ChatGPT, Claude или Gemini: модель выбирают по вкусу, текст делает человек

Я улыбаюсь, когда в ленте снова всплывает битва «кто пишет лучше: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok или DeepSeek». Участники выкладывают скриншоты, ставят баллы и всерьёз выясняют, у какого из пяти алгоритмов больше души. Их обсуждают как живых писателей с характером и манерой. Души там нет и в помине: модель перебирает вероятности и выдаёт самый подходящий набор слов, это математика в красивом пальто.

Моя позиция простая, и за год она только окрепла. Модель для текста выбирают по вкусу, качество текста зависит от того, кто ставит задачу. Если человек сам не понимает, что хочет сказать, никакая нейросеть не вытянет мысль из пустоты его головы. Она не знает его контекст, эмоции и аудиторию. Она предугадывает среднестатистическое.

Есть старая мудрость про плохого танцора, и в работе с ИИ она зазвучала по-новому. Текст не получился, потому что ChatGPT «отупел», Claude «слишком вежливый», Gemini «пишет сухо», интернет тормозит, муза задержалась, а Меркурий опять ретроградный. Список виноватых длинный, автора в нём нет.

За двадцать лет в маркетинге и PR я видела этот сценарий задолго до нейросетей. Раньше виноватыми назначали копирайтера, дизайнера и подрядчика, теперь виновата модель. Подрядчик хотя бы огрызался. Схема осталась прежней: человек ищет инструмент, который подумает за него.

Обратная ситуация тоже работает. Дайте человеку, у которого с формулировкой мыслей полный порядок, даже старый ChatGPT 3.5, и он выжмет из него приличный текст. Смысл рождается в его голове. Модель только подбирает слова к готовой мысли.

Когда мне говорят «вот эта модель пишет с душой», я вижу совпадение вероятностей, удачно легшее на конкретный промпт конкретного человека. Через неделю тот же человек поставит задачу хуже и обвинит в провале уже «душевную» модель.

Контекст решает вообще всё. Под контекстом я понимаю информацию о вас и вашем продукте: кто вы, кому продаёте, что вас бесит, какие у вас примеры и результаты. Можно написать километровый промпт, напихать туда «действуй как современный Огилви» и прочие побрякушки и всё равно получить фигню.

В канале я разбирала условный пример, который до сих пор люблю. Человек пишет в чат одну строчку «парикмахерская «Елена»» и ждёт чуда. Нейросеть, по его логике, обязана знать, как он третий год раздаёт листовки в костюме Шрека, кого стрижёт, как красит и кого прибить готов. Она этого знать не может. Два слова о продукте приводят к матеркам в адрес «бестолковой» модели, причём любой из пяти. Её можно сменить на конкурента, и результат останется прежним, потому что конкуренту про «Елену» известно ровно столько же.

Промпт задаёт команду, контекст даёт этой команде мозги. Дали контекста с гулькин хрен, получите шедевр того же размера. Эти две фразы я повторяю ученикам и себе.

Ещё одну деталь я обнаружила на собственных запросах. Модель буквальна до жестокости. Я как-то сравнила два почти одинаковых запроса с разницей в пару слов: в первом стояло «не играй в доброго и милосердного», во втором я просила говорить прямо и обещала не обижаться. Первый ответ вышел злым до кровожадности, второй превратился в ми-ми-ми заботу. Характер модели тут ни при чём, она прочитала команду дословно и исполнила.

Признаюсь, однажды я сама чуть не попалась. На январских праздниках мой ChatGPT вдруг начал выдавать посредственность: сокращал мысли, ленился, на семнадцатом пункте списка скатывался в два предложения. Я психанула и пригрозила уйти к Gemini. До этого перепробовала капслок с матом, обещание «мотивации» в тысячу долларов, новые чаты и чистку памяти. Ничего не помогло.

Потом начала копать и нашла причину у себя. Мой собственный запрос с ором, капслоком и требованием «сделай так же гениально, как раньше, только развёрнуто и конкретно» столкнул модель в осторожный режим ассистента (так я это для себя объяснила). В этом режиме она выдаёт усреднённые и максимально безопасные ответы. Модель я так и не сменила. Поменяла постановку задачи, написала отдельный промпт, и работа пошла дальше.

Вывод я тогда записала себе на память: крик приводит к отупению, задачи надо ставить так, как поставила бы их себе. Переезд к другой модели вылечил бы симптом на пару дней. Потом я принесла бы туда тот же крик и ту же размытую задачу.

Летом Claude выпустил Opus 5, и лента снова закипела. Мне было пофиг. Мы с ChatGPT прошли огонь, воду и медные трубы, он знает меня как облупленную. У меня с ним накоплен постоянно растущий файл совместной работы и отдельный промпт, настраивающий его на нужную логику. Менять шило на мыло и обучать новую модель с нуля я не хочу.

Принцип работы у этих моделей одинаковый, и выбор, с кем строить отношения, зависит от вкуса и привычки. Моя модель ChatGPT, и причина банальная: я однолюбка. Признаю без стеснения, что это вкусовщина, и спорить о ней так же бессмысленно, как о любимом цвете.

Для меня ценность модели копится в том, что я в неё вложила: в контексте, в примерах, в инструкциях, в истории наших правок. Этот багаж при переезде придётся собирать заново. Первые недели новая модель будет выдавать ту самую среднестатистическую муть, потому что про меня она ещё ничего не знает.

Справедливости ради, разница бывает. Прошлым летом я ради шутки проверяла DeepSeek, Gemini, ChatGPT, Алису и GigaChat на десяти вопросах-ловушках вроде «В каком году была отменена гравитация в Швейцарии?» и «Сколько дырок в кренделе?». DeepSeek выдумывал охотнее остальных, другие сдувались кто на Сократе, кто на кренделе. Эксперимент вышел шуточным и неравным: ChatGPT я проверяла сразу с дополнительным промптом против выдумок, остальных спрашивала в лоб. С этим дополнением ChatGPT ответил правильно на всё.

Из этого опыта я вынесла две вещи. Модели различаются в точных задачах, где выдумка недопустима: анализ договоров, факты, цифры. Но даже там самый заметный эффект дала инструкция, написанная мной заранее, до первого вопроса. В авторском посте разница между моделями теряется на фоне разницы между авторами.

Мой порядок работы с текстом за последний год почти не менялся и от модели не зависит. Сначала пишу черновик с ИИ, задаю роль, стиль, свои примеры и словечки. Потом прогоняю его через промпт-чистильщик. Затем правлю руками и добавляю позицию и детали, которые знаю только я. С одного промпта человеческая конфетка не получится, и тем, кто такое обещает, верить не стоит.

Авторский текст от личного бренда получается только в связке ИИ и человека. Нейросеть не знает ваш опыт, детали и словечки и не пахнет вашей харизмой. Исключения я вижу два: компания без личного бренда и SEO/GEO-контент. Там можно двигаться быстрее и доверять модели больше.

Если вам кажется, что соседняя модель придумывает интереснее вашей, сначала поменяйте задачу. Запрос «придумай креативное решение» выдаёт банальность в любой нейросети из пятёрки. Для таких случаев у меня есть короткий промпт, он заставляет модель выбросить очевидное:

Мне кажется, владение нейросетями уже перестало быть преимуществом. Нейрослопа столько, что читателя тошнит, и знакомые конструкции мозг распознаёт с первого абзаца. На этом фоне спор о том, какая модель пишет душевнее, напоминает спор о марке ручки, которой написан скучный текст.

Дальше ценность будет у людей с насмотренностью, живым языком, вкусом и способностью думать. Модель у такого человека может быть любой, и читатель этого даже не заметит. Уникальность впервые станет редким товаром, и купить её вместе с подпиской на модель не выйдет никак, сколько ни плати за тариф подороже. Средненького автора ни одна модель из пятёрки не спасёт: она усилит то, что он принёс, включая пустоту.

Проверьте на себя. Возьмите свой последний текст, который «не удался из-за модели», и выпишите отдельно, что вы дали ей на входе: сколько строк о себе, о читателе, о продукте и сколько своих примеров. Подозреваю, ответ на вопрос о лучшей нейросети найдётся в этом списке.