Личный опыт: Как не заблудиться в мире ИИ: мой опыт от агрегатора к Perplexity и Comet

Сейчас без нейросетей и ИИ уже никуда — если хочешь работать быстрее и легче, надо учиться их использовать. Я тоже в это всё втянулся не сразу, но жизнь и работа сами подтолкнули меня искать удобные инструменты среди этого хаоса.

Снаружи всё выглядит красиво: обещают автоматизацию, помощь, упрощение. На деле же меня встретил бюрократический хаос сервисов, ограничения по регионам, бесконечные платные лимиты и сервисы-агрегаторы, которые за деньги обещают, но не всегда дают комфортную работу.

Начал я знакомство с нейросетями, как и многие, с модных агрегаторов: это такие сервисы-«комбайны», где можно бесплатно опробовать десятки ИИ под разными брендами. Всё выглядело заманчиво — пока не упираешься в лимиты, платные сессии и вечную гонку за «очередным пробным периодом».

Недолго попробовал агрегатор Chad Al — в принципе ничего, но дальше всё упиралось в лимит и плату, интерес быстро угасал. Через руки прошла ещё куча подобных площадок, сейчас даже названия не вспомню — все они работали по одному и тому же сценарию: быстрое знакомство, затем ограничения, и в итоге — переход к поиску более надёжных и свободных решений.

Сам я уже давно не пользуюсь агрегаторами, но интеллектуальный поиск даёт актуальный список площадок, которые реально работают для российских пользователей в 2025 году. Если вы только начинаете знакомство с ИИ или ищете альтернативы — вот самые адекватные варианты:

Все они дают возможность протестировать фичи ИИ без сложных регистраций, долгих VPN-бродилок и с нормальным русскоязычным интерфейсом — так что для быстрых стартов и подбора своей связки ИИ они реально полезны.

Главная ошибка, которую я сам совершил на старте: увлёкся тестированием всего подряд и стал распылять силы на десятки агрегаторов ради «быстрого чуда». Итог предсказуем: тратишь кучу времени на регистрацию, борьбу с лимитами, обходы и вечные сравнения, а реального рабочего процесса не становится больше.

Из всех китайских моделей DeepSeek на старте оказался самым дружелюбным для русскоязычного пользователя. Сервис действительно неплохо понимает наши задачи и даже позволяет выбирать стиль текста: от «строгого научного» до абсолютно разговорного и даже молодежного новояза. Я долго пользовался DeepSeek для блогов и статей — удобно быстро получить черновик в нужной тональности без лишних танцев с бубнами.

Кроме обычного копирайтинга, с помощью DeepSeek я смог создать несколько полноценных сайтов — не просто лендинги, а многостраничные решения для своих проектов по передержке собак и машинной вышивке. На этих сайтах реализовал обратную связь, форму подачи онлайн-заявки, фото- и видео-карусели, чтобы у клиентов всегда был быстрый доступ к информации. Впечатляет то, что многие детали и элементы сайта — от структуры до текста и оформления — помогла собрать именно нейросеть, даже без глубоких знаний веб-разработки.

Но «выстреливает» DeepSeek далеко не всегда: когда сервер перегружен, просто не дождёшься результата. Работая по дедлайнам, на него особо не рассчитываешь.

Kimi особенно подходит тем, кому важно структурировать большие объёмы информации и наводить порядок в аналитике. Модель очень хорошо разбирает проекты на блоки, помогает быстро готовить планы, справки, сводные анализы. Стабильнее всего Kimi работает с ноутбука и при хорошем интернете. В поездках и на телефоне с ней не всё гладко — иногда вылеты, иногда просто не грузится. Но если нужен умный помощник для исследования или базовой автоматизации — Kimi однозначно стоит внимания.

Часто именно Kimi у меня была альтернативой DeepSeek: когда у того сервера случался «кризис» или дедлайн поджимал, а результат был нужен ещё вчера, я просто перебрасывал задачу в Kimi и получал необходимый структурированный текст или аналитику без долгих ожиданий. Такой подход реально выручал, если на стабильность одного инструмента надеяться было нельзя.

Кроме чисто текстовых задач, именно с помощью Kimi я начал осваивать интеграцию умных устройств в Home Assistant: нейросеть помогала разбираться в инструкции по подключению, подсказывала по настройкам сценариев автоматизации и даже помогала генерировать нужные куски конфигов на YAML для управления светом, розетками и другой техникой. Это заметно ускорило процесс внедрения домашней автоматизации без долгих поисков и ковыряний в англоязычных форумах. Помимо этого, с поддержкой Kimi я писал скрипт для создания собственного агента по сбору новостей — нейросеть подсказывала логику, помогала с кодом и оптимизацией работы бота, что сильно облегчило процесс разработки.

Недавно у Kimi появилась интересная функция — генерация презентаций буквально из идеи, описания или короткой темы. Я решил попробовать: просто написал основную мысль, и ИИ автоматически собрал структуру слайдов и вывел готовый черновик презентации.

Результат получился рабочий, но заметно ориентирован на английский язык — видно, что «из коробки» приоритет явно отдан зарубежным пользователям. Русский текст требует доработки: иногда слайды слишком шаблонные, не хватает уникальности и локализации под российский рынок. Возможно, мне просто не хватило погружения в продвинутые настройки, но на первый взгляд эта функция в Kimi хорошо подходит для экспресс-прототипов и быстрых бизнес-презентаций, но полноценную готовую работу всё равно приходится корректировать вручную. В целом — удобно как стартовый инструмент для быстрых презентаций и идей, если не жалко дорабатывать финальный вид самостоятельно.

На определённом этапе работы Kimi стала для меня настоящей «палочкой-выручалочкой» — нейросеть, на которую можно было быстро переключиться, когда срочно требовалась структурированная аналитика или черновик. Не всегда идеально, иногда с огрехами, но в нужный момент выручала не раз и помогала расширить мой набор инструментов за пределы простого копирайтинга. Особенно ощущается ценность таких решений, когда остальные сервисы вдруг подводят или становятся недоступны.

Qwen — это фаворит среди бесплатных китайских ИИ. Мощная, продвинутая нейросеть, умеет держать огромный контекст, подхватывает сложные задания, идёт в работу не только с текстом, но и с кодом, изображениями, видео. Хорошо справляется с русским, даже если нужно большое аналитическое исследование «на тысячу строк». Работает без VPN, запускается прямо из стандартного браузера, экономит массу времени. Единственный минус — скорости и стабильность иногда прыгают: бывает, что функционал меняют буквально «на ходу», а привычные сценарии приходится перестраивать.

С Qwen у меня получилась почти комичная история: лично мне Qwen очень пригодился именно как генератор картинок на основе текстового запроса — у меня как раз была острая необходимость быстро получать яркие иллюстрации для своих проектов, и никакая другая модель не давала такого сочетания скорости и качества. Сгенерированные изображения я активно публиковал на Pinterest — делал пины и параллельно пытался с их помощью привлечь аудиторию и продвигать свой блог на vc.ru. Формула работала: свежий визуал привлекал больше внимания, и часть трафика действительно приходила на мои статьи.

Да, понимаю, что Qwen гораздо больше, чем просто «пиратский фотосток» для ленивого копирайтера: она может решать серьёзные аналитические задачи, помогать с программированием, поддерживать длинные диалоги и даже интегрироваться с корпоративным софтом. Но в тот период для меня самым полезным оказался именно визуальный функционал — по иронии судьбы, гений китайской индустрии стал моим верным генератором картинок «на каждый день».

Если не зацикливаться исключительно на графике, Qwen — идеальный кандидат для тех, кому надо быстро и без VPN пробовать самые свежие фичи новых ИИ: русский понимает, интерфейс не пугает, а возможностей выясняется с каждым апдейтом всё больше.

Каждая из этих китайских нейросетей — DeepSeek, Kimi и Qwen — по-своему расширяет горизонты для тех, кто работает с текстами, данными и визуалом. DeepSeek отлично стартует, когда нужен быстрый текст и поддержка русского языка, но не всегда выдерживает темп больших задач. Kimi незаменим для системного подхода и структурирования информации; часто спасает, когда от скорости и порядка зависит успех проекта. Qwen — это универсал: умеет и «писать», и «рисовать», и помогать анализировать, хотя мой личный опыт больше про генерацию картинок и изучение новых функций в реальных рабочих задачах.

За последние пару лет я перепробовал немало нейросетей — от ChatGPT и NotebookLM до экзотических решений вроде французского Le Chat. Но работать через «три буквы» (думаю, тут все догадаются, о чём речь) или постоянно менять DNS — то ещё удовольствие: настройка, перезапуски, вмешательства в систему, квест по «активации доступа». Часто мобильные операторы просто блокируют подобные попытки, а стабильность соединения оставляет желать лучшего.

NotebookLM от Google— это многофункциональный ассистент нового поколения для профессиональной работы с информацией. Он позволяет загружать и структурировать различные документы (Word, PDF, заметки, ссылки), проводить быстрый поиск по всем материалам, автоматически формировать резюме, аналитические сводки, отчёты и находить взаимосвязи между файлами. Интерфейс интуитивно понятен, поддерживается интеграция с облачными хранилищами, что позволяет работать с большими архивами данных из одного окна. Благодаря гибким настройкам, сервис подходит как для образовательных, так и для бизнес-проектов, помогает экономить время при подготовке материалов и повышает продуктивность при работе с любыми текстовыми источниками.

Практически весь мой опыт работы с NotebookLM — это создание аудиоподкастов на основе текстовых материалов. Я специально использовал сервис только для этой задачи: загружал архивы собственных статей с vc.ru, периодически добавлял тематические источники — а иногда позволял NotebookLM самому искать контент на нужную тему. Все финальные файлы получались в формате полноценного русскоязычного подкаста: натурально звучащая озвучка без акцента, понятная структура.

В настройках подкаста можно выбрать один из четырёх основных форматов:

Можно выбрать голос, язык, формат и даже длительность выпуска, чтобы подкаст идеально подходил под вашу задачу и аудиторию. Такой подход экономит массу времени, позволяет быстро запускать новые выпуски без ручной работы над сценарием и технической стороной.

Послушать, как такие выпуски звучат на практике можно тут.

Из свежих функций — видеогенерация по тексту: на русском хоть и работает, но качество явно лучше на английском, сам ролик требует доработки, а озвучка по-прежнему отдаёт роботизированным акцентом. Пока для меня в приоритете именно подкасты и обычная работа с документами.

Доступ, конечно, традиционно затруднён — без стандартных ухищрений не обойтись, иногда приходится дополнительно «танцевать» с настройками. Для большого массива файлов обработка бывает долгой, плюс есть задержки. Но если задача — находить связи, собирать контент и выпускать собственные аудио без лишней мороки, NotebookLM свою роль, без преувеличения, отрабатывает отлично. Рекомендую тем, кому важен поток качественного контента и умная автоматизация работы с большими архивами.

У ChatGPT масса технических достоинств, которые многие считают ключевыми:

ChatGPT я использовал для самых разных задач параллельно с DeepSeek — от быстрых черновиков до генерации идей и технических запросов. Доступ к сервису приходилось открывать через метод подмены DNS, и это постоянно приносило проблемы: соединение нестабильно, часто приходится переподключаться, да и лимиты по бесплатному использованию быстро заканчиваются. Оплатить подписку из России проблематично: официальные способы не работают, а в мутных схемах обхождения оплаты я принципиально не участвую. По этой причине сервис так и не стал для меня ежедневным инструментом, несмотря на все технические достоинства.

В итоге, любые опыты с продвинутыми ИИ из-за рубежа — включая даже тот самый Le Chat, который, между прочим, французский и сам по себе весьма интересный — превращаются в настоящую головоломку с ежедневной проверкой: а удастся ли сегодня зайти, окажется ли доступ стабилен? Такой формат больше подходит для тестов, экспериментов, разовых задач, но не для постоянной, надёжной работы.

Я, как и любой любознательный пользователь, с оптимизмом встречал отечественные нейросетевые разработки. Пробовал подключать отечественные ИИ не ради галочки и не из патриотизма, а потому что очень хотелось убедиться — смогут ли наши ассистенты стать реальными помощниками «в быту», а не просто игрушками для тестов. У меня дома живут сразу две «умные» колонки от Яндекса и одна от Сбера (чтобы никто не чувствовал себя обделенным вниманием). HomePod от Apple когда-то тоже был в компании — но не знал русского языка, и его пришлось безжалостно продать, пусть ищет счастья за рубежом.

Больше всего удивили вещи, которые, казалось бы, должны отлично работать у отечественных ИИ (родной же язык!). Русские надписи на картинках — отдельный квест: вместо осмысленных фраз часто появлялись загадочные символы или творческий вариант кириллицы. Пропорции изображений, как правило, ограничены строго квадратом — будто бы фантазии вне этих рамок не одобряются.

Апофеоз случился с GigaChat: однажды нейросеть отказалась генерировать рисунок с логотипом на груди девушки и объяснила это борьбой с сексизмом и заботой об этике. Встречайте — российский искусственный интеллект: принципиальный, корректный и чуточку непредсказуемый!

И… вот тут становится особенно иронично. Сложные диалоги о жизни не задались — в итоге все свелось к вечным ценностям: «Яндекс, какая завтра погода?», «Сколько сейчас градусов в теплице?», «Выключи телевизор», «Поставь будильник на 7:30». Иногда — «Сколько лет будет персонажу из моего любимого сериала?» и тому подобные бытовые радости. На большее отечественный искусственный интеллект пока не решается — или не дорос. Хотя, возможно, он просто бережет мой мозг и нервы, ограничивая диалог простыми и полезными функциями.

Впрочем, развитие отрасли действительно радует: с каждым обновлением отечественный ИИ становится немного смелее и функциональнее. Возможно, я сам просто не раскрываю весь потенциал своих колонок — не исключаю, что где-то в настройках спрятан секретный режим для философских диспутов и бытового волшебства. Но пока мой личный опыт складывается скорее из простых и практичных вещей. Не удивлюсь, если кто-нибудь уже научился вести душевные беседы с российским ИИ — тогда обязательно поделитесь инструкцией!

Моё знакомство с Perplexity началось абсолютно случайно: на vc.ru увидел статью о создании постеров с помощью ИИ и там среди примеров был именно Perplexity. Заинтересовался, перешёл — и быстро обнаружил, что генерация плакатов у сервиса лишь второстепенная функция, а самое интересное спрятано гораздо глубже. Начал экспериментировать, пробовать разные сценарии, и довольно быстро понял — этот инструмент может гораздо больше, чем обычный поиск и генерация красивых картинок.

Очень быстро бесплатной версии стало катастрофически мало: вопросы, проекты, идеи улетали пачками, и лимит кончался за пару дней. Подключил Pro — и, как ни странно, даже из России это оказалось проще простого, никаких технических препятствий. А когда понял, что связка Perplexity и Comet реально решает почти все мои рабочие задачи, не пожалел заплатить ещё в четыре раза больше — за платный инвайт в Comet. Это оказалось лучшей инвестицией в свой профессиональный комфорт, никаких сожалений.

Вот обычный бытовой пример — самый простой вопрос, с которым сталкивается любой водитель: что означает загадочный код неисправности на панели. Если спросить Google — получите море сложных форумов и техописаний, где легко запутаться и занервничать. А Perplexity выдает простой и понятный ответ без лишних «страшилок»: вам просто напоминают о замене масла, никаких реальных проблем!

Сейчас все рабочие задачи решаю исключительно с помощью тандема Perplexity AI и браузера Comet — для меня эта связка стала основой ежедневной работы и полностью заменила прежние инструменты. Почему именно так — подробно писал раньше, для тех, кому интересны детали, собрал свои статьи по теме:

ИИ — это уже не будущее, а настоящее. С правильным подходом и выбором инструментов можно значительно облегчить и ускорить работу. Всё, что описал выше — только мой личный опыт и субъективные оценки: я не претендую на истину в последней инстанции, а мои выводы вполне могут отличаться от ваших. Сам рынок ИИ быстро меняется, и сегодня любой — от новичка до эксперта — может открыть для себя что-то новое, полезное или неожиданное.

Было бы круто, если бы вы поделились своими кейсами, находками и мнениями в комментариях: всегда приятно увидеть другой взгляд и рассказ реального пользователя! Если интересно следить за экспериментами в мире ИИ — подписывайтесь на мой блог. Обсуждаем, спорим, ищем новые решения и помогаем друг другу не заблудиться в технологическом хаосе.