Вчера вечером я наткнулась на утечку, от которой у меня буквально отвисла челюсть.
Google тестирует новую модель под кодовым названием Snow Bunny — «Снежный кролик». И судя по первым тестам, она делает вещи, которые другим нейросетям просто недоступны.
Музыка. Код. Графика. Сложные логические задачи. Всё — на уровне, который раньше казался фантастикой.
Но вот что меня зацепило по-настоящему: эта модель может изменить то, как мы с вами работаем. И я сейчас объясню почему.
Что произошло: утечка из AI Studio
Несколько дней назад в AI Studio — площадке Google для тестирования нейросетей — появилась новая модель. Её заметили разработчики, которые участвуют в A/B-тестировании.
Модель называется Snow Bunny. И никто точно не знает, как её будут звать официально: Gemini 3.5 Pro или Gemini 3.0 Pro GA.
Путаница с названием — часть истории. Обычно к моменту тестирования у Google всё чётко. А тут — туман. Это значит, что мы видим что-то очень раннее. Что-то, что не должно было просочиться.
И вот тут начинается самое интересное.
Цифры, которые ломают шаблоны
Есть такой тест — Hieroglyphic Benchmark. Он проверяет не обычные знания, а латеральное мышление. Способность находить неочевидные связи. Думать «вокруг» проблемы.
Это то, на чём большинство нейросетей спотыкается.
Результаты Snow Bunny? 16 из 20. Это 80%.
Для сравнения:
- GPT-5 (разные версии) — около 11 из 20
- Gemini 3 Pro Preview — 9 из 20
- Claude 4 Opus — 1 из 20
Создатель теста сказал, что теперь ему нужно делать версию посложнее. Когда автор бенчмарка говорит «моя задача слишком лёгкая» — это о многом говорит.
И что важно: обе версии модели (RAW и Less RAW) показали одинаковый результат. Это не случайность. Не удачный прогон. Модель стабильно работает на этом уровне.
Что умеет «Снежный кролик»: от кода до музыки
Вот что показали первые тесты:
Веб-разработка. Один из тестировщиков попросил создать бизнес-приложение. Получил полноценный сайт с дашбордом, который выглядит как работа профессиональной команды.
Музыка. Да, вы не ослышались. Snow Bunny генерирует музыку. И, по отзывам, делает это лучше, чем специализированные модели.
SVG-графика. Тестировщики показали серию киберпанк-роботов — 10 разных дизайнов. Все в едином стиле. С правильными пропорциями. С рабочим кодом.
Эмулятор Game Boy. 3000 строк кода. Рабочий эмулятор игровой консоли.
Один из тестировщиков описал ощущения так: «Это как DeepThink, но быстрый. Как Flash, но глубокий».
Если вы не понимаете, что это значит — объясню проще. Обычно нейросети делятся на два типа: умные, но медленные, и быстрые, но поверхностные. Snow Bunny, похоже, умудряется быть и тем, и другим.
Почему это важно для учителя
Знаю, о чём вы думаете.
«Эмуляторы и киберпанк-роботы — это, конечно, красиво. Но мне-то что с этого?»
А вот что.
Если модель может создать 3000 строк рабочего кода для эмулятора — она точно справится с:
- интерактивной презентацией для урока
- тренажёром для подготовки к ЕГЭ
- игрой для закрепления материала
- автоматической проверкой заданий
Это не фантазии. Это прямое следствие того, что мы видим в утечках.
И вот ещё что. Если Google выпустит эту модель по конкурентной цене — а они обычно так и делают — мы получим инструмент, который раньше был доступен только крупным компаниям.
Что делать прямо сейчас: практические шаги
Модель ещё не вышла официально. Но это не значит, что нужно сидеть и ждать.
Шаг 1. Освойте текущие инструменты.
Если вы ещё не работаете с Gemini — самое время начать. Текущая версия (Gemini 2.0 Flash) бесплатна и доступна прямо в браузере. Навыки, которые вы получите сейчас, перенесутся на новую модель.
Шаг 2. Попробуйте AI Studio.
Это бесплатная платформа Google для работы с нейросетями. Там больше возможностей, чем в обычном интерфейсе. И именно там появляются новые модели первыми.
Как попасть:
- Откройте aistudio.google.com
- Войдите через Google-аккаунт
- Выберите модель и начните экспериментировать
Шаг 3. Научитесь формулировать сложные запросы.
Snow Bunny показывает лучшие результаты на задачах, требующих многошаговых рассуждений. Это значит: чем точнее и структурированнее ваш запрос — тем лучше результат.
Пример плохого запроса:
«Сделай презентацию про фотосинтез»
Пример хорошего запроса:
«Создай презентацию про фотосинтез для 6 класса. 10 слайдов. На каждом слайде: заголовок, 3-4 пункта текста, идея для иллюстрации. Язык простой, с примерами из жизни. В конце — 3 вопроса для проверки понимания»
Шаг 4. Следите за обновлениями.
Официальный анонс может быть в любой момент. Когда модель выйдет — я сразу расскажу, как её использовать для задач учителя.
Чего мы пока не знаем
Честно скажу, что ещё неизвестно:
- Точная дата релиза
- Окончательное название
- Цена (или будет ли бесплатный доступ)
- Лимиты на использование
Google пока молчит. Но утечки продолжаются, и картина становится всё яснее.
Главный вывод
Мы наблюдаем момент, когда нейросети переходят на новый уровень. Не «чуть лучше». Не «немного быстрее». А качественно другой уровень возможностей.
Snow Bunny — это не просто улучшенная версия Gemini. Это модель, которая может делать вещи, которые раньше требовали нескольких разных инструментов. Код, дизайн, музыка, логика — всё в одном месте.
И да, это может пугать. Скорость изменений иногда выбивает из колеи.
Но вот что я знаю точно: учитель, который освоит эти инструменты, будет экономить часы каждую неделю. Часы, которые можно потратить на детей. Или на себя. Или просто на то, чтобы выспаться.
А тот, кто будет ждать, пока «всё устаканится» — рискует отстать навсегда. Потому что «устаканиваться» уже не будет. Это новая реальность.
Что дальше
Я буду следить за Snow Bunny и расскажу, когда модель станет доступна. Без технического жаргона. С конкретными примерами для работы учителя.
Если хотите узнать первыми — подпишитесь на канал.
А пока — попробуйте AI Studio. Потратьте 15 минут. Задайте нейросети задачу, которую давно откладывали. Посмотрите, что получится.
Возможно, вы удивитесь.
P.S. Если у вас получится попасть в тестирование Snow Bunny — обязательно напишите в комментариях. Расскажите, что попробовали и какие результаты. Мне правда интересно.