Введение

Привет! Если ты студент или школьник, который раздумывает над тем, как же упростить свою учебную жизнь и кому бы делегировать свои задачи, то нейросети — отличный вариант для тебя, и эта статья — как раз то, что ты искал. Здесь мы поговорим о моделях, которые могут стать твоими верными помощниками в учёбе, в частности в написании рефератов, ведь обычно это именно то задание, которое не хочется долго и муторно делать самому. Так что читай дальше — мы расскажем о возможностях нейросетей и покажем их в деле, а в конце подведём итоги и постараемся выявить нейронки, наиболее подходящие для рефератов и не только.

Тестируем!

Но для начала обозначим общий план, по которому будем оценивать эффективность моделей:

• Грамматика, орфография и стилистика сгенерированного текста.

Для проверки воспользуемся сайтами Text.ru и Текстовод, ну и собственными знаниями, конечно.

• Умение структурировать материал.

Оценим, насколько логично и грамотно нейросети распределяют содержание по главам и параграфам. Здесь чисто субъективная оценка: всё-таки тексты предназначаются для человеческого восприятия.

• Фактическая точность.

Досконально проверим, не припишут ли ИИ в текст заодно что-нибудь недостоверное от себя, а то за ними такие грешки порой водятся, особенно если генерируете что-то из области гуманитарных дисциплин — тут пользуйтесь ими с особой внимательностью.

• Степень уникальности создаваемого контента.

Прогоним результаты через антиплагиаты Text.ru, Текстовод, Анти-Плагио и Детектор текста на ИИ (нейросеть).

Остальные параметры опциональны: смотря что заявлено в особенностях ИИ.

Итак, какие задания дадим?

1. Написать реферат на тему «Русско-турецкая война 1877-1878 гг.: причины, ход и последствия»;

2. Написать эссе на тему «Возможно ли научить творчеству или оно дано природой?»

Для тестирования мы будем использовать Bothub, на котором доступно множество моделей — для решения любой задачи, независимо от того учебная она или нет, найдётся подходящая. Так что можете тоже попробовать, перейдя по этой реферальной ссылке на 100к токенов.

Llama

Это большая языковая модель (LLM), которую выпустила Meta AI в феврале 2023 года и которая была обучена на 1,4 трлн токенов, взятых из общедоступных источников данных. В учебные задачи, с которыми она может справиться, входят: написание не только рефератов, но и эссе, перевод с одного языка на другой, помощь в исследованиях (статистика и анализ данных) и др. Тестировать мы будем модель Llama-4-Maverick.

Мы сделали несколько генераций (промт вы можете увидеть ниже), и Llama быстро написала рефераты (полный ответ выдавался за несколько секунд).

По грамматике, орфографии и стилистике сгенерированного реферата нареканий нет: в тексте на 5417 символов (698 слов) допущена единственная пунктуационная ошибка, а в тексте на 3184 символов (402 слова) ошибок не встретилось вовсе. Однако любую нейросеть всегда лучше перепроверить — лишним не будет. Структурирована генерация тоже вполне грамотно: есть введение и заключение, разделы основной части соответствуют запросу, деление на абзацы логичное; хронологический порядок, что особенно важно в реферате на историческую тематику, соблюдается (несколько нарушен лишь в одном месте; скрин ниже). Тема полностью раскрыта, так что и здесь Llama-4-maverick успешно справилась.

Что ж, вот мы и добрались, наверное, до самой важной составляющей любого реферата — фактической точности. Во-первых, после запроса источников, которые использовал ИИ, он их предоставил, что уже неплохо. Во-вторых, все факты также были проверены вручную — и они соответствуют действительности.

Однако нейросети могут делать ошибки в исторических наименованиях, как это случилось и в одной из генераций: названия ниже, конечно, допустимы, но лучше использовать общепринятые («Османская Империя», «Константинопольская конференция»). В менее объёмном реферате ошибок не было.

И последнее — уникальность. В сгенерированном реферате она на довольно низком уровне (заметим в скобках, что второй сервис в целом всегда выдаёт результаты ниже, более строго считая заимствования), а вот уровень заспамленности в нём высок, что тоже не есть хорошо. Зато проверку на использование ИИ сгенерированный текст успешно прошёл.

Далее переходим к генерации эссе.

Здесь к орфографии вопросов нет, но вот когда дело доходит до знаков препинания в эссе, то Llama порой ошибается, так что такие вещи за ней всё же стоит перепроверять. Так, в сгенерированном тексте на 2651 символ (343 слова) нейросеть допустила 5 пунктуационных ошибок. Кроме того, нужно выделить ещё несколько моментов: сама речь достаточно бедная и изобилует повторами, а завершение эссе, на мой взгляд, вышло совсем уж «канцелярским», что несколько выбивается из общего стиля (в остальном к нему претензий нет, он подходит для поставленной задачи и на протяжении текста соблюдается; скрин приведён ниже).

Структура генерации неплохая, логика повествования не нарушена: есть небольшое введение, рассмотрены две точки зрения, выведено заключение. Про качество этого заключения, как вы помните, уже было сказано чуть выше.

Про фактическую точность в эссе в принципе сложно говорить, поскольку самих фактов особо в них не встретишь, однако ничего недостоверного в этом тексте обнаружено не было.

Ну и наиболее важное уже для эссе — уникальность. Проверку на ИИ генерация, конечно, прошла, но вот антиплагиат подобный текст может и не пропустить: результаты проверки сильно разнятся, но в любом случае мы видим значительный процент заспамленности, что всегда плохо сказывается на уровне оригинальности.

Ну и подытожим: для рефератов Llama-4-Maverick вполне годится при условии, что вы всё же перефразируете текст и добьётесь увеличения процента оригинальности; с эссе она справляется уже чуть хуже, но тем не менее справляется, а за грамотностью модели лучше следить.

Grok-3-Beta

Уже более свежая модель, которая появилась в середине февраля 2025 года и была разработана компанией xAI. Да, именно её Илон Маск назвал «самым умным ИИ на Земле». Но теперь обратимся не к заявлениям, а к фактам. При обучении новой модели были задействованы вычислительные мощности, в 10 раз превышающие возможности её предшественника, — это позволило добиться следующих результатов: усовершенствованные алгоритмы, значительное повышение глубины обработки данных и точности анализа,  генерации изображений, а также контекстное окно 1 миллион токенов — в 8 раз больше, чем у предыдущих версий. Таким образом, Grok-3-Beta в разы лучше понимает контекст сложных вопросов, и это позволяет нам сделать предположение о том, что она вполне подойдёт под стандартные учебные задачи.

Схема действий всё та же: промт пишется — текст генерируется. Что сразу хочется отметить, так это последнее предложение введения про цель реферата, написанное даже без указания на такую необходимость в промте.

Также порадовал список использованной литературы, приведённый в конце текста и без указания такой задачи. Тем более задействованы были исключительно учебные пособия, что является дополнительным плюсом. Интересно наличие примечания в конце с резюмированием  того, что было сделано.

Научный стиль, обязательный для реферата, соблюдён от начала и до конца, что не может не радовать. Во всём тексте (5421 символ, 814 слов) встретилась лишь одна орфографическая ошибка. Также есть некорректно написанное словосочетание, приведённое ниже.

Сам текст выстроен чётко, логично и последовательно, даже цели и список литературы приведены сразу же — словом, к его структуре не придерёшься, красота.

С точки зрения достоверности фактов всё верно — здесь Grok-3-Beta также показал себя отлично.

А вот с уникальностью уже возникают некоторые проблемы. Как вы можете видеть ниже, генерация проходит проверку на использование ИИ, но имеет крайне низкий процент оригинальности. Впрочем, если этот параметр вам не требуется, то Grok-3-Beta подойдёт вам как нельзя лучше.

На очереди эссе — относительно Llama, от Grok-3-Beta оно весьма объёмное.

Проблемы с грамотностью в сгенерированном тексте объёмом в 3900 символов (522 слова) начались лишь в последних абзацах. Все выделенные ошибки вы можете увидеть ниже. Так, был обнаружен один плеоназм, что в целом, конечно, допустимо для эссе, но всё же лучше его избегать. Кроме того, слово «невостребованным» в данном контексте лучше заменить на «нереализованным» — так будет корректнее. Также слово «гениальностью» здесь употреблено не вполне уместно, потому что гениальность — это всё-таки высший уровень интеллектуального или творческого функционирования личности, поэтому слово «талант», подразумевающий просто выдающиеся способности в том или ином деле, подошло бы куда лучше. Какой вывод? Для такого объёма вполне допустимые погрешности, тем более что со стилистикой в тексте всё в полном порядке.

Структура у текста достаточно чёткая: небольшое введение, обозначение проблемы и двух точек зрения по ней, последовательное раскрытие каждой с аргументами и примерами, личный вывод и заключение. В общем, с этим Grok-3-Beta справился на «ура».

В сгенерированном эссе приведено достаточно много фактов, научных и исторических, и ошибок в них не было — здесь ИИ получает очередной жирный плюсик (ну или аккуратную галочку — кому что ближе).

Показатель уникальности у сгенерированного текста и результат проверки на использование ИИ очень даже неплохие, скрины приложены ниже.

И что в итоге? Для реферата Grok-3-Beta вряд ли подойдет из-за критически низкого уровня оригинальности, а вот пишет эссе эта модель прекрасно, однако лучше перепроверять её на ошибки по части русского языка.

ChatGPT-o3

Одна из новых моделей от OpenAI, выпущена 16 апреля 2025 года. Отличается высокой точностью: o3 допускает на 20% меньше ошибок, чем предыдущая версия o1, — особенно это касается практических задач. Также стоит отметить умение нейросети самостоятельно выбирать, какие инструменты использовать при решении сложных задач, для которых она, собственно, и была разработана. Этот ИИ выделяется способностью к пошаговому логическому рассуждению, что нам особенно важно в учебных целях, точным математическим расчётам и улучшенному программированию. Словом, для студентов и преподавателей o3 может стать незаменимым помощником, который и пошаговые решения создаст, и сложные задачи простым языком объяснит, и даже сможет сформировать учебные материалы. Модель прекрасно справляется с корректурой, а также имеет отличные показатели креативности в художественных текстах (по данным рейтинга EQ Bench — Creative Writing). Так что есть все основания полагать, что она будет очень хороша и в других задачах, связанных с текстом, например рефератами.

Как и Grok-3-Beta, ChatGPT-o3 сразу сопроводил текст реферата списком использованной литературы, причём среди источников есть как современные пособия, так и старые работы.

По уровню грамотности это пока лучший результат из всех рассмотренных моделей: на 6661 символов (820 слов) всего одна сомнительная формулировка (тут проблема в том, что непонятно, что имеется в виду).

Материал сгенерированного реферата хорошо структурирован: факты изложены последовательно, в тексте отсутствуют логические нарушения. Отдельно можно отметить нумерацию в формате «1.1, 1.2 и т. д.» и подзаголовки, что делает реферат более удобным для восприятия.

В тексте также приведены дополнительные события или исторические последствия, однако фактических ошибок нет, от себя ChatGPT-o3 ничего недостоверного не приписал.

Генерация проходит проверку на использование ИИ и даже показывает неплохой уровень уникальности для реферата.

Ну и теперь к эссе. Вид ответа несколько странен (скрин ниже): текст, естественно, можно скопировать, но почему в отдельном окне лишь его часть, остаётся загадкой.

С грамотным использованием словосочетаний в эссе у ChatGPT-o3 ситуация похуже, чем с рефератом. К стилистике, однако, претензий нет. Ниже приведены ошибки и просто неуместные выражения (да, первое в целом можно и не считать ошибкой, допустимы оба варианта, но литературная норма всё больше смещается именно к варианту «испокон веков»).

По поводу структуры тоже есть нарекание: в эссе подзаголовки смотрятся несколько неуместно и, скорее всего, потребуют удаления.

В генерации приводится достаточно много фактов, но никакой из них не противоречит действительности — тут всё в порядке.

Проверку на уникальность и использование ИИ генерация тоже проходит с прекрасными результатами. Второй показатель, конечно, чуть высоковат, но всё же заметно меньше 50%, так что вряд ли вас обвиняет в использовании нейросетей.

Какие делаем выводы? Рефераты ChatGPT-o3 даются определённо лучше, чем эссе, и нельзя сказать, что какая-то из задач решена совсем уж плохо. Скорее, эта модель — уверенный середнячок для учебных целей.

DeepSeek

Нашумевшая китайская нейросеть с множеством моделей. Из занимательных цифр: первая универсальная большая языковая версия вышла 29 ноября 2023 года и имела 67 млрд параметров; DeepSeek-V2 насчитывала уже 236 млрд параметров, а третья версия (включает в себя V3 и R1) — целых 671 млрд. Обучали DeepSeek на обширном наборе данных из 2 триллионов токенов на английском и китайском языках — так что модель под ваши учебные задачи непременно найдётся. Это, например, может сделать DeepSeek-R1 — модель находится в самом топе в бенчмарке по написанию текстов, разделяя первое место с моделью ChatGPT-o3, (ссылка на рейтинг: EQ Bench — Creative Writing), и хоть бенчмарк в первую очередь тестировался на написании художественных текстов, с написанием рефератов DeepSeek-R1 наверняка справится ничуть не хуже.

При написании промта без уточнений результат больше напоминает конспект (скрин ниже), однако при уточнениях в промте по объёму нейросеть выдаёт то, что нужно (ответ после уточняющего запроса приблизительно в 2,5-3 раза больше, чем изначальная генерация, по времени это — 30 секунд против 24). Рассматривать мы будем как раз вторую генерацию для более точной оценки.

Правильность столь объёмного текста (5654 символов, 721 слово) с точки зрения языка радует: всего одна ошибка при цитировании (выделено на скрине ниже, корректнее было бы написать: «“самым чёрным днём” в своей жизни»).

Также можно отметить и хорошую структуру: весь материал расположен хронологически и разделён на смысловые блоки, есть деление на отдельные пункты и подпункты, что делает реферат максимально чётким и логичным, хоть и походящим на конспект. В сравнении с генерациями предыдущих моделей фактов и событий здесь приведено гораздо больше, однако ошибок и неточностей нет.

Ну и показатель уникальности тоже очень даже неплохой, а проверку на ИИ генерация прошла успешно. Однако процент заспамленности довольно высок, что уже не очень хорошо.

Далее мы сгенерировали эссе, и по содержанию сам текст нейросеть выдала неплохой — проблема в том, что это никоим образом не данный жанр. Получившийся результат можно использовать в качестве основы для его написания, потому что отдельными блоками есть и введение, и аргументы за обе позиции по вопросу, и примеры, и заключение. Однако просто скопировать текст в данном случае будет недостаточно.

Тем не менее при уточнении промта ИИ выдаёт эссе в привычном нам виде. Второй вариант мы и будем рассматривать.

Уровень грамотности приятно порадовал: на достаточно объёмный для эссе текст (3904 знака, 517 слов) встретилась только одна пунктуационная ошибка и небольшой привет от английского языка, приведённый ниже. Но такое, надо сказать, частенько случается, если модель обучали на английском языке (а тут вообще ещё и на китайском), так что достаточно лишь просматривать текст на такие моменты, чтобы поправить их.

Хочется отметить, что изложение мыслей в этом эссе наиболее удачное с той точки зрения, что это выглядит так, как написал бы человек. То есть логика повествования, плавные переходы от одной мысли к другой — всё это имеется, однако здесь, в отличие от уже рассмотренных моделей, нет жёсткой структуры и чёткого деления по блокам: введение, последовательные аргументы по двум позициям, вывод и заключение. Здесь развитие мысли более плавно и наиболее похожее на человеческое — то есть если в предыдущих моделях насмотренный человек может заподозрить что-то неладное, то тут ты прям веришь, что это не рук нейросети дело (хотя сам же писал ей промт). Ну а факты, приводящиеся в аргументах и примерах, не противоречат действительности, никаких выдумок от себя DeepSeek-R1 не добавил.

Мы уже написали про чисто субъективное восприятие и высоко оценили способности модели, но давайте посмотрим, что думают про сей чудесный текст сервисы проверки: быть может, они-то его таковым вовсе и не считают.

Итак, что в итоге? В вопросе уникальности текста мнения антиплагиатов сильно разнятся, но последний в целом показывает её процент всегда ниже, чем остальные. Зато невысок уровень заспамленности, и, как можете увидеть, проверку на использование ИИ генерация тоже успешно проходит.

В целом из всех нейросетей с задачей эссе DeepSeek-R1 справился лучше всего, но и написание реферата показал на хорошем уровне.

Textero.io

Запущен в апреле 2024 года. Из функций, которые нам интересны: генерация плана, использование реальных академических ссылок и создание первоклассных эссе и научных работ в кратчайшие сроки с гарантией отсутствия плагиата. Что ж, это мы с вами, конечно, ещё проверим.

Обратите внимание, что сервис предполагает регистрацию или же вход через аккаунт Google. Доступен на английском, испанском и португальском языках, однако поддерживает перевод через браузер. При входе доступна одна генерация (объём меньше двух страниц выставить невозможно), но, возможно, кому-то и этого будет достаточно.

При генерации мы не давали конкретных инструкций, чтобы посмотреть, как поведёт себя этот сервис без подробных вводных.

Время генерации эссе — 2 минуты.

Результат выглядит следующим образом. Как видите, ссылки на источники действительно прикреплены сразу в тексте, все они кликабельны.

Также дополнительный список источников расположен в конце.

По грамотности автоматического перевода достаточно сложно судить о показателях самого текста, однако все остальные параметры очень даже неплохие, а сервисов по проверке орфографии и пунктуации предостаточно, чтобы исправить некоторые погрешности.

Все мысли изложены логично, они последовательны, однако общий стиль слишком академичен для эссе в привычном понимании такого задания в России.

Исходный текст генерации на английском показывает вполне приемлемый процент уникальности, а также проходит проверку на использование ИИ. В общем, просто учитывайте, что, скорее всего, понадобится совершить дополнительную работу над текстом генерации.

А вот что думают сервисы о переводе, и надо заметить, что даже тот, что стабильно считал процент оригинальности низким везде, здесь показал что-то немыслимое. Однако уровень заспамленности тоже высок, что уже не так радостно. Ну и проверку на ИИ здесь текст так же успешно проходит.

Вывод: неплохой сервис для учебных задач, успешно обходящий антиплагиат, особенно при переводе с английского на русский язык.

Kampus AI

Эта нейросеть также была создана специально для помощи студентам в написании и оформлении учебных работ. В чём особенность? Заявлено, что этот ИИ уже обучен понимать требования к оформлению академических работ, их стандарты и структуру, — а это нам (и вам) важно и очень полезно. Среди возможностей также есть: генерация структурированного текста, поиск научных источников и формирование библиографии, перефразирование и повышение уникальности текста, оформление по ГОСТу.

Как и предыдущая нейросеть, требует регистрации или входа через VK.ID или Яндекс ID и платной подписки.

Вот так выглядит страница, где предлагается ввести тему.

Далее ИИ попросит проверить подобранную информацию: описание, содержание и источники. Отредактировать можно на каждом этапе генерации. Также сразу можно выбрать количество страниц (минимум 7).

Нейросеть даст возможность просмотреть начало, но для полной работы требуется уже платная подписка. Однако кое-какой вывод мы можем сделать и на основе введения: сама работа, вероятнее всего, высокого качества, поскольку в доступном отрывке ошибки отсутствуют, а повествование связное и логичное.

С эссе и сочинением всё ровно то же самое, так что переходим к выводу: потенциально сервис хороший и действительно оформит вам всё в наилучшем виде, однако он платный.

Подводим итоги

Итак, что мы заключаем из обзора этих моделей и всех тестов над ними?

Для написания рефератов оптимальны будут следующие товарищи: DeepSeek-R1, ChatGPT-o3, ну и в принципе Llama-4-Maverick, если вам будет не лень перефразировать генерацию.

Наилучшим образом справятся с эссе Grok-3-Beta и DeepSeek-R1, причём последний вообще, что называется, мастер на все руки, если вы точно и максимально подробно отразите все задачи в промте.

Ну а среди помощников, способных оформить всё согласно ГОСТу — Kampus AI и Textero.io. 

Главное, пользуясь нейросетями при написании академических работ, не забывайте всё-таки просмотреть весь текст на наличие ошибок или не самых удачных формулировок — и тогда ИИ станет вам надёжным подспорьем в учёбе, сохраняющим ваше драгоценное время на важные вещи.