В этой статье вы узнаете, почему сравнивать ChatGPT, Claude, Gemini, Алису и DeepSeek по принципу «кто пишет лучше» бессмысленно, как на самом деле работают современные языковые модели, что влияет на качество текста сильнее самой нейросети, какие ошибки пользователей превращают даже мощную модель в генератора мусора и как выжать максимум из любого ИИ, если понимать его ограничения и правильно формулировать задачу.
Зачем вообще спорят о моделях
Каждый раз, когда в ленте начинается священная битва «кто пишет лучше – ChatGPT, Claude, Gemini, Grok или DeepSeek», я наблюдаю одну и ту же картину. Люди обсуждают модели так, будто сравнивают авторов, у которых есть почерк, характер, настроение и эмоции. Но LLM – это не творцы и не философы. Это математические структуры, которые перебирают вероятности и выбирают наиболее подходящую последовательность слов. Они выдают результат, который кажется «душевным» только потому, что совпали твой запрос, контекст и их статистика.
Эти споры выглядят комично, когда понимаешь принцип работы моделей. Они не создают мысль, а прогнозируют, не чувствуют эмоции, а подбирают подходящую комбинацию слов. И если результат иногда попадает в точку, то это всего лишь удачная статистическая выкладка.
Почему модель не может «думать»
Самая частая ошибка пользователей заключается в том, что они приписывают моделям способности, которые те не имеют. Нейросеть не понимает тему глубже, чем ты ее объяснил. Она не чувствует твое состояние и не знает твоего опыта. Она не отличает тонкий сарказм от прямой инструкции.
Любой ответ – это серия предсказанных слов, которую модель складывает на основе миллиардов обучающих примеров. Она не делает выводов и не размышляет. Поэтому любой разговор о «душе» модели сводится к тому, что человек увидел отражение собственного вкуса в случайном совпадении вероятностей.
Где на самом деле рождается сильный текст
Есть старая истина, которую многие отказываются признавать. Плохому танцору всегда что-то мешает: ИИ «не тот», муза «не пришла», интернет «тормозит», Меркурий виноват. Но если человек не способен сформулировать мысль, то никакая модель не сможет достать ее из пустоты мозгов.
Модель не знает твоей аудитории и не понимает, что важно для тебя. Она не оценивает, насколько идея точная или сырая. Поэтому основа сильного текста лежит внутри человека, который ставит задачу. И если у него есть вкус, логика, структура и конкретика, то даже старенький ChatGPT 3.5 выдаст приличный результат. А если человек набрасывает кашу, то никакой Claude не спасет.
Именно поэтому опытные авторы вытягивают максимум даже из слабых моделей, а новички могут завалить задание на самых современных версиях. Инструмент отражает навык того, кто им пользуется.
Подписывайтесь на мой Телеграмм-канал: там еще больше полезного контента и интересных авторских prompts по маркетингу, текстам и PR. А еще: целых 12 GPT-маркетологов, которые заменят отдел маркетинга в закрепе.
Почему ощущение «душевности» – это иллюзия
Когда кто-то утверждает, что «эта модель пишет с душой», я тихо улыбаюсь. «Душа» возникает не потому, что модель вдруг обрела самосознание, а потому что набор вероятностей точно совпал с твоими ожиданиями и словарем. Это эффект узнавания, а не свойство алгоритма. Точно так же музыкальная колонка не «поет с эмоцией», хотя иногда так и кажется.
То, что читатель воспринимает как глубину или тонкость, создается внутри него. Модель просто дает сырье для интерпретации.
Кто виноват, если текст плохой
Ответ неприятный, но честный. Если текст слабый, виновата не модель, а постановщик задачи. Когда формулировка точная, структурированная и ясная, результат оказывается сильным. Когда запрос размытый, эмоционально мутный и без контекста, модель начинает лепить усредненные клише, потому что больше ей не на что опираться.
Битва моделей заканчивается в тот момент, когда человек понимает простую закономерность. Руки и мозги человека решают все. Ясная голова и грамотный запрос создают хороший текст на любой версии. Нечеткие мысли дают нечеткий результат независимо от мощности модели.
Как на самом деле работает любая современная языковая модель
1. Модель предсказывает вероятность
Когда модель генерирует текст, она не думает, не размышляет и не анализирует идею. Она оценивает вероятность того, какое слово должно стоять следующим. Это происходит миллионы раз за секунду, и получается поток, который выглядит как «осмысленный текст». Но это не мышление, а лишь математический прогноз.
2. Внутри нет знаний – есть статистические паттерны
Модель не хранит информацию так, как это делает человек. Она не помнит книги, статьи или истории. Она хранит закономерности: какие слова встречаются вместе, какие формулировки звучат естественно, какой ритм характерен для определенного жанра. Это огромное облако корреляций, которое создает иллюзию «знаний», но не содержит сами знания.
3. Контекст – это единственное, на что опирается нейросеть
Если запрос размытый, модель начинает выдавать усреднённый текст. Это не «глупость» модели, а следствие вероятностной логики. Когда ей не дают точку опоры, она обращается к усредненным шаблонам, потому что статистика так подсказывает. Чем четче формулировка, тем меньше модель блуждает.
4. Никакой эмоции не существует – есть паттерны эмоций
Когда модель пишет «эмоционально», она лишь воспроизводит форматы эмоциональных текстов, встречавшихся в обучении. Она не чувствует ни радости, ни злости, и только угадывает, как выглядит текст, который люди называют «эмоциональным».
Поэтому «душевность» – это всегда отражение вкуса человека, а не свойство алгоритма.
5. Архитектура разная – принципы одинаковые
ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Алиса – у всех разные архитектуры и объемы данных, но фундамент одинаковый. Все они:
- предсказывают ответы;
- обучены на больших массивах текстов;
- выдают результат на основе вероятностей;
- не обладают субъектностью, опытом или мышлением.
Разница лишь в стиле, длине контекста, аккуратности, тонких настройках и объеме данных.
И все же – какую модель выбрать
Если отбросить фанатизм, все модели работают плюс-минус одинаково, разница только в стиле. И тут усе зависит от вашего оценочного суждения и вкуса. ChatGPT дает ровную структуру, Claude умеет разворачивать мысли, DeepSeek пишет чересчур фантазийно, Gemini любит размах и детализацию, а Grok строит дерзкие формулировки (это мой вкус).
Я однолюбка и мне удобнее работать с ChatGPT, потому что я знаю, как объяснить ему стиль, задать рамки и выжать именно тот ритм, который мне нужен. Удобство, предсказуемость и структура оказываются важнее «ощущения души». Модель делает свою работу, а смысл и тон создает человек.
Если тебе нужны огненные промпты, мощные стратегии и лайфхаки, которые реально работают, подписывайся на мой Telegram – там каждый день выкладываю полезный контент, который прокачает твои тексты и маркетинг. А еще в закрепе 12 GPT-маркетологов, которые заменят отдел маркетинга в закрепе. Забирай и пользуйся совершенно бесплатно