Введение

Представьте: вы стоите по горло в море текста — полезного и не очень, от души разбавленного водой, может быть написанного сложным языком, — а времени у вас в обрез. Да даже и представлять не надо — знакомая ведь ситуация? Кто из нас ни разу не тонул в этом текстовом океане, ну? Но вместо того, чтобы тонуть, можно научиться ходить по воде — а надёжными проводниками станут нейросети‑суммаризаторы.

Стили и задачи текста бывают разные, и их соотнесением с наиболее сильными сторонами нейросетей мы и займёмся.

Что вообще будем делать и как изучать

Какие задачи поставим:

• Саммари новостных сводок — новости в наше время пишутся постоянно, но не всегда есть время на их прочтение, а быть в курсе событий хочется.

• Саммари и упрощение длинных и сложных научных текстов — согласитесь, бывает такое, что хочешь вникнуть в какую‑то тему, но все материалы по ней написаны так, что, пока гуглишь все сопутствующие термины, совсем забываешь, с чего ты там вообще начинал и зачем пришёл, и в итоге уходишь приблизительно ни с чем.

• Пересказ художественного текста — сейчас много людей, которые часто работают с ним, и им порой просто не хватает часов в сутках, чтобы честно прочесть всё от корки до корки.

• Аннотация — далеко не всегда понятно, стоит ли читать тот или иной материал, и краткое описание с основной информацией по его содержанию поможет сделать правильный выбор.

По каким критериям оцениваем:

• Качество генерации (сохранение смысла, связность)

• Поддержка языков (русский, английский и др.)

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста

• Настройка параметров (длина выжимки, стиль)

Ну и раскроем уже, наконец, сами модели, вошедшие в наш топ:

• DeepSeek‑R1

• Claude‑Opus-4

• ChatGPT-4o

• YandexGPT-5-Pro / YandexGPT-5-Lite

Саммари новостных сводок

Claude‑Opus-4

Claude‑Opus-4 — свежая модель от Anthropic, выпущенная в мае 2025 года.

Её возможности:

• Внушительное контекстное окно в 200к токенов и, как следствие, обработка обширных входных данных и их аналитика без потери контекста;

• Гибридное рассуждение с расширенным мышлением: модель переключается между быстрыми ответами и более длительными рассуждениями в зависимости от сложности задачи;

• Расширенная память и интеграция инструментов: модель автономно поддерживает структурированные файлы, оставаясь точной в длительных задачах и согласованной.

Сразу оговоримся, что возможности Claude‑Opus-4 ограничены датой последнего обновления — апрелем 2024 года, ведь он не имеет доступа к интернет‑источникам, а сводки составляет на основе своих обучающих данных (из ответа самой модели). Однако у него хорошие аналитические способности, он может выявить связи между событиями из разных источников и хорошо справляется с информацией на разных языках. Так что, если хотите покопаться в прошедших событиях, поразмыслить над ними и попробовать выстроить прогнозы на их основе, Claude‑Opus-4 в этом вам поможет.

Кстати, он (и далеко не только он) есть на Bothub, который может подгружать интернет‑источники, даже если модель не поддерживает такой функции (для этого нужно добавить прямые URL‑адрес(а) в сам промт и включить галочку «Анализ ссылок (URL, YouTube)»). Там мы и проводим большинство тестов, и если вы тоже хотите что‑то протестировать или просто цените удобство, то можете перейти по этой реферальной ссылке на 100к токенов и пользоваться самыми разными моделями в едином агрегаторе.

• Качество генерации — ответ точно соответствует запросу, его текст связный.

• Поддержка языков — многоязычен (на основе обучающих данных).

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста — скорость генерации стабильно высокая, количество токенов на выходе — до 32к.

• Настройка параметров — генерация соответствуют промту, также модель корректирует свои ответы в зависимости от ваших уточняющих запросов.

YandexGPT-5 (Lite/Pro)

Если вас интересуют исключительно русскоязычные новости, подойдёт YandexGPT-5-Lite, сохраняя за собой преимущество за счёт локального контекста. И он уже может предложить новости вплоть до дня вашего запроса. ИИ оптимизирован для работы с русскоязычным контентом, быстро обрабатывает потоковые данные и эффективно выделяет ключевые факты, так что хорошо подойдёт для оперативной работы с большими объёмами новостей тем, кто хочет быстро ознакомиться с содержанием материалов, не тратя время на их полное прослушивание или чтение. (В скобках заметим, что YandexGPT-5-Pro демонстрирует лучшую работу с доменными знаниями, особенно в технических и научных областях, относительно Lite‑версии, но требует Pro‑подписки (без неё доступно 5 генераций)).

Немного сведений по модели:

• Включает в себя 2 модели c длиной контекста 32к токенов: более мощная Pro и облегчённая Lite;

• Самая мощная модель, YandexGPT-5-Pro, для личного пользования доступна в режиме чата с Алисой;

• YandexGPT-5-Lite — первая с 2022 года большая языковая модель «Яндекса», выложенная в опенсорс.

YandexGPT-5-Lite делит новости не по локализации, а по их источникам, также предлагая ссылки на них.

Кроме того, он не отвечает на некоторые вопросы:

• Качество генерации — текст связный, однако генерация уступает Claude‑Opus-4, потому как даёт лишь ссылки и заголовки изданий, не вдаваясь в детали (по крайней мере добиться от YandexGPT-5-Lite ответа, подобного генерации Claude‑Opus-4, так и не удалось).

• Поддержка языков — в основном заточен под русскоязычный контент.

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста — скорость генерации высокая; благодаря обновлённой лицензии, модель можно использовать и в коммерческих целях, если объём выходных токенов не превышает 10 млн в месяц.

• Настройка параметров — генерация соответствуют промту, также модель корректирует свои ответы в зависимости от ваших уточняющих запросов.

Саммари новостей у ИИ в целом пока выходит заметно хуже, чем остальные задачи, связанные с работой с текстом, но для экспериментов пойдёт.

Саммари и упрощение длинных и сложных научных текстов

Claude‑Opus-4

Основная информация по этой модели есть выше, так что выделим особенности, интересные нам для решения новой задачи:

• Способен к контекстному пониманию и выделению ключевых тезисов;

• Специализируется на анализе сложных материалов и сохранении логических связей в длинных текстах (до 200К токенов контекста);

• Точен в работе с терминологией;

• Структурирует информацию в иерархические выводы;

• Подходит для работы с материалами с междисциплинарными связями.

В целом Claude‑Opus-4 считается идеальным для академических статей и технических документов.

Мы дали модели 2 научных текста: статью «Барионные акустические колебания» с «Википедии» (5 стр.) и труд Стивена Габсера «Маленькая книга о большой теории струн» (125 стр.). Промтом воспользовались из этой статьи, немного изменив его в соответствии с нашей целью.

В результате: текст сокращён в 3,25 раза (для 5 стр. это приемлемо), материал изложен доступно, что соответствует нашим требованиям, и логично структурирован, что также упрощает его понимание.

Но посмотрим, что выдаст Claude‑Opus-4 на действительно внушительный текст.

Как видите, второй текст на выходе получился даже меньше, чем предыдущий, и по‑прежнему имеет логичную структуру, а тему излагает максимально доступно, при этом достаточно углубляясь в неё.

• Качество генерации — ответ соответствует запросу, текст логичный и связный.

• Поддержка языков — многоязычен, лучше всего работает с английским.

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста — скорость генерации высокая, с более длинным текстом ИИ работает дольше; по объёму — 400-страничный документ Claude‑Opus-4 уже не принял, но он может работать по материалам, на которые вы дадите ссылку (достаточно указать автора и его труд).

• Настройка параметров — ответы соответствуют промту, модель корректирует их согласно вашим уточняющим запросам.

С промтами тут можно ещё поиграть, да и в целом всё зависит от ваших целей, но пока вывод такой: с саммари и упрощением научных текстов Claude‑Opus-4 справляется.

DeepSeek‑R1

Известная китайская модель от компании DeepSeek, вышедшая в январе 2025 года, не могла не попасть в этот топ, и вот причины сказать уверенное «да» в её пользу:

• Имеет контекстное окно в 128K токенов и эффективно обрабатывает длинные тексты, сохраняя их связность;

• Оптимизирована для быстрого вывода даже на ограниченных ресурсах;

• Основана на трансформерах с оптимизированными механизмами внимания;

• Использует данные высокого качества (научные статьи, код, веб‑контент и т. п.);

• Подходит для работы с STEM‑текстами с формулами и графиками (оптимизирована под них);

Прогоним модель по тем же заданиям. Промт и тексты остаются прежними.

DeepSeek‑R1 сократил первый материал уже в 4,87 раза, но в его содержание подробнее углубляется и лучше раскрывает тему Claude‑Opus-4.

Идём далее.

• Качество генерации — ответ соответствует запросу, текст логичный и связный.

• Поддержка языков — многоязычен, лучше всего работает с английским и китайским.

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста — скорость генерации, вероятно, самая высокая среди моделей в этом топе; по объёму — 128к токенов.

• Настройка параметров — модель чётко следует промту и корректирует свои ответы согласно вашим уточняющим запросам.

Общий вывод по этому разделу: Claude‑Opus-4 генерирует ответ чуть медленнее, но лучше пишет содержательную часть относительно DeepSeek‑R1 (возможно, за счёт большего объёма текста на выходе). DeepSeek‑R1 же, соответственно, быстрее и больше сокращает текст. В целом и тут выбор зависит от ваших целей: быстро уловить общую суть или же вникнуть подробнее.

Пересказ художественного текста

ChatGPT-4o

Известный преемник ChatGPT-4, выпущенный в мае 2024 года компанией OpenAI. В модель добавлена поддержка обработки различных типов данных (текста, изображений, аудио, видео) и более 50 языков — в особенности улучшилась работа с нелатинскими алфавитами. Имеет контекстное окно в 128к токенов. По отзывам пользователей, ответы ChatGPT-4o реалистичнее и логичнее, чем у ChatGPT-4: модель учитывает детали запроса и предлагает варианты, соответствующие ситуации.

Из того, что нас интересует здесь больше всего: у ChatGPT-4o лучшее понимание стилистических нюансов и лучшая работа с метафорами и скрытыми смыслами. Что не менее важно, он сохраняет нарративную структуру и эмоциональную окраску оригинального текста.

В работе с художественным текстом важна креативность, и в бенчмарке ChatGPT-4o занимает уверенные позиции, как и Deepseek‑R1, который мы рассмотрим далее (скрин ниже), так что, если вам нужен пересказ художественного текста, на эту модель стоит обратить внимание.

Сначала мы протестировали модель на небольшом тексте (перевод повести Эрнеста Хемингуэя «Старик и море», 42 стр.):

С большим объёмом текста (ок. 500 стр.) модель тоже успешно справилась. Так, мы суммаризировали роман Ф. М. Достоевского «Бесы» (скрин ниже).

Также мы проверили модель на оригинальных текстах романов «Человек‑невидимка» Герберта Уэллса (англ.) и «Ночная трава» Патрика Модиано (франц.), попросив вывести художественный пересказ на русском языке, и она показала себя так же хорошо, как и в работе с русскоязычным текстом и генерации на нём же.

• Качество генерации — у ChatGPT-4o пересказ более художественный, чем у DeepSeek‑R1 (у него свои преимущества, о них далее), что точнее соответствует промту, текст логичный, связный и соответствует произведению.

• Поддержка языков — как минимум английский, французский и русский модель обрабатывает одинаково хорошо, и есть все основания полагать, что с другими языками то же самое.

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста — стабильно высокая скорость генерации независимо от объёма текста.

• Настройка параметров — стиль и длина ответа соответствуют промту (длина может быть меньше указанной, но это корректируется ещё одним запросом либо изменением изначального).

DeepSeek‑R1

Deepseek‑R1 несколько уступает ChatGPT-4o в анализе эмоциональных нюансов и стилистических особенностей, сохраняя фокус на фактологической составляющей, но ответы выдаёт тоже весьма и весьма неплохие.

В небольшой генерации отражены все сюжетные моменты, выделены ключевые детали, символы и основные темы, что обычно важно для тех, кто работает с художественным текстом.

Мы также дали модели задачу сложнее — роман Достоевского, и для обзорного ознакомления ответ нейросети годится. А если хочется больше подробностей, но нет времени читать книгу целиком, достаточно указать в промте больший объём или в следующем запросе указать детализацию. Конечно, в более длинном пересказе не обошлось без нескольких ошибок по части русского языка, но не будем забывать, что DeepSeek‑R1 преимущественно обучался на английском и китайском, так что в целом простительно. Ну а английским словам в русском тексте, думаю, никто уже не удивляется — нехорошо, конечно, но некритично.

• Качество генерации — смысл произведений сохранён, отдельно есть пояснения, текст связный.

• Поддержка языков — мы также проверили модель на оригиналах «Человека‑невидимки» Герберта Уэллса (англ.) и «Ночной травы» Патрика Модиано (франц.), попросив выдать ответ на русском. Нейросеть справилась с задачей так же хорошо, как и в случае русскоязычных исходников.

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста — даже при больших объёмах (500 стр.) скорость генерации оставалась высокой.

• Настройка параметров — стиль и длина ответа соответствуют промту (длина бывает меньше указанной, но можно подобрать нужную), при этом DeepSeek‑R1 урезает текст больше, по крайней мере в наших тестах.

Подытожим: с задачей пересказа художественного текста ChatGPT-4o и DeepSeek‑R1 справляются на ура, однако заточены под разное: если ChatGPT-4o больше уделяет внимания художественности в ответе, то DeepSeek‑R1 — сюжету.

Аннотация

Выводы мы делали на основе 3 аннотаций: к книге, к проектной научной работе и к продукту. Промты моделям дали следующие:

Напиши аннотацию к книге „Sapiens. Краткая история человечества“ Ю. Н. Харари, сжав этот текст в 3–5 предложений. При этом выдели ключевые тезисы об эволюции человека, революциях (когнитивной, аграрной, научной) и роли вымыслов в развитии цивилизаций.

Напиши аннотацию к проектной научной работе „Распознавание признаков болезни Паркинсона на основе анализа голосовых маркеров и двигательной активности“ (авторы: В. А. Вишняков, Ся Ивэй), сжав этот текст в 5–7 предложений. Кратко опиши цель исследования, методологию, инновационность подхода и практическую значимость для медицины.

Да, если кому интересно, вот эта статья.

Напиши аннотацию к продукту (технологическому стартапу): это мобильное приложение для изучения языка с адаптивным ИИ‑трекером прогресса. Текст должен быть на 4–6 предложений. Учитывай эти вещи:

1. Целевая аудитория — сотрудники компаний на международном рынке, студенты, школьники.

2. Нужно выделить и внедрить в аннотацию USP (уникальное торговое предложение): персонализацию обучения, геймификацию, интеграцию с нейросетями для генерации контента, сравнение с аналогами (Duolingo, Memrise).

3. Аннотация должна привлечь указанную целевую аудиторию и заинтересовать продуктом.

4. Текст должен быть запоминающимся для потенциальных пользователей в хорошем смысле.

YandexGPT-5-Pro

Какие из его особенностей нам интересны:

• Эффективно выделяет USP‑контент.

• Производит анализ релевантности для конкретного пользователя (целевой аудитории).

• Учитывает культурный контекст и актуальность информации для русскоязычной аудитории.

Напомним, что модели YandexGPT в основном ориентированы на русскоязычные материалы и именно с ними будут показывать себя наилучшим образом.

Итак, что выдал YandexGPT-5-Pro (порядок генераций соответствует промтам выше):

• Качество генерации — текст связный и соответствует требованиям промта.

• Поддержка языков — заточен под русский, но также поддерживает английский и другие языки.

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста — генерация каждого ответа заняла пару секунд, ограничения по объёму — 32к токенов.

• Настройка параметров — количество предложений и содержание отвечают промту во всех задачах.

DeepSeek‑R1

Про DeepSeek‑R1 было сказано, наверное, больше всего, так что лишь ещё раз обратим ваше внимание: он эффективно извлекает ключевые параметры из структурированных данных, поэтому лучше всего из всех приведённых типов подойдёт для аннотирования научной статьи.

• Качество генерации — текст связный и соответствует промту. Единственное, была речевая ошибка («учись умнее»).

• Поддержка языков — обходит YandexGPT во всех языках, кроме русского (но и с ним справляется весьма неплохо).

• Скорость обработки и ограничения по объёму текста — генерация стабильно быстрая, а контекстное окно по‑прежнему в 128к токенов.

• Настройка параметров — количество предложений и содержание соответствуют промту во всех 3 случаях, но Deepseek‑R1 немного схитрил и выдал текст большего объёма за счёт более длинных и сложных предложений.

Заключим по этим двум моделям: DeepSeek‑R1 превосходит YandexGPT-5-Pro, однако последний всё ещё сохраняет преимущество в плане знания культурного контекста русскоязычной аудитории, так что, если вам важен этот аспект, возможно, стоит предпочесть эту модель. Опять же, в вопросе аннотации важна чёткость промта — указание целевой аудитории, критериев важности информации, желаемого уровня детализации и т. п., — то есть всё зависит от ваших целей.

Какие делаем выводы?

Во‑первых, нейросети демонстрируют нам впечатляющий прогресс в пересказе и суммаризации текста. Они успешно справляются с разнообразными видами задач, от оперативной обработки новостей до глубокого анализа научных трудов и художественных произведений, но по‑прежнему лучше работают с информацией, предоставленной в полном объёме. Поэтому со сводками новостей справляется похуже.

А во‑вторых, отобразим итог в общей таблице:

Сейчас нейросети уже дошли от простого «помощника» для экономии времени до полноценного инструмента для анализа и даже творчества. Но они всё же пока не совершенны и полностью заменить человека не могут, так что на искусственный интеллект надейтесь, но и про свой не забывайте.