Какие бывают нейросети: теперь не запутаешься

Не знаю, заметили вы или нет, но к 2026 году мы перестали удивляться. Помните двадцать третий год? Каждая новая модель вызывала коллективный вздох, ленты соцсетей забивались скриншотами переписок с ботами, а любой сгенерированный рисунок с шестью пальцами собирал тысячи лайков. Сейчас это прошло. Нейросети стали скучными. И это лучший комплимент, который можно сделать технологии. Они стали как водопровод или Wi-Fi - мы замечаем их только тогда, когда они ломаются.

Но за этой скукой скрывается чертовски сложная инфраструктура. Если три года назад мы делили все на текст и картинки, то сейчас классификация разрослась. Я потратил последние пару недель, копаясь в документации и тестируя свежие релизы, чтобы разложить по полочкам, с чем мы сейчас имеем дело. Без маркетинговой чепухи. Только то, что работает прямо сейчас.

Раньше мы называли их LLM - большими языковыми моделями. Сейчас этот термин кажется таким же архаичным, как электронно-вычислительная машина. Главный сдвиг двадцать шестого года - разделение на болтунов и мыслителей.

Первые - это прямые наследники старых чат-ботов. Они быстрые, дешевые и знают все на свете. Вы спрашиваете рецепт лазаньи или просите набросать письмо начальнику - они выдают результат за миллисекунды. С ними все понятно, они стали дефолтным интерфейсом поисковиков.

Интереснее дела обстоят со вторым лагерем. Модели, заточенные под рассуждения (Reasoning Models), наконец-то перестали галлюцинировать на каждом втором шаге. Помните, как раньше нейросеть могла блестяще написать поэму, но валилась на детской задачке по логике? Теперь эти системы умеют думать про себя. Перед тем как выдать ответ, модель прокручивает в "голове" цепочку рассуждений, ищет ошибки, исправляет их и только потом пишет вам результат.

Это изменило работу программистов и аналитиков. Я недавно скармливал такой модели запутанный юридический договор на сорок страниц. Она не просто пересказала суть, а нашла три пункта, где условия противоречили друг другу, и один, который потенциально нарушал местное законодательство. Три года назад я бы не доверил такой анализ машине даже под дулом пистолета. Сейчас я все равно перепроверяю, но уже с гораздо меньшим скепсисом.

Тут прогресс шагнул так далеко, что стало немного жутковато. Если с картинками мы разобрались еще в двадцать четвертом, научив алгоритмы рисовать правильное количество пальцев и не путать текст на вывесках, то видео - это поле битвы двадцать шестого года.

Модели вроде Veo и их конкуренты научились держать контекст. Раньше главной проблемой было "мерцание" реальности: персонаж поворачивал голову и превращался в другого человека, а рубашка меняла цвет три раза за секунду. Теперь нейросеть понимает физику объектов. Если вы попросите показать, как стакан с водой падает со стола, вода прольется по законам гидродинамики, а не разлетится странными пиксельными кляксами.

Я вижу, как это меняет работу моих знакомых в продакшене. Они больше не снимают затычки для монтажа и не покупают стоковые видео. Зачем, если можно сгенерировать пролет камеры над ночным Токио в нужном ракурсе и с нужным освещением за пять минут? Правда, тут есть нюанс. Юридические отделы киностудий сходят с ума, пытаясь понять, кому принадлежат права на сгенерированного актера, который подозрительно похож на молодого Брэда Питта.

Вот мы и подобрались к самому главному. Если бы меня попросили назвать слово года, я бы выбрал "Агентность". Долгое время мы общались с нейросетями в формате диалога: вопрос - ответ. Это было похоже на разговор с очень умным профессором, который сидит в запертой комнате без рук и ног. Он может рассказать вам, как починить кран, но сам ключ не подаст.

Автономные агенты двадцать шестого года - это ребята, которые вышли из комнаты. Они не просто генерируют текст, они выполняют действия. Вы не просите агента написать план поездки. Вы говорите: "Забронируй мне отель в Париже на эти даты, не дороже 200 евро за ночь, желательно ближе к Монмартру, и купи билеты на поезд".

И он идет и делает. Авторизуется на сайтах, сравнивает цены, вводит данные карты (конечно, с вашего разрешения и через защищенные протоколы), присылает вам билеты в календарь. Я недавно наблюдал, как два торговых агента разных компаний торговались друг с другом за стоимость поставки партии бумаги. Это было завораживающе и немного пугающе. Они сбили цену на 15%, оптимизировали логистику и подписали смарт-контракт за три минуты. Людям на это потребовалась бы неделя переписки и три созвона.

Конечно, баги случаются. Интернет полон историй, как чей-то агент по ошибке заказал пять тонн навоза вместо пяти мешков удобрений, потому что цена была очень выгодной. Но эти истории становятся скорее анекдотами, чем правилом.

Гигантомания прошла. Мы поняли, что гонять огромную модель на сотни миллиардов параметров, чтобы узнать погоду или перевести фразу - это как забивать гвозди микроскопом. Дорого, медленно и жрет уйму электричества.

На сцену вышли малые языковые модели (Small Language Models - SLM). Они глупее своих старших братьев в вопросах философии или написания романов, но они чертовски хороши в узких задачах. И главное - они живут прямо на вашем устройстве.

Ваш телефон в 2026 году - это уже не просто терминал доступа к облаку. В нем крутится собственная нейросеть. Она сортирует ваши фото, переводит живую речь собеседника без задержек и интернета, помогает редактировать тексты. Это решило огромную проблему приватности. Люди (и компании) наконец-то выдохнули: мои данные не улетают на серверах корпорации, они обрабатываются здесь, на моем чипе.

Я, например, использую локальную модель для кодинга. Она знает контекст моего проекта, но ни строчки моего проприетарного кода не покидает пределы ноутбука. Это тот уровень цифровой гигиены, к которому мы должны были прийти еще пять лет назад.

Об этом пишут меньше всего, потому что это сложно продать массовой аудитории. Тут нет смешных картинок или болтливых ботов. Но именно здесь происходит настоящая магия.

Нейросети, обученные на массивах научных данных, предсказывают структуру белков, ищут новые материалы для аккумуляторов и моделируют погодные условия. AlphaFold и его потомки фактически перевернули биологию. Фармацевты больше не перебирают молекулы вслепую годами. Модели отсеивают тупиковые варианты за часы.

У меня есть друг-материаловед, он рассказывает, что раньше на поиск нового сплава уходили месяцы экспериментов. Сейчас они задают параметры нейросети ("нужен легкий, жаропрочный, проводит ток"), и она выдает двадцать кандидатов с предсказанной кристаллической решеткой. Им остается только синтезировать и проверить. Это не заменяет ученых, но это дает им в руки инструмент невероятной мощности.

Помните, как все смеялись над первыми попытками ИИ писать музыку? Это звучало как midi-файлы из девяностых, пропущенные через мясорубку. Забудьте. Сейчас отличить сгенерированный трек от студийной записи практически невозможно. Модели научились работать с дыханием вокалиста, акустикой помещения, тонкими нюансами игры на инструментах.

Это породило целый класс диванных-продюсеров, которые не умеют играть ни на чем, но выпускают хиты. Вы просто описываете настроение, жанр, референсы, напеваете мелодию в микрофон телефона - и получаете аранжировку.

Но куда полезнее оказалась технология клонирования голоса и реал-тайм перевода. Языковой барьер рухнул окончательно. Вы говорите по-русски, ваш собеседник слышит английский, причем вашим же голосом, с вашими интонациями. Это убивает романтику изучения языков, но для бизнеса это просто спасение. Больше никаких неловких пауз и недопонимания на переговорах с китайскими партнерами.

Нельзя говорить о нейросетях 2026 года и не упомянуть проблему мусора. Интернет затапливается сгенерированным контентом. Статьи, написанные ботами для ботов, видео, сгенерированные ради просмотров, отзывы, написанные алгоритмами.

Найти достоверную информацию от человека становится квестом. Мы начинаем ценить пометку "Сделано человеком" как раньше ценили "Натуральный" на продуктах. Появились даже специальные сервисы-фильтры, которые вырезают из вашей выдачи все, что пахнет синтетикой. Ирония в том, что эти фильтры тоже работают на нейросетях.

Нейросети перестали быть чудом. Они стали инструментом. Молоток не плохой и не хороший, им можно построить дом, а можно ударить по пальцу. Мы прошли стадию детского восторга и стадию отрицания. Сейчас мы на стадии принятия и интеграции.

Мы учимся правильно формулировать запросы (промпт-инжиниринг стал базовым навыком, как умение гуглить), учимся не доверять слепо результатам и учимся делегировать рутину. Главное изменение 2026 года - мы перестали спрашивать "А сможет ли ИИ это сделать?". Мы теперь спрашиваем "А стоит ли мне тратить на это свое время, если ИИ сделает это быстрее?".

И чаще всего ответ - нет, не стоит.