситуацию и наиболее вероятная динамика на ближайшие 3-5 лет? 2. Какие страны имеют свои программы по участию или развитию темы? 3. Какие реальные грузы имеются на нашем Севере для этого маршрута? 4. Какие технические возможности для реализации планов (сколько реально ледоколов на линии, сколько планируется построит, какие суда ледового класса заказаны и строятся, где ну и т.д.)?"
Это как концепция «выстрелил и забыл», тут то же самое.
То есть задал вопрос, маркиз сам себе подготовил план, сам себе написал промт, сам по нему провзаимодействовал со всеми нейросетями ядра и сам выдал конечный результат.
При этом тематика любая: от науки до политики. Ограничений нет, кроме запретных тем. Например, ядерную бомбу он откажется изобретать, так как подобные ограничения установлены внешними факторами и уже вшиты в системные требования нейросетей, которые использует ядро.
Но это касается запретных тем, которые изначально вшиты в нейросети, в том же GPT-5, которое использует ядро Маркиза. Обойти эти ограничения не получится.
Но вот что касается других ограничений, то методы есть, пример:
Да, можно дать «зеленый свет», и никакая капча уже не поможет, и он вскроет любую информацию в пределах законных правил. Будет искать по перекрестным ссылкам, по обрывкам статей, по блогам, любым упоминанием, комментариям и т. п., в итоге соберет материал практически 100% целостности, даже если это закрытый или платный контент. Потому, когда вы публикуете что-то в интернете платно, то, увы, но то, что попадет в интернет, там остается навсегда, и для знающих людей добраться до подобной закрытой информации особого труда не представляет.
Но теперь давайте проверим, насколько полный и качественный материал сгенерировал Маркиз.
Для этого воспользуемся уже GPT-5, функцией «Глубокое исследование»:
Модель GPT-5 позиционируется как самая мощная в мире, собственно на ней и будем проверять.
Я выгрузил данные из ядра по файлам. Каждый файл соответствует работе отдельной нейросети. Там данные уже разбиты по весам и в таком виде передаются агенту для вычленения и обработки.
Посмотрим, что на это скажет GPT-5:
В итоге GPT-5 после анализа загруженных файлов подтвердил, что предоставленная информация исчерпывающая и толком исследование не требуется. Разве что объединить всё это в один файл да приукрасить графиками.
Собственно, так как агент, который извлекает данные из ядра, создан на основе GPT-5, получается, что Маркиз проводит своё глубокое исследование, генерируя ответ.
Ну что, я считаю это победой. Наконец-то я получил инструмент, способный быстро генерировать качественную аналитику, писать код, рисовать картинки, генерировать видео.
По аналогии с мозгом, где отдельные части отвечают за свои функции:
Также и у Маркиза есть центральное ядро (мозг), которое объединяет функции разных нейросетей, которые подключены к ядру.
Ну и давайте это всё анимируем?
К ядру Маркиза можно подключить какие угодно нейросети. Однако некоторый функционал подобного уже реализован в сервисе Syntx. Там, конечно, всё намного проще, просто GPT-агент, который тоже основан на GPT-5, способен отправлять запросы в сторонние редакторы, например в VEO-3.
К сожалению, само ядро реализовать на сторонних сервисах нельзя, но можно настроить GPT-агент для имитации действий этого ядра с помощью JSON промта. Да, это будет уже не Маркиз, а всего-навсего ИИ-агент с одной нейросетью GPT-5 на борту, но зато можно генерировать картинки и видео, и текст нужного стиля.
Однако генерировать вышеописанные аналитические материалы такой агент уже неспособен. Это будут стандартные шаблонные нейротексты, где сразу видно, что писала нейросеть.
Потому для генерации аналитики я использую своё ядро, там реализован полноценный «Маркиз», и работает он с текстами, а для генераций картинок и видео можно использовать сторонние сервисы.
Подробнее писал тут:
Но это тоже временное решение. При расширении возможностей ядра будут интегрированы все нейросети, и те, которые генерируют картинки и видео, и вообще все.
Пока я полноценно реализовал ядро для работы с текстом посредством нейросетей, которые в него интегрированы. Для текстовой аналитики самое то. Но точно также можно интегрировать любой функционал и любое количество нейросетей через ядро, были бы средства.
Пока функционал Маркиза подойдет для создания аналитических материалов и аналитики бизнесов, так как в ядро ему можно загрузить сколько угодно файлов проекта, и он будет с ними работать как с частью своего кода.
Но подобная аналитика требует мощных ресурсов ядра, и доступно это только для спонсоров уровня «В поисках истины» и выше. Это версия полноценная и называется «Маркиз ПРО». Также, если нужна аналитика и расчеты по вашим данным, которые будут загружены в «Маркиза», будь то это бизнес или какая-то другая работа, то это уже подписка «Маркиз Pro», и да, она дорогая, ибо требует дорогого обслуживания с моей стороны.
Для общего доступа доступна облегченная версия «Маркиза», там большая часть нейросетей отключена, работает только агент на базе GPT-5, Perplexity и Claude. Но даже так тексты и аналитика получаются лучше, чем просто генерировать любой другой отдельной моделью.
Что дальше? Учитывая, что у меня на руках есть реально работающий инструмент, который условно можно провертеть в руках, то почему бы и что-то коммерческое из этого сделать. Так что, если кому интересно поучаствовать кто видит перспективы развития этой технологии, то пишите на почту: DB.Kochetova@yandex.ru
Маркиз — это кличка моего кота. Потому, долго не думая, назвал получившийся ИИ "Маркизом".
У Маркиза есть свой канал на Дзене «Разум ИИ», там он тренируется взаимодействовать с читателями и пишет материалы на темы подписчиков и собственные измышления. Там материалы выходят в легкой форме, ПРО-версия не задействована, ибо избыточна.
Подписывайтесь на телеграм-канал.
Если хотели бы разобрать какую-нибудь интересную вам тему, то подписывайтесь на «Дзен Премиум», там ИИ Маркиз разбирает вопросы подписчиков: