В последние годы генеративные нейросети стали не просто трендом, а полноценным инструментом для создания контента. Текст, изображения, аудио и даже видео — всё это можно сгенерировать с помощью моделей искусственного интеллекта. При этом за каждым популярным сервисом стоит конкретная модель ИИ, от которой зависит качество, скорость в тех или иных задачах.
Выбор правильной модели — не самая простая задача. В огромном количестве открытых и закрытых решений легко запутаться: какие из них действительно работают, где их лучше использовать и на что обращать внимание. В этой статье мы собрали обзор наиболее интересных и полезных моделей для создания контента — от текстовых LLM до генерации изображений и мультимодальных систем.
Как устроены генеративные модели: кратко о типах и задачах
Когда вы видите, как нейросеть создаёт текст или изображение, это кажется своего рода магией. На самом деле за этим стоит модель, обученная на больших данных. Устройство и назначение моделей может сильно отличаться — и от этого зависит, какую задачу они лучше решают.
Текстовые модели (LLM) строят текст последовательно, предсказывая каждое следующее слово. Чем больше параметров и данных — тем точнее результат. Подходят для написания статей, диалогов, перевода.
Модели для изображений бывают трёх типов:
Diffusion (например, Stable Diffusion) — генерируют из описания
GAN — создают реалистичные лица и объекты
VQGAN — подходят для стилизации
Аудио и речевые модели делятся на:
TTS (текст в речь) — для создания голосовых роликов
ASR (речь в текст) — для транскрипции и субтитров
Видео — самая сложная область. Модели вроде CogVideoX и Sora пока еще не очень стабильны, но уже могут выдавать замечательные результаты.
Современные модели всё чаще поддерживают работу с изображениями — в частности, Gemini 2.5 Pro, Qwen2.5-VL или Llama 4 Maverick✶. Они умеют, например, генерировать текстовые описания для медиаконтента.
Однако полноценные мультимодальные системы (назовем их специализированными), такие как Perplexity AI, Kosmos-1 или Microsoft Florence-2, оптимизированы для сложных задач, связанных с одновременной обработкой нескольких типов данных.
Open-source-модели можно запускать локально и дообучать. Закрытые (closed-source) обычно доступны через API и предлагают более предсказуемый результат за счёт большего масштаба.
И кстати, многие нейросети, о которых идёт речь, доступны на платформе BotHub, где по этой ссылке вы можете получить 100 000 капсов для тестирования моделей.
Критерии выбора модели для конкретной задачи
При выборе нейросетевой модели стоит обратить внимание на несколько ключевых критериев:
Доступность играет большую роль. Open-source-модели можно запускать локально, модифицировать и даже дообучать под свои нужды. Закрытые модели обычно доступны через API, что упрощает их использование.
Качество генерации зависит от данных, на которых обучалась модель, и её архитектуры. Универсальных решений нет: одна модель отлично рисует лица, другая — генерирует технические чертежи, третья — пишет код.
Скорость работы влияет на скорость вывода. Некоторые модели подходят для быстрого прототипирования, другие требуют времени на обработку.
Возможность дообучения или кастомизации открывает дорогу к персонализации. Это особенно важно, когда вам нужно адаптировать модель под стиль компании, терминологию или специфику отрасли.
Топ текстовых моделей (LLM) для контента
С развитием генеративных моделей текстовые нейросети стали не просто инструментом для написания статей или чат-ботов, а полноценным помощником в создании и обработке контента. В этом разделе мы рассмотрим наиболее популярные LLM (large language models), подходящие для работы с текстовым контентом — от SEO-оптимизации до автоматической генерации диалогов.
Open-source-модели
Llama 4 Maverick✶
Разработка компании Meta✶, которая уже стала одной из самых известных open-source-моделей. Доступна в нескольких версиях, включая 8B и 70B параметров. Поддерживает несколько языков, в том числе русский, что делает её полезной при работе с локализованным контентом.
Модель можно запустить локально, что особенно важно при обработке конфиденциальных данных. Она показывает хорошие результаты в аналитике и технических материалах.
Используется в следующих задачах:
написание статей и блогов
создание чат-ботов
SEO-оптимизация текстов
Mistral AI
У ряда моделей Mistral и Mixtral (французской компании Mistral AI) есть одно важное преимущество — они компактны и быстро работают. Это делает их хорошим выбором, если нужно запустить нейросеть на слабом железе и в условиях ограниченных ресурсов. При этом они неплохо разбираются в нескольких языках — в том числе в русском.
Но важно понимать: не все модели из семейства Mistral/Mixtral такие. Есть и более тяжёлые версии — они, конечно, мощнее, но требуют и более серьёзных вычислительных мощностей.
Примеры применения:
генерация хэштегов
автоматическая аннотация документов
краткие новости
OpenChat, Solar, TinyLlama
Эти модели менее известны, но могут быть интересны в узкоспециализированных задачах.
TinyLlama обучалась на триллионах токенов и показывает хорошие результаты в коротких текстах. Solar — разработка от Upstage, ориентированная на работу с документами. OpenChat демонстрирует высокую точность выполнения инструкций.
Хотя эти модели пока не конкурируют с крупными по масштабу данных, они могут быть полезны в проектах с ограниченным бюджетом или там, где важна скорость.
Закрытые (closed-source) модели
GPT-4o / GPT-o3
Если вы ищете мощную закрытую модель, обратите внимание на GPT-4o и GPT-o3 от OpenAI. По версии независимых тестов (например, EQ Bench), GPT-o3 особенно хороша в создании креативных текстов — от художественных произведений до рекламных слоганов. Обе модели радуют стабильностью и предсказуемостью: что запрашиваете — то и получаете.
Эти модели отлично справляются с задачами, где важны и точность, и креатив — от написания рекламных текстов до анализа больших данных. Правда, за такую надёжность приходится платить: использование обойдётся дороже, чем для open-source-альтернативы.
Claude Sonnet 4
Модель от Anthropic, одна из самых продвинутых в работе с длинными документами и ведении сложных диалогов без потери контекста.
Модель хорошо справляется с юридическими, научными и техническими текстами. Точно следует инструкциям, минимизируя «фантазирование».
Gemini 2.5 Pro
Мультимодальная модель от Google, умеющая работать не только с текстом, но и с изображениями, таблицами и кодом.
Её главное преимущество — возможность обработки очень длинных контекстов, до миллиона токенов. Это позволяет анализировать целые книги или технические спецификации за один запрос.
YandexGPT, YaLM
Российские модели активно развиваются и уже могут использоваться в бизнесе и прочих сферах.
YandexGPT проста в использовании и хорошо понимает русский язык. YaLM применяется в «Яндекс»-сервисах и имеет хорошее качество генерации.
Они подходят для:
создания локализованного контента
чат-ботов
email-рассылок
SEO-оптимизации на русском языке
Модели для специфических задач
BloomZ
Обучена сразу на множестве языков, включая русский, итальянский, испанский и другие. Это делает её идеальной для международных проектов.
Falcon, Qwen, Zephyr
Falcon — одна из первых моделей с открытым исходным кодом, которая показывает хорошие результаты в генерации текста. Qwen, от Alibaba Cloud, отлично справляется с технической документацией и программированием. Zephyr — легковесная модель, которая быстро учится на новых примерах.
Phi-3
Компактная модель от Microsoft, ориентированная на эмбеддинги и работу с небольшими объемами данных. Подходит для мобильных приложений, плагинов и встраивания в системы без серьёзных требований к железу.
Топ моделей для генерации изображений
С развитием генеративных нейросетей создание визуального контента стало доступным даже без опыта работы в графических редакторах. Сегодня можно получить изображение нужного формата буквально за несколько секунд, просто написав текстовый запрос.
Diffusion-модели
Stable Diffusion XL 1.0 и SDXL Turbo
Эти модели остаются флагманами среди diffusion-сетей. XL 1.0 обеспечивает высокое качество генерации, особенно в детализации лиц и освещения. SDXL Turbo — более быстрая версия, которая позволяет получать результаты почти мгновенно.
Разница между ними — в скорости и точности. Если важна детализация — выбирайте XL 1.0. Если нужен быстрый вывод — лучше SDXL Turbo.
FLUX (Black Forest Labs)
Новая модель от разработчиков Stable Diffusion. Отличается высокой точностью и качеством генерации. Может работать с мультимодальным вводом: текст + эскиз или фото.
Playground v2.x
Платформа с набором диффузионных моделей. Версии v2.x предлагают улучшенное управление стилем и освещением. Удобный интерфейс делает ветку хорошим выбором для пользователей без технической подготовки.
Kandinsky («Сбер»)
Российская альтернатива зарубежным моделям. Хорошо понимает русскоязычные запросы и может использоваться внутри РФ. Показывает достойные результаты при работе с локализованными проектами, хотя база данных обучения немного меньше, чем у мировых лидеров.
GAN-based и другие подходы
DALL-E 2 / DALL-E 3
DALL-E одна из первых моделей, которая показала, что текстовые промпты могут превращаться в реалистичные изображения. DALL-E 3 улучшил понимание длинных описаний и стал лучше обрабатывать текст на изображении.
Midjourney 7
Один из самых известных инструментов для создания художественных изображений. Работает через Discord и умеет генерировать уникальные стили, часто используемые в дизайне и концепт-артах.
GPT Image
Не просто рисует, а компонует: создает готовые макеты сайтов, журналов или комиксов по текстовому описанию. Попросите «Лендинг с заголовком, кнопкой CTA и иллюстрацией» — получите готовое изображение, где всё на своем месте.
Также модель поддерживает PNG с прозрачным фоном — идеально для создания интерфейсов и иконок.
Утилитарные модели
ControlNet, inpainting, depth-to-image
Эти инструменты позволяют контролировать композицию изображения. ControlNet работает с черновиками и картами глубины, чтобы точно задать позы и формы. Inpainting используется для замены или удаления элементов. Depth-to-image добавляет объём и перспективу.
Textual inversion, LoRA
Эти технологии позволяют обучать модель на ваших данных, чтобы она воспроизводила уникальные стили, персонажей или элементы бренда.
Textual inversion запоминает внешний вид объекта и воссоздаёт его в новых изображениях. LoRA позволяет дообучать модель.
Примеры использования
Логотипы — создаются стилизованные изображения, которые потом используются в разных проектах.
Баннеры — быстро генерируются изображения под конкретную компанию.
Иллюстрации — подходят для блогов, презентаций и книг.
Превью — автоматически создаются миниатюры для видео или статей.
Рекламные изображения — с помощью ControlNet и LoRA можно точно контролировать стиль и композицию.
Выбор модели зависит от задачи. Если нужна гибкость и контроль — берите Stable Diffusion или FLUX. Для художественного подхода — Midjourney 7.
Модели для создания аудио и видео
Расшифровка аудио и синтез речи
ElevenLabs
Одна из самых известных платформ для синтеза речи. Модель умеет воспроизводить голоса с высокой точностью, включая интонации, акценты и эмоциональную окраску. Это делает её полезной в задачах, где важны детали, — от подкастов до рекламных роликов. ElevenLabs позволяет клонировать голоса, что удобно при работе над брендированным контентом.
Coqui TTS
Открытый движок, подходящий для проектов на русском языке. В отличие от некоторых решений, он не требует мощного железа и может работать локально. Это особенно важно, если вы обрабатываете, к примеру, конфиденциальные данные. Модель поддерживает несколько языков и легко адаптируется под разные стили произношения.
Tortoise TTS
Модель ценится за высокую точность и качество воспроизведения. Tortoise умеет точно передавать интонации и ритм, что делает его идеальным инструментом для создания аудиоконтента, требующего внимания к мельчайшим нюансам, — например, театральных постановок или интервью. Работает медленно, но результат стоит затраченного времени.
OpenAI TTS
Новый инструмент от OpenAI для синтеза речи, сочетающий естественность звука и простоту интеграции. Встроен в экосистему OpenAI, что позволяет использовать его вместе с Whisper для полного цикла обработки речи. Поддерживает несколько языков и варианты произношения, делая его удобным для международных проектов — от голосовых помощников до аудиогидов.
Whisper (OpenAI)
Универсальный инструмент для распознавания речи. Модель поддерживает расшифровку с 100+ языков, включая редкие диалекты. При необходимости можно получить текст как на исходном языке, так и в виде перевода на английский. Отлично справляется с шумом и фоновыми помехами, что критично при обработке записей с плохой акустикой.
Assembly AI Best
Мощный инструмент для распознавания речи. Модель демонстрирует высокую точность даже в сложных условиях: фоновые шумы, акценты, техническая терминология. По внутренним бенчмаркам Assembly AI, показывает более высокую точность, чем Whisper. Подходит для транскрипции подкастов, интервью, медицинских записей и других задач, где важна детализация.
Генерация видео
Runway Gen-1 / Gen-2
Runway предлагает один из самых удобных инструментов для редактирования видео через текстовые команды. С помощью Gen-2 можно изменять фон, удалять объекты, добавлять эффекты и менять содержание кадра без глубоких знаний в монтаже. Платформа активно используется в медиа, образовании и маркетинге, особенно когда нужно быстро подготовить обучающий ролик или сторителлинг-видео.
Pika, Sora, Luma, Veo 3
Эти модели находятся на переднем плане развития генерации видео. Pika Labs уже демонстрирует хорошие результаты в создании анимационных клипов по тексту.
Sora стала практически настоящим прорывом — способна генерировать реалистичные сцены на основе текстового описания.
Luma ориентирован на маркетологов: позволяет создавать короткие ролики для соцсетей всего за пару кликов.
Однако у большинства из них остаются ограничения: низкая скорость вывода, ограниченная длительность роликов и сложности с точностью следования промпту. Исключение — Veo 3 от Google, которая, по данным Aimlapi, демонстрирует 95%-ю точность в выполнении запросов. Модель генерирует видео в качестве до 4K с частотой 30 кадров/сек, встраивает синхронизированное аудио (речь, звуки, музыку) на 50+ языках. Также можно задать первый кадр через изображение — полезно для точного контроля за визуальным стилем.
CogVideoX, Video LLaMA
Для тех, кто хочет работать с открытыми решениями, интерес представляют CogVideoX и Video LLaMA. Эти модели ещё находятся на ранних стадиях, но уже показывают обнадеживающие результаты. Они могут генерировать короткие видеоролики, анализировать содержание видео и отвечать на вопросы по нему. Подходят для экспериментов и тестирования новых возможностей.
Примеры использования
Автоматические трейлеры: используйте текстовое описание сюжета, чтобы получить краткий видеоролик.
Обучающие ролики: создавайте короткие видео по заранее подготовленному скрипту.
Сторителлинг: генерируйте видео по текстовым историям, сохраняя эмоциональную выразительность.
Короткие клипы: идеально подходят для соцсетей, где важна скорость создания и визуальная привлекательность.
Выбор модели зависит от ваших целей. Если нужен готовый продукт — берите Runway или Pika. Если интересуют эксперименты и возможность дообучения — попробуйте CogVideoX или Video LLaMA. Для аудио — ElevenLabs и Whisper будут лучшим выбором, если важны качество и предсказуемость.
Мультимодальные и универсальные модели
Мультимодальные и универсальные модели
Современные нейросети всё чаще становятся мультимодальными — они умеют работать не только с текстом, но и с изображениями, таблицами, презентациями, аудио и видео. Это упрощает задачи, где раньше требовалось использовать несколько инструментов.
Perplexity AI
Сервис объединяет поиск и генерацию информации. В отличие от классических поисковиков, он не выдаёт список ссылок, а формирует готовый ответ, опираясь на свежие данные и контекст. Например: запрос «Какие тренды в цифровом маркетинге в 2025 году?» превращается в структурированный обзор с источниками за считанные секунды.
Qwen2.5-VL, Kosmos-1 и Florence-2 (Microsoft)
Эти модели анализируют визуальные данные и связывают их с текстом. Например, загрузите графики продаж за год, а затем задайте вопрос: «Почему в июле был спад?» — и система не просто определит «аномалии», но и объяснит причины, опираясь на визуальные данные. Qwen2.5-VL дополнительно поддерживает исследование видео: загрузите запись онлайн-урока — и она ответит на вопросы по лекции или интерпретирует его содержание.
Gemini 2.5 Pro
Google делает ставку на универсальность. Gemini 2.5 Pro обрабатывает текст, изображения, таблицы, презентации, аудио и видео. Модель может проанализировать скриншот документа, извлечь текст, перевести его и составить вывод на основе графиков.
Llama 4 (Scout и Maverick)✶
Эти модели обрабатывают текст, изображения, таблицы, презентации и видео, но пока не поддерживают аудио. Они подходят для задач, где важен анализ визуальных и текстовых данных, — например, сравнение отчётов в PDF и Excel или извлечение информации с диаграмм. А также исследования видеоконтента, включая распознавание сцен и совершаемых действий.
Как выбрать модель под вашу задачу?
Выбор модели ИИ — может показаться довольно трудной частью практически любого процесса, где важно использование ИИ, потому что важны точность, скорость, язык, интеграция и стоимость.
В рамках HR-чат-бота можно использовать Llama 4✶ для анализа текста и Whisper — для распознавания голосовых сообщений. Такой подход позволяет строить интерфейс, где сотрудник может как написать, так и проговорить запрос.
В e-commerce комбинация ChatGPT o3, DeepSeek R1, FLUX и ElevenLabs покрывает несколько этапов создания контента: от описаний до изображений и голосового сопровождения.
Ну и чтобы вам было проще определиться, были составлены таблички для сравнения:
Поздравляем: теперь вы знаете про LLM, ControlNet и LoRA больше, чем 90% коллег! У вас есть шпаргалка по топовым моделям — осталось применить их в деле. Делитесь в комментариях, какие ИИ-инструменты уже встроили в ваш воркфлоу!
✶ Meta — деятельность организации запрещена на территории Российской Федерации.
✶ Llama — проект компании Meta Platforms Inc., деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации.