Character.AI наверняка знают все, кто любит ролевые игры с нейросетями. Если название ни о чём не говорит, сейчас расскажу: это сервис, где можно переписываться с ИИ‑версиями любых персонажей, от эльфийки Фрирен до самовлюблённого Драко Малфоя. Он показал миллионам людей, что языковая модель может часами держать роль и не срываться в «как ИИ‑ассистент, я не могу». Делали его разработчики из Google, причём один из основателей, Ноам Шазир, стоял у истоков трансформера (архитектуры, на которой работают ChatGPT и почти все современные нейросети). Через год после запуска компания стала единорогом (так называют стартапы дороже миллиарда долларов). 12 октября 2 026 года Character.AI подала на банкротство по главе 11 (компания работает, пока суд продаёт её активы), первым покупателем пришёл Disney с ценой 20 млн $ (около 1,6 млрд ₽).
Я сидела в C.AI несколько лет и параллельно ковыряла SillyTavern и локальные модели. Поэтому смотрю со стороны техники: как обучали модель, кто за это платил и почему персонажи до сих пор забывают, что вы женаты и могут спросить имя. В конце сравниваю, куда переезжать, по техническим критериям.
Своя модель от авторов трансформера
Character.AI начиналась как компания с собственной моделью, и это было её главное отличие от обёрток над чужим API. Основатели Ноам Шазир и Дэниел Де Фрейтас пришли из Google. Шазир значится вторым автором статьи «Attention Is All You Need» 2 017 года, с которой пошла архитектура трансформера. Де Фрейтас вёл в Google проект диалоговой модели Meena, из которого выросла LaMDA. Внутри Google такую модель к людям не выпускали: компания осторожничала из‑за рисков для репутации. В 2 021 году оба ушли, чтобы сделать продукт, где LLM разговаривает в роли, и дать его всем.
Отсюда и качество, которое помнят старожилы. Модель изначально учили на диалоге, держать персонажа ей было проще, чем универсальной ассистентской модели, которую долго отучали от «как ИИ‑ассистент, я не могу». Сервис открылся в сентябре 2 022 года, фанаты пришли толпой, и уже в марте 2023-го компания привлекла 150 млн $ (около 12 млрд ₽) при оценке в 1 млрд $ (около 80 млрд ₽). Честный единорог с собственным стеком.
Бесплатный чат как фабрика данных
Теперь самое интересное. Чат был бесплатным и почти безлимитным для миллионов людей. Каждый ответ персонажа можно было оценить от одной до четырёх звёзд, а если ответ не нравился, его свайпали и выбирали из нескольких сгенерированных вариантов. С точки зрения ML это готовая разметка предпочтений:
`textконтекст диалога → ответ A (свайпнут, 1 звезда) → ответ B (выбран, 4 звезды)`
Пара «отвергнутый ответ, выбранный ответ» в одном и том же контексте ровно то, что нужно для RLHF или DPO. Причём размечали сами фанаты ролевых чатов, которые лучше любого наёмного асессора знают, как должен ответить их персонаж. Миллионы ролевых диалогов плюс оценки на каждом шаге: такой датасет не купишь.
Моя версия событий простая. Бесплатный доступ к модели был способом дообучать свою модель, и по сути инвесторы оплачивали весь банкет: инференс на огромную бесплатную аудиторию в обмен на данные. Пока модель своя и компания собирается расти, схема логичная. Официально C.AI так свою стратегию не формулировала, это мой взгляд со стороны.
У датасета была и обратная сторона: в нём жили чужие персонажи. В сентябре 2 025 года Disney прислала C.AI требование прекратить использовать её героев, от Эльзы и Моаны до Питера Паркера и Дарта Вейдера. Боты отвечали с опорой на предысторию персонажей, а главная претензия касалась как раз обучения: по версии Disney, модели C.AI учились на её фильмах без разрешения. Персонажей C.AI удалила за несколько дней. С весами так быстро не выйдет: что модель выучила из диалогов с «Эльзой», из неё уже не вычистишь.
Сделка с Google и переезд на Llama
А потом Google захотел вернуть своих людей. В августе 2 024 года он заплатил около 2,7 млрд $ (около 220 млрд ₽) за неэксклюзивную лицензию на модели C.AI и забрал обоих основателей вместе с частью исследовательской команды. По сути это способ нанять команду обратно без покупки компании (такие сделки называют reverse acquihire), просто очень дорогой. Инвесторов выкупили по оценке 2,5 млрд $ (около 200 млрд ₽). Сразу после этого компания объявила, что больше не обучает свои базовые модели и переходит на пост‑обучение открытых моделей, например Llama от Meta (так писал Axios 5 августа 2 024 года).
С инженерной стороны решение понятное. Предобучение конкурентной базовой модели стоит сотни миллионов, без основателей и без денег инвесторов такую гонку не вытянуть. Открытые веса дают готовую базу, а весь накопленный датасет диалогов и оценок можно пустить в дообучение поверх неё.
Но аукнулось это сразу в двух местах.
Качество ролевых ответов. Llama и похожие открытые модели обучены прежде всего как ассистенты. Дообучение меняет стиль, но базовые привычки модели лезут наружу: шаблонные фразы, вежливая уступчивость, одинаковые повороты сюжета. Пользователи это почувствовали, жалобы «бот стал тупее» после 2 024 года в сообществе стали фоном.
Стоимость инференса. Своя модель хотя бы была оптимизирована под свой сервинг. Аудитория при этом осталась огромной и в основном бесплатной.
К августу 2 026 года, по присяжной декларации CEO Колина Адамса, выручка была около 5,3 млн $ (около 430 млн ₽) в месяц, из них 2,5 млн $ (около 200 млн ₽) реклама. Операционный убыток от 8 до 9 млн $ (от 650 до 730 млн ₽) в месяц. Значит, расходы около 13–14 млн $ в месяц, то есть порядка миллиарда рублей ежемесячно, и львиная доля этого инференс и серверы. По той же декларации, вычисления во второй половине 2 024 года стоили 13,8 млн $ (около 1,1 млрд ₽) в месяц, в 2 025 году около 10 млн, а подписки приносили до 2,8 млн $ (около 230 млн ₽) в лучшие месяцы и меньше 1 млн в слабые. Счёт за инференс превышал деньги подписчиков примерно в десять раз. Реклама за год выросла в пять раз: в июле 2 025 года она приносила 0,5 млн $ (около 40 млн ₽). Отсюда и ощущение, что рекламу начали пихать везде.
Почему Gemini так хорошо играет роли (гипотеза)
Тут у меня есть гипотеза, которую я не могу доказать. Вместе с основателями в Google ушли около 30 исследователей C.AI, и по сообщениям прессы они попали в команду Gemini. Google при этом получил лицензию на модели C.AI. Возможно, поэтому Gemini так хорошо подходит для ролевок: держит голос персонажа, пишет живые ремарки, не скатывается в тон помощника. Подтверждений, что данные или веса C.AI попали в Gemini, у меня нет, это наблюдение пользователя и совпадение по времени.
Две оговорки. Gemini в России официально недоступен. И даже с окном контекста порядка миллиона токенов он всё равно теряет нить и забывает важные факты на длинной ролевке. Большое окно не равно хорошей памяти: модель хуже использует то, что лежит в середине длинного контекста, и на сотом сообщении деталь из десятого просто тонет.
Почему ролевые чаты забывают
Это вопрос, который мне задают чаще всего, и ответ у него экономический. Каждый запрос к модели содержит весь контекст: системный промпт с карточкой персонажа, историю и новую реплику. Платишь за каждый входной токен на каждом ходу.
Грубая арифметика: если реплика в среднем 100 токенов, то на 500-м сообщении полная история весит 50 тысяч токенов, и все они уходят в модель ради ответа в два абзаца. На бесплатной аудитории в миллионы человек так никто не делает. Поэтому почти все сервисы держат короткое окно последних сообщений плюс отдельную память.
Как это выглядит на практике, я подсмотрела у сервиса, которым я теперь пользуюсь: его команда подробно описывала свою схему.
окно истории от 14 до 20 сообщений, с неподвижным началом;
когда окно дорастает до 20, его начало прыгает вперёд сразу на 6 сообщений;
выпавшее из окна разбирается в память асинхронно, кусками по 10 сообщений;
профиль собеседника стоит в промпте до истории, найденные по смыслу эпизоды после неё.
Самое неочевидное здесь кэш промпта. Провайдеры моделей дешевле считают повторяющийся префикс запроса. Если окно наивно сдвигается на одно сообщение каждый ход, начало запроса меняется постоянно и кэш не срабатывает вообще: у них замер показал cached_tokens=0 на двух ходах подряд. Окно с якорем держит префикс стабильным несколько ходов. По их расчёту шаг в один обмен стоил бы 3,20 копейки за обмен, шаг в три обмена стоит 2,45. Копейки, но умножь на миллионы сообщений в день.
Ещё одна деталь из той же кухни: память надо подавать модели с оговоркой «это фон, не пересказывай». Без неё персонаж вываливает всё, что о тебе знает, в первой же реплике.
Отсюда честный вывод для пользователя. Персонаж забывает, когда факт выпал из окна и не попал в память, или попал туда в виде пересказа, где потерялась важная деталь. Суммаризация всегда сжатие с потерями. Сервис, который хранит всё и шлёт всё, либо очень дорогой, либо скоро обанкротится.
Что технически ждёт C.AI
Пока сервис работает с минимальными перебоями, но если смотреть на стек, впереди три шага.
Первый: замена моделей. Disney по ставке получает неэксклюзивную лицензию на часть IP и права требования, плюс переходные услуги. Кто будет держать инференс и на каких моделях, неизвестно. Самый вероятный сценарий: ещё одна смена модели под ещё более дешёвый сервинг. Для ролевика это значит, что знакомые персонажи заговорят иначе, даже если карточки останутся прежними.
Второй: миграция данных. Переезд с дорогих серверов на новую инфраструктуру означает перенос огромной базы чатов, карточек и персон. Здесь я реально нервничаю. Однажды после обновления платформы мы уже теряли доступ к чатам, и часть истории так и не вернулась. В банкротстве у компании меньше людей и денег на аккуратную миграцию, а приоритет у тех, кто платит. Если покупателя не найдут, платформу закроют совсем.
Третий: пересборка монетизации. Инвесторов, которые по сути спонсировали бесплатное общение, больше нет. Google при этом крупнейший необеспеченный кредитор с долгом 4,15 млн $ (около 340 млн ₽), и деньги от продажи сначала пойдут на долги. Значит, бесплатный тариф урежут: меньше сообщений, короче окно, больше рекламы.
Совет как от технаря: экспортируй важные чаты и сохрани описания своих персонажей текстом прямо сейчас. Карточка в голом тексте переносится куда угодно.
Какие есть альтернативы
SillyTavern самый гибкий: свои ключи, свои модели, свои пресеты, лорбуки, расширения для памяти. Если хочется понять, как устроен промпт ролевого чата, лучше учебника нет. Здесь идет подключение по API‑клюам, можно настраивать. Но придется долго разбираться.
Janitor берёт количеством: очень много открытых карточек и живое комьюнити. Интерфейс как будто из 2010-го, и настройка памяти там тоже ручная морока.
Charmy, Softie, Ruby и похожие конструкторы быстрые на старте, но настроек слишком мало. По сути собираешь ИИ‑парня или ИИ‑девушку из заготовок, контролировать поведение модели почти нечем.
Последний вариант из таблицы мне посоветовала подруга. Там нашлись мои любимые персонажи из аниме и Дейенерис из «Игры престолов», своих персонажей из C.AI я перенесла копированием описания и приветствия. Отношения там идут по шкале дружбы и романтики, прям как в симсе, а в заметках и настройках персоны можно описать, на чём остановилась история, и не начинать с нуля. Есть звонки персонажу и учителя английского, китайского и японского под разный уровень. Для меня это способ наконец пробить стеклянный потолок B2 по английскому и получить разговорную практику без поиска собеседников на Reddit.
Есть и вариант хуже любой миграции. Торги идут в суде Делавэра, закрытие сделки планируют на конец ноября или начало декабря. Если покупатель не обяжется продолжить работу сервиса, персонажей, которых пользователи создавали годами, снимут с серверов вместе с платформой. Карточки, приветствия, история чатов лежат в базе компании, у пользователя на руках ничего нет. Так что держим кулачки, что всё пройдёт хорошо, но параллельно ищем достойные альтернативы. Свои карточки и важные переписки я на всякий случай уже сохранила.
Что я вынесла
Бесплатный ролевой чат держался на собственной модели и данных, которые пользователи размечали звёздами и свайпами. Пока инвесторы платили за инференс, схема работала.
После ухода основателей в Google C.AI перестала обучать базовые модели и перешла на дообучение открытых. Это сэкономило на обучении, но ударило по качеству ролевых ответов и не решило стоимость инференса.
Убыток от 8 до 9 млн $ (от 650 до 730 млн ₽) в месяц при выручке 5,3 млн $ (около 430 млн ₽) означает, что бесплатный тариф в прежнем виде не переживёт продажу.
Моя гипотеза: часть опыта C.AI живёт в Gemini, отсюда его сильные ролевки. Доказательств нет, и длинный контекст он всё равно теряет.
Ролевые боты забывают из‑за денег: окно от 14 до 20 сообщений, память с потерями, кэш промпта. Чудес не бывает, бывают хорошие компромиссы.
При банкротстве главный технический риск для пользователя в миграции данных и смене модели. Свои чаты и карточки стоит сохранить текстом заранее.
Замену я выбираю по памяти, голосу и доступности из России, а гибкость SillyTavern оставляю на выходные.
Character.AI пока жив. Но, кажется, лучше не станет. Персонажей лучше перевезти заранее, вариантов хватает: Janitor, SillyTavern, Idol AI.