Главная ошибка — искать “одну лучшую нейросеть”. В реальной работе так не получается: текст, поиск фактов, картинка, видео и звук — это разные задачи. Нормальный продакшн в 2026 — это стек из 2–4 инструментов, где каждый делает своё и не мешает.
Ниже — практичное сравнение по сценариям: что брать для текста, чем проверять факты, какой генератор картинок выбирать, чем делать видео, каким сервисом озвучивать.
1) Текст, идеи, сценарии: “мозги” контент-процесса
ChatGPT (линейка GPT-4o / GPT-4.1)
Где особенно хорош:
- быстрые черновики, структура, переформулировки “как для людей”
- упаковка в разные форматы: пост, статья, сценарий, тезисы, заголовки
- универсальность: в одном месте обычно закрываешь 70% рутины
Где может раздражать:
- иногда уверенно пишет то, что “звучит правдоподобно”, но требует проверки
- если дать мутное ТЗ — получишь “обтекаемый” текст
Что важно по факту: линейка GPT-4.1 заметно прокачана в следовании инструкциям и кодинге (особенно в API-вариантах), а в ChatGPT появлялись обновления/замены мини-моделей.
Claude (Anthropic)
Где особенно хорош:
- “человеческий” тон без лишней наигранности
- длинные тексты, логика, аккуратная подача, меньше рваности
- хорош для редакторской правки: делает текст цельным
Где может раздражать:
- иногда чересчур осторожен и “сглаживает углы”
- в сложных промптах может быть менее предсказуем по формату ответа
По факту: Claude 3.5 Sonnet позиционировался как быстрый и сильный в нюансах, письме и инструкциях; отдельно продвигались “Artifacts” как удобный режим работы с документами.
Gemini (Google)
Где особенно хорош:
- когда у тебя контент завязан на экосистему Google (поиск, документы, почта, заметки, браузер)
- задачи “собери/сравни/найди” и работа в связке с сервисами
Где может раздражать:
- качество текста часто зависит от конкретной связки режима/модели/источников
- иногда пишет суховато
Почему его вообще держат в стеке: Google активно расширяет “автодействия” и интеграции, то есть Gemini всё чаще используют как инструмент “сделай за меня цепочку действий”.
Мой жёсткий вывод по выбору “мозгов”:
- Если ты делаешь лонгриды/статьи/сценарии и важен живой стиль — чаще выигрывает Claude.
- Если нужно универсально и быстро (и ты готов проверять факты) — ChatGPT.
- Если у тебя всё в Google и нужна “полуавтоматизация” вокруг поиска/сервисов — Gemini.
2) Проверка фактов и поиск: чтобы не выглядеть дураком
Perplexity
Это не “ещё один чат-бот”, а поиск с ответом, когда важно быстро собрать источники и сверить данные.
Где особенно хорош:
- “дай выжимку и покажи, откуда взял”
- первичная разведка перед статьёй: что вообще известно, где противоречия
Плюс: по деньгам Perplexity Pro обычно крутится около $20/мес.
Как я делаю в реальной работе (самый рабочий паттерн):
- Perplexity — собрать источники и рамку фактов
- ChatGPT/Claude — превратить это в человеческий текст и нормальную подачу
- финальная ручная проверка 5–10 ключевых утверждений
3) Картинки: где “красиво”, где “точно”, где “для бизнеса”
Midjourney V7
Если тебе нужна картинка “вау” и стабильная эстетика — Midjourney остаётся одним из самых сильных выборов.
Что в V7 реально полезно в продакшне:
- заметно лучше с телами/руками/объектами и общей связностью сцены
- есть Draft Mode для быстрого перебора идей
- есть Omni Reference, чтобы тянуть персонажа/объект по референсу (очень важно для серийности контента)
FLUX (Black Forest Labs)
Сильная сторона — детализация + следование промпту, и при этом есть разные варианты (включая доступные для локальных/дев-сценариев).
Когда FLUX выбирают вместо Midjourney:
- когда важнее “точно по задаче”, а не “по-художественному”
- когда нужен более предсказуемый стиль под продуктовые визуалы
Ideogram
Король задачи “картинка, где нужен нормальный текст”:
- постеры, обложки, баннеры, надписи на макетах
- генерация визуалов “под публикацию”, а не “арт ради арта”
Stable Diffusion 3.5 (и вообще SD-ветка)
Берут, когда нужно:
- локально/своё, много контроля, кастомизация, модели/LoRA, пайплайны
- меньше зависеть от сервиса, больше от своих настроек
Stability AI прямо продвигает SD 3.5 как модель для “профессиональных изображений” и работы в разных средах.
Adobe Firefly
Это выбор, когда ты делаешь контент “в белую” под бизнес/коммерцию и хочешь:
- удобную связку с привычными инструментами Adobe
- понятные планы и масштабирование, включая видео-генерацию в экосистеме
Мой жёсткий вывод по картинкам:
- “Чтобы было красиво и быстро” → Midjourney V7
- “Чтобы было точно и детально под задачу” → FLUX
- “Чтобы текст на картинке не был болью” → Ideogram
- “Чтобы всё подкрутить и автоматизировать/локально” → Stable Diffusion
- “Чтобы спокойно для коммерции и в экосистеме дизайна” → Firefly
4) Видео: хайп-уровень, но с реальными ограничениями
Sora (OpenAI)
Сильная сторона — реалистичное движение и “видео сразу с ощущением сцены”, плюс акцент на ремикс/персонажей и звук (музыка/эффекты/диалоги) внутри ролика.
Где особенно хорош:
- короткие кинематографичные вставки под Reels/Shorts
- “дорогой” вид без реальной съёмки
Где пока слабее ожиданий:
- длинные сюжетные ролики всё равно требуют монтажа и склейки
- стабильность персонажа/деталей может плавать от генерации к генерации
Veo (Google DeepMind)
Ставка на “профессиональные” возможности, контроль и качество; Veo 3.1 отдельно продвигается как модель “видео + нативный звук”.
Runway
Это не только генерация, но и инструментарий вокруг неё (для монтажного мышления). Плюс понятная кредитная система и планы.
Luma Dream Machine
Часто берут для коротких клипов: есть планы, 4K апскейл на старших тарифах, понятная сетка ограничений.
Pika
Сильна эффектами и простотой входа; у них расписаны планы/кредиты и модели.
Мой жёсткий вывод по видео:
- “Хочу максимально кинематографично и современно” → Sora / Veo
- “Хочу рабочий продакшн с инструментами и монтажным подходом” → Runway
- “Хочу быстро клепать короткие ролики/эффекты” → Luma / Pika
5) Озвучка и музыка: чтобы контент звучал “как продукт”
ElevenLabs (озвучка, дубляж, голоса)
Если нужен диктор, многоголосие, дубляж, голосовые проекты — ElevenLabs один из самых используемых вариантов, с понятными планами (есть и недорогие).
Suno (песни)
В контенте работает как “быстро накидать трек/песню под ролик”. У них чётко описаны планы по кредитам.
6) Готовые “стэки” под задачи (самое полезное)
A) Статьи / лонгриды / посты
- Perplexity → собрать факты и источники
- Claude → сделать цельный, читабельный текст
- Midjourney или Ideogram → обложка/вставки (Ideogram, если нужен текст на визуале)
B) Маркетплейсы / карточки / продуктовый контент
- ChatGPT → УТП, структура, варианты подачи, ответы на возражения
- Ideogram → баннеры/плашки/обложки с читаемым текстом
- FLUX или SD → “псевдо-фото” под нужный стиль, если требуется серийность
C) Reels/Shorts (без съёмок)
- ChatGPT → сценарий на 20–40 секунд, хуки, структура
- Sora/Veo → 3–6 коротких сцен
- Runway → склейка, доводка, титры
- ElevenLabs → диктор (если не хочешь свой голос)
Что выбрать “прямо сейчас”, если не хочешь зоопарк сервисов
Если ты делаешь контент регулярно и хочешь минимум инструментов:
- Один сильный LLM (ChatGPT или Claude)
- Один инструмент поиска/фактов (Perplexity)
- Один генератор визуалов (Midjourney V7 или Ideogram, в зависимости от задач)
- Видео/звук подключать только когда реально нужно (Sora/Veo + ElevenLabs).
Если не хочется платить за каждую нейросеть отдельно (а это быстро становится дорогой привычкой), есть практичный обходной путь: использовать единый “хаб”, где доступ к нескольким моделям собран в одном месте. Например, я периодически так делаю через сервер Syntex AI — когда нужно быстро переключаться между задачами (текст → картинки → озвучка) и не держать пачку подписок одновременно. Это не “волшебная кнопка”, но как способ сократить расходы и упростить рабочий набор инструментов — удобно.