Словарь терминов ИИ, глоссарий терминов и сервисов по искусственному интеллекту

На просторах интернета и в обиходе все чаще стали встречаться такие термины и понятия, как AI, LLM, Токен, Промпт, API и тому подобные слова. Все они принадлежат сфере искусственного интеллекта AI (он же ИИ – искусственный интеллект).

В этой статье мы постарались расшифровать все эти странные аббревиатуры и дать им максимально точные пояснения и расшифровки, понятные как простому человеку, так и SEO-специалисту и айтишнику.

Словарь ИИ терминов, инструменты AI

Содержание

• Термины и понятия
• Наиболее известные LLM (Large Language Models)
• Платформы для работы с ИИ
• AI поисковые системы
• Сервисы для работы с AI
• Нейросети для генерации изображений

Термины и понятия

• AI (Artificial Intelligence, Искусственный интеллект) – Область компьютерных наук, разрабатывающая системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
• AI Agent (ИИ-агент) – Автономный ассистент, использующий технологии искусственного интеллекта для выполнения серии задач от имени пользователя и способный выполнять сложные задачи или их цепочки, комбинируя несколько AI-инструментов.
• AI Automation (AI-автоматизация) – Процесс замещения рутинных или сложных задач автоматизированными AI-решениями для ускорения работы и сокращения издержек.
• AI Detection (детектор AI-генерированного контента) – Технологии выявления контента, созданного нейросетями. Такие инструменты помогают определить, был ли текст, аудио, изображения или видео созданы искусственным интеллектом (ИИ)
• AI Ethics (Этика AI) – Направление изучения морально-этических вопросов, связанных с использованием искусственного интеллекта, ответственностью за его применение и последствиями его развития.
• AI Generation (Нейрогенерация) – Создание контента (тексты, картинки, голос, видео) с помощью нейросетей на основе пользовательского запроса.
• AI Training (Обучение ИИ) – Обучение в машинном обучении – это процесс подачи данных модели для изучения паттернов и генерации полезных выходных данных. До обучения математическая структура представляет собой набор слоtв и случайных чисел.
• API (Application Programming Interface) – Интерфейс программирования приложений. Способ взаимодействия различных программ друг с другом, в том числе и с AI-сервисами.
• Accuracy, precision, recall, F1-score (Metric, Метрики измеряющие качество машинного обучения) – Показатели, измеряющие качество и производительность моделей машинного обучения при решении различных задач.
• Agent (агент) – Автономная программа или система, способная воспринимать окружающую среду, принимать решения и действовать для достижения поставленных целей.
• Algorithm (алгоритм) – Набор инструкций, пошагово решающих задачу или выполняющих вычисления. Если коротко: алгоритм – это последовательность действий.
• Attention (Внимание) – Механизм в нейросетях, позволяющий модели фокусироваться на отдельных фрагментах входных данных, значительно повышая точность генерируемых результатов.
• AutoML (Автоматическое машинное обучение) – Процесс автоматизации создания и настройки моделей машинного обучения без активного участия человека.
• Bias (смещение, предвзятость) – Систематическая ошибка, когда AI-система выдает неточные или несправедливые выводы из-за качества или особенностей исходных данных.
• Chain of Thought (Цепочка рассуждений) – Цепочка рассуждений для больших языковых моделей означает разбиение проблемы на более мелкие промежуточные шаги для улучшения качества конечного результата.
• Chatbot (Чат-бот) – Виртуальный AI-помощник, способный поддерживать диалог с человеком автоматически на основе заранее обученных сценариев или использовании AI-моделей.
• Cloud AI Services (Облачные AI-сервисы) – AI-инструменты, используемые дистанционно, все вычисления которых происходят на стороне провайдера во внешних инфраструктурах (серверах).
• Computer Vision (Компьютерное зрение) – Раздел AI, который занимается распознаванием и обработкой изображений и видеопотока (визуальных данных).
• Convolutional Neural Network (CNN, Сверточная нейронная сеть – Специальная архитектура нейронных сетей для обработки изображений, использующая сверточные слои.
• Data Augmentation (Аугментация данных) – Искусственное расширение обучающего набора данных с помощью различных преобразований и манипуляций, повышающее качество работы нейросетей.
• Data Scientist (Дата сайентист, ученый по данным) – Специалист, занимающийся извлечением инсайтов (ценной информации) из необработанных данных с использованием статистики, анализа данных и машинного обучения.
• Dataset (Выборка данных, датасет) – Специально подготовленный набор данных, используемый для обучения, тестирования или валидации моделей машинного обучения. Иными словами это данные, на которых обучается нейросеть.
• Deep Learning (DL, Глубокое обучение) – Подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев (алгоритмы ИИ построены на основе многослойной структуры искусственных нейронных сетей).
• Deepfake (Дипфейк) – Технология AI, которая заменяет лицо или голос человека с помощью нейронных сетей, создавая реалистичное, но искусственно сгенерированное изображение или видео.
• Diffusion models (Diffusion-модели) – Тип генеративных нейросетей, таких как Stable Diffusion, которые генерирующих изображения, музыку и тексты (например, создают изображения методом постепенного уточнения результата от шума до реалистичной картинки).
• Distillation (Дистилляция) – Это техника, используемая для извлечения знаний из большой ИИ-модели с помощью модели «учитель-ученик». Разработчики отправляют запросы модели-учителю и записывают выходные данные для обучения более компактной модели-ученика.
• ETL (Extract, Transform, Load) – Процесс извлечения, преобразования и загрузки данных. Один из этапов подготовки данных к дальнейшему использованию в нейросетях.
• Embedding (Эмбеддинг, векторное представление) – Система представления слов, предложений или изображений в виде числового вектора для анализа при помощи моделей AI.
• Epoch (Эпоха) – Полный проход всего обучающего набора данных через модель во время обучения. В течение одной эпохи модель обрабатывает каждую выборку данных, а алгоритм оптимизации обновляет внутренние параметры модели.
• Feature Extraction (Извлечение признаков) – Метод, при котором AI модель самостоятельно определяет ключевые компоненты данных для решения конкретной задачи.
• Fine-tuned Model (Дообученная модель) – AI-модель, предварительно обученная на больших данных и после этого дополнительно адаптированная для решения конкретных задач или работы на специфических данных.
• Fine-tuning (Дообучение) – Возможность обучить существующую нейросетевую модель на ваших собственных данных и задачах.
• GAN (Generative Adversarial Networks) – Генеративно-состязательные сети. Особый тип нейросетей, активно используемый для создания реалистичных изображений, видео и звука (включая инструменты дипфейков).
• GEO (Generative Engine Optimization) – Оптимизация контента для генеративных поисковых систем, которые используют искусственный интеллект для анализа, синтеза и формирования развернутых ответов на запросы пользователей. Главная задача GEO – помочь сайту попасть в число источников, которые ИИ использует для генерации ответа на вопрос пользователя.
• GPU (Graphics Processing Unit) – Графический процессор, специализированный чип для выполнения сложных задач расчетов, широко использующийся при обучении и работе нейросетей.
• Hallucination (Галлюцинация, конфабуляция) – Ошибка нейросети, при которой модель генерирует убедительно звучащие, но неверные или выдуманные факты.
• Hyperparameter (гиперпараметр) – Параметр модели машинного обучения, который устанавливается вручную и непосредственно влияет на процесс обучения и итоговое качество модели (например, количество эпох обучения или скорость обучения).
• Inference (Вывод, инференс) – Процесс использования уже обученной AI-модели для получения результатов (ответов, предсказаний) на основе входных данных.
• LLM (Large language models, Большие языковые модели) – Крупные модели на миллиарды параметров, такие как GPT, Gemini, LLaMA, используемые для широкого круга задач работы с естественным языком.
• ML (Machine Learning, Машинное обучение) – Подраздел ИИ, где алгоритмы обучаются на данных для выполнения задач без явного программирования.
• Model Checkpoint (Сохранение состояния модели) – Сохраняемое состояние AI-модели во время обучения, позволяющее вернуться к этапу тренировки и продолжить развивать нейросеть дальше.
• Multimodality (Мультимодальность) – Возможность нейросетей работать сразу с несколькими типами данных (текстами, изображениями, аудио, видео) в рамках единых моделей и задач.
• NLP (Natural Language Processing) – Обработка естественного языка. Раздел ИИ, работающий с анализом, генерацией и пониманием человеческой речи.
• Neural Network (Нейросеть, Нейронная сеть) – Математическая модель, вдохновленная принципом действия биологического мозга, способная самостоятельно находить закономерности в больших объемах данных. Используется в DL.
• Open Source AI (Открытое AI ПО) – Распространенное публично и доступное для бесплатного использования и модификации (например, Stable Diffusion, Whisper от OpenAI).
• Overfitting (Переобучение) – Ситуация, когда модель машинного обучения слишком «запоминает» тренировочный набор данных и плохо показывает себя на новых данных.
• Privacy AI models (приватность AI-моделей) – Использование AI-систем, гарантирующих конфиденциальность данных пользователей.
• Prompt (Промт) – Специально составленный текстовый запрос, инструкция, которую отправляют нейросети для получения нужного результата.
• Prompt template (Шаблон промта) – Заранее подготовленная структура запроса для AI, позволяющая быстро и удобно решать определенные типы задач.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Подход в области искусственного интеллекта, при котором генерация ответа большой языковой модели (LLM) осуществляется на основе данных, полученных в результате поиска во внешних источниках (файлы, базы данных, интернет и т.п.).
• Recurrent Neural Network (RNN, Рекуррентная нейронная сеть) – Архитектура нейросетей для обработки последовательностей (текст, временные ряды).
• Reinforcement Learning (RL, Обучение с подкреплением) – Метод машинного обучения, при котором AI обучается, взаимодействуя со средой методом проб и ошибок, получая вознаграждение за успешные действия и штраф за ошибки.
• Style Transfer (Стиль переноса) – AI-технологии, позволяющие перенести визуальный художественный стиль с одного изображения на другое.
• Supervised learning (Обучение с учителем) – Метод машинного обучения, при котором нейросеть обучается на наборе данных с заранее известными правильными ответами.
• Tensor (Тензор) – Многомерный массив данных, используемый в нейросетях (например, изображение как 3D-тензор: высота × ширина × цветовые каналы).
• Token (Токен) – Минимальная единица текста (слово или его часть), используемая в языковых моделях AI. Например, нейросеть GPT воспринимает и генерирует текст токенами.
• Transfer learning (Трансферное обучение) – Это техника, при которой ранее обученная ИИ-модель используется в качестве отправной точки для разработки новой модели для связанной задачи, позволяя повторно применить полученные знания.
• Transformer (Трансформер) – Архитектура нейросетей для обработки последовательностей (например, BERT, GPT).
• Unsupervised learning (Обучение без учителя) – Метод, когда нейросеть автоматически находит закономерности и структуру в данных без заранее известных ответов.
• Weights in AI (Веса в ИИ) – Веса являются ключевыми для обучения ИИ, поскольку они определяют, какое значение (вес) придается различным характеристикам в данных, тем самым формируя выходные данные ИИ-модели. Веса – это числовые параметры, которые определяют важность различных элементов в наборе данных.
• Zero-shot & Few-shot обучение – Методики в AI, позволяющие нейросети решать задачи, с которыми она либо совсем не сталкивалась (Zero-shot), либо имела минимальный опыт (Few-shot), на основе предоставленных ей инструкций или примеров.
• Перцептрон (Perceptron) – Простейшая модель нейрона, основа искусственных нейронных сетей.

Наиболее известные LLM (Large Language Models)

• Claude – Популярная LLM от Anthropic. Основные модели: Claude 3 Opus/Sonnet/Haiku, Claude 3.5 Sonnet. Модель сфокусирована на безопасности, надежности и «послушности» (соответствии намерениям пользователя). Огромный контекст: поддерживает окно до 200K токенов (Claude 3) и также стремится к 1M+. Конституциональный AI (Constitutional AI): метод обучения, который помогает модели избегать вредоносных, предвзятых и неэтичных ответов, следуя набору принципов («конституции»). Аккуратность и детальность: часто показывает лучшие результаты в задачах на сложные рассуждения, анализ длинных документов и точное следование инструкциям.
• Command R+ (Cohere) – Модель, оптимизированная для RAG (Retrieval-Augmented Generation) и работы с корпоративными данными. Инструменты: нативно обучена вызывать внешние API и функции (например, поиск в базе данных, выполнение расчетов). Многоязычие: сильно ориентирована на 10 ключевых языков для бизнеса. Эффективность: предназначена для баланса между стоимостью, гибкостью и качеством в продакшн-средах.
• DeepSeek – Китайская компания, выпустившая одноименное семейство Open-Source моделей DeepSeek V1 / V2, которое быстро стало одним из лидеров в open-source сообществе благодаря своему качеству и открытости. DeepSeek прочно занимает место в топе самых цитируемых и используемых open-source LLM наравне с LLaMA 3 и Mistral. Его часто выбирают для задач, требующих длинного контекста и работы с кодом. Мощные базовые модели в том числе DeepSeek-V2 соревнуются по качеству с LLaMA 2/3, Mistral, а в некоторых бенчмарках даже превосходят их. Увеличенное контекстное окно – поддержка контекста до 128 тысяч токенов. Специализация на коде: модели DeepSeek особенно сильны в задачах, связанных с программированием.
• Ernie (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) – Ведущая китайская LLM от Baidu (китайского Google). Основные модели: Ernie 4.0, Ernie 4.5, Ernie Bot. Глубокое понимание китайского языка и культуры: обучалась на огромных массивах китайскоязычных данных, превосходит западные модели в задачах, связанных с китайским контекстом. Мультимодальность: способна генерировать и понимать изображения и аудио.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer) – Самая популярная LLM от компании OpenAI (Илон Маск, Сэм Альтман, Илья Суцкевер и др.). Основные модели: GPT-5, GPT-3.5-turbo (движок ChatGPT), GPT-4, GPT-4-turbo, GPT-4o ("o" от "omni"). Модели отличаются высоким качеством генерации (отличное понимание контекста, креативность, способность поддерживать длинные беседы), мультимодальностью (GPT-4V, GPT-4o – могут анализировать изображения, видео и аудио), широкой интеграцией (доступ через ChatGPT и API, используется в продуктах Microsoft Copilot).
• Gemini (ранее Bard) – Прямой конкурент GPT от Google. Основные модели: Gemini 1.5 Flash, 2.0 Flash, Gemini 2.5 Pro. Ключевые особенности. Нативная мультимодальность: изначально ИИ обучалась на данных разных типов (текст, код, аудио, изображения, видео), а не "склеивала" отдельные модели. Огромный контекст: версия Gemini 2.5 Pro поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов, что позволяет анализировать огромные документы, часы видео или десятки тысяч строк кода за раз. Интеграция с экосистемой Google: глубоко встроена в поиск, Workspace (Docs, Gmail, Sheets) под именем Gemini Advanced.
• GigaChat (Сбер) – Флагманский AI-продукт Сбера, позиционируемый как национальная российская LLM и прямой конкурент Yandex GPT (национальная гиперлокальная LLM). Основные версии: GigaChat (базовая), GigaChat Pro (более мощная), GigaChat Multimodal и специализированные версии для бизнеса. Гиперфокус на российский правовой и бизнес-контекст: модель дообучалась на огромных массивах юридических, финансовых и корпоративных документов, что делает ее особенно сильной в задачах, требующих знания российской специфики (составление договоров, анализ нормативных актов, подготовка отчетностей по стандартам РФ). Мультимодальность: как и современные аналоги, поддерживает работу с текстом, изображениями (анализ и генерация), аудио и кодом. Интегрирована в продукты «СберБанк Онлайн» и «СберСалют», а также предлагается бизнесу через GigaChat API и платформу SberCloud.
• Grok (xAI) – LLM непосредственно от Илона Маска. Особенности. Интеграция с X (бывший Twitter): имеет доступ к данным платформы в реальном времени, что должно, по замыслу, делать ее более актуальной. «Свобода слова»: заявлена как модель с меньшим количеством внутренних цензурных ограничений. Доступность: изначально была эксклюзивна для премиум-пользователей X, но постепенно открывается.
• LLaMA (Large Language Model Meta AI) – LLM от компании Meta (Facebook). Фундаментальная модель, которая произвела революцию в open-source сообществе. Доступны относительно небольшие, но мощные модели (на 7, 13 и 70 миллиардов параметров), которые можно дообучать и запускать на consumer-grade железе. Качество генерации приближается к проприетарным моделям уровня GPT-3.5. Экосистема стала основой для тысяч промежуточных моделей (fine-tuned), дообученных под конкретные задачи (код, медицина, чат и т.д.).
• Mistral (Mistral AI) – Французский Open-Source стартап, который бросил вызов гигантам своими эффективными и высококачественными моделями. Смесь экспертов (Mixture of Experts, MoE): Mixtral – это разреженная модель, поэтому для каждого запроса активируется только часть ее параметров, что делает ее быстрее и эффективнее при том же качестве. Высокая производительность: показывают выдающиеся результаты для своего размера, часто обгоняя более крупные модели. Открытая лицензия: разрешено коммерческое использование и модификация исходного кода.
• Qwen (Tongyi Qianwen) – Семейство больших языковых моделей, разработанных китайской исследовательской группой Alibaba Group. Конкуренты Llama, DeepSeek и Mistral. Основные модели: Qwen2-7B, Qwen2-72B, Qwen2-Chat (диалоговые), Qwen2-Coder (для кода), Qwen2-VL (мультимодальная). Рекордная длина контекста: поддерживает 128K токенов с возможностью расширения до 1 млн, что идеально для анализа длинных документов и кода. Сильное многоязычие: Создана как мультиязычная модель с особым упором на китайский и английский, показывая высочайшее качество в задачах на азиатских языках. Открытость и универсальность: распространяется под лицензией Apache 2.0 (коммерческое использование разрешено). Имеет отдельные версии, оптимизированные для программирования (Coder) и работы с изображениями и аудио (VL, Audio).
• Yandex GPT (Яндекс) – Флагманская большая языковая модель российского IT-гиганта Яндекс для русскоязычных пользователей (национальная гиперлокальная LLM). Доступны версии Pro (более умная) и Lite (более быстрая). Глубокая интеграция с экосистемой Яндекс. Модель нативно «понимает» и может управлять сервисами Яндекса: искать в Поиске, показывать пробки и маршруты из Карт, воспроизводить музыку из Яндекс.Музыки, читать почту из Яндекс.Почты и т.д. Это делает ее практическим ассистентом для действий, а не просто генератором текста. Оптимизация для русского языка и локального контекста: создана и дообучена на огромных массивах русскоязычных данных, включая специфические культурные и бытовые реалии России и СНГ.

Платформы для работы с ИИ

• AutoGen – Фреймворк от Microsoft для создания приложений на основе multi-agent conversations. Особенности. Разговорная парадигма: агенты общаются друг с другом в чате, чтобы решить задачу. Это очень гибкий подход. Поддержка человеческого участия: легко интегрировать человека в цикл (human-in-the-loop) для утверждения или помощи. Сложность и гибкость: очень мощный и гибкий фреймворк, но с более высоким порогом входа. Идеально для сложных исследовательских и инженерных задач, где требуется сотрудничество нескольких агентов и человека.
• CrewAI – Фреймворк для создания multi-agent systems (систем из нескольких взаимодействующих AI-агентов). Особенности. Фокус на коллаборации агентов: позволяет создать «команду» специализированных агентов (аналитик, копирайтер, исследователь), которые работают вместе над сложной задачей, передавая друг другу результаты. Роли и цели: для каждого агента задаются роль, цель и backstory, что улучшает качество выполнения. Идеально для автоматизации сложных, многоэтапных бизнес-процессов (например, написание отчета, где один агент ищет данные, другой структурирует, третий пишет текст).
• Flowise – Бесплатная open-source платформа для визуального построения ИИ агентов на LangChain. Flowise позволяет собирать сложные AI-workflows через drag-and-drop интерфейс без глубоких знаний программирования. Визуальный конструктор: Собирайте цепочки LangChain из готовых блоков (модели, базы данных, инструменты, API) как flowchart. Упрощает разработку для инженеров и открывает мир создания AI-приложений для непрограммистов (аналитиков, менеджеров). Можно развернуть локально для полного контроля данных или использовать облачную версию. Open-Source: лицензия MIT позволяет бесплатное использование и кастомизацию. Позиционирование: идеальный инструмент для быстрого прототипирования и развертывания кастомных AI-решений, чат-ботов и агентов с RAG.
• LangChain – Фреймворк для разработчиков (на Python/JS) для создания приложений, работающих с LLM. Особенности. «Склейка» компонентов: предоставляет абстракции для работы с промптами, моделями, цепочками вызовов (chains), инструментами (tools), RAG и агентами. Для кодеров: требует написания кода, но сильно ускоряет разработку, предоставляя готовые паттерны. Агенты: позволяет создавать AI-агентов, которые могут использовать инструменты (например, выполнять поиск в интернете, делать SQL-запросы). Идеально для разработчиков, которые строят кастомные AI-приложения с сложной логикой.
• Langflow – Визуальная Lo-code среда поверх фреймворка LangChain. Визуальный конструктор, который позволяет собирать цепочки LangChain через drag-and-drop интерфейс, без написания кода. Быстрое прототипирование: можно быстро собрать и протестировать идею RAG-системы или агента. Экспорт в код: готовый workflow можно экспортировать в код LangChain. Идеально для быстрого прототипирования AI-приложений и для команд, где есть и разработчики, и менее технические специалисты.
• Manus – Платформа для создания корпоративных AI-ассистентов на основе RAG (извлечение информации из внешних источников и использование ее для создания ответов). Особенности. Фокус на RAG и корпоративных данных: создание ассистентов, которые отвечают на вопросы по вашим документам. Готовая инфраструктура: векторные базы, пайплайны обработки данных, UI для чата. Безопасность и возможность развернуть на своей инфраструктуре. Идеально крупному бизнесу для развертывания защищенных и кастомизированных ассистентов.
• N8N – Низкокодовый / No-code оркестратор workflows (как Zapier, но open-source и с более гибкой логикой). Особенности. Open-Source (с коммерческой версией): можно самохостить, что критично для многих корпоративных сценариев. Гибкая логика: визуальный редактор с возможностью создавать сложные ветвления, циклы, обработку ошибок. Огромное количество коннекторов: поддержка тысяч приложений, баз данных, API и AI-провайдеров (OpenAI, LangChain и др.). Идеально для создания сложных цепочек автоматизации между разными сервисами с участием AI-моделей.
• Superagent – Open-Source альтернатива CrewAI, также фреймворк для создания AI-агентов. Особенности. Похожие цели с CrewAI: создание multi-agent систем и workflow. Открытость и API: позиционируется как более легковесное и developer-friendly решение с удобным API для запуска агентов. Идеально для разработчиков, которые хотят собрать свою систему агентов с открытым исходным кодом.
• Zapier – No-code платформа для автоматизации workflows между веб-приложениями (крупнейший игрок на рынке). Особенности. Максимальная простота: огромная база готовых коннекторов, интуитивный интерфейс «Если это -> то то». AI-функции (Zapier Central): появляются встроенные AI-агенты, которые могут выполнять задачи в разных приложениях по текстовому запросу. Закрытые SaaS: проприетарные облачные сервисы с подпиской. Идеально для бизнес-пользователей и маркетологов для быстрой автоматизации рутинных задач без программирования.

AI поисковые системы

• ChatGPT Browse – Самый продвинутый диалоговый AI с «глазами» в интернете. Что выделяет. Контекстный диалог: лучше всех поддерживает длинные, сложные беседы, удерживая контекст. Поиск – это функция внутри диалога, а не главная цель. Мощь GPT-4: генерирует самые креативные и хорошо структурированные тексты поверх найденной информации. Работа с документами: может анализировать загруженные файлы (PDF, Word) в сочетании с поиском в сети. Фокус на диалог, анализ и сложную генерацию текста на основе актуальных данных.
• Microsoft Copilot – AI-ассистент, глубоко интегрированный в экосистему Microsoft. Что выделяет. Бесплатный доступ к GPT-4-Turbo: один из самых легких способов бесплатно использовать одну из сильнейших моделей. Три режима ответа: «Сбалансированный», «Точный», «Творческий» для разного стиля общения. Генерация изображений: имеет встроенный инструмент для создания картинок по запросу (Image Creator). Фокус на повседневные задачи и интеграцию с Windows и Office.
• Perplexity.ai – «Answer Engine» (движок ответов). Сфокусирован не на списке ссылок, а на предоставлении идеального, краткого ответа с цитатами. Что выделяет. Безупречное цитирование: лучше всех указывает источники информации, позволяя немедленно проверить любой факт. Чистый и минималистичный интерфейс: ничего лишнего, полная концентрация на ответе. «Профи»-режим использует мощные модели (Claude 3, GPT-4-Turbo) для сложных запросов. Фокус на точность и достоверность. Идеален для исследований и обучения.
• Phind.com – Экспертный поиск для разработчиков и технических специалистов. Что выделяет. Невероятная сила в IT: дает развернутые, точные ответы на вопросы по программированию, ошибкам, фреймворкам и DevOps. Поддержка стека технологий: понимает контекст и предоставляет релевантные примеры кода. Щедрый бесплатный лимит: использует мощные модели (как GPT-4), оставаясь очень доступным. Фокус на глубину и точность в технической нише. Лучший выбор для любого IT-профессионала.
• You.com – Универсальный AI-хаб. Сочетает поиск, генерацию текста, кода и изображений в одной панели. Что выделяет. Вертикальный поиск: позволяет искать не только по всему вебу, но и сразу внутри конкретных платформ (Twitter, Reddit, YouTube, arXiv). Встроенные AI-инструменты: можно генерировать изображения (через Stable Diffusion) и код, не покидая сайта. Настраиваемая лента результатов: больший акцент на персонализацию, чем у Perplexity. Фокус на универсальность и креативность.

Сервисы для работы с AI

• Firecrawl.dev – Сервис для преобразования любых веб-URL в чистый структурированный текст или Markdown, идеально подходящий для RAG (Retrieval-Augmented Generation). Это «мощный сканер данных из интернета», который убирает всю рекламу, навигационные меню, куки-уведомления и оставляет только суть контента. Ключевые особенности. Извлечение чистого контента: эффективно обходит «веб-мусор» и извлекает именно основной текст статьи, поста или документа. Преобразование в Markdown: возвращает данные в идеально структурированном формате Markdown, с заголовками, списками и кодом, что значительно улучшает качество последующей обработки AI. Сканирование всего сайта (Crawl): может не просто взять одну страницу, а пройтись по всему сайту и извлечь весь его контент. API-first подход: предназначен для легкой интеграции в автоматизированные пайплайны для загрузки данных в векторные базы.
• Helicone.ai / LangFuse.com – Прокси-сервисы для логирования, мониторинга и управления затратами на LLM. Суть: вы пропускаете свои запросы к OpenAI / Anthropic и др. через их API. Они логируют все запросы и ответы, предоставляют аналитику по стоимости, задержкам и используютсям разных моделей. Более легковесная альтернатива LangSmith. Почему это важно: помогает командам контролировать стремительно растущие затраты на AI и понимать, как их приложение использует модели. LangFuse.com.
• LangSmith – LangSmith от LangChain это отладка, мониторинг и исследование LLM-приложений. Суть: позволяет разработчикам видеть, что происходит внутри их цепочек LangChain: отслеживать промпты, ответы моделей, затраты и производительность каждого шага. Это как «DevTools для AI-приложений». Почему это важно: разработка с LLM часто сводится к «промпт-инжинирингу», который без должных инструментов отладки похож на стрельбу вслепую.
• OpenRouter.ai – Агрегатор и единый API для десятков различных языковых моделей (LLM). Это как «Skyscanner для AI-моделей». Вы ищете не конкретную авиакомпанию (модель), а лучшее предложение по маршруту (запросу). Ключевые особенности. Единый API: не нужно регистрироваться и настраивать API-ключи в OpenAI, Anthropic, Google и т.д. Вы используете один ключ от OpenRouter и один формат запроса ко всем поддерживаемым моделям. Сравнение цен и моделей: cервис показывает в реальном времени стоимость запроса для каждой модели и ее рейтинг, основанный на предпочтениях пользователей. Можно выбрать самую дешевую или самую качественную модель для вашей задачи. Доступ к редким / нишевым моделям: предоставляет простой доступ к моделям, у которых может не быть своего публичного API (например, многие open-source модели). Анонимность и конфиденциальность: можно использовать модели, не передавая свои данные их провайдерам напрямую (данные передаются через OpenRouter).
• Pinecone.io / Weaviate.io – Управление векторными базами данных (Vector Databases). Суть: специализированные базы данных для хранения vector embeddings (векторных представлений текста, изображений и т.д.). Позволяют мгновенно находить семантически похожие фрагменты информации, что является основой для RAG. Почему это важно: без векторной базы эффективный RAG практически невозможен. Эти сервисы – его «мозг» и «память». Weaviate.io.

Нейросети для генерации изображений

• Adobe Express Freemium – Веб-сервис на базе ИИ от Adobe для быстрого создания и редактирования профессиональных изображений.
• Adobe Firefly Freemium – Мультимодальная генеративная модель от Adobe, интегрированная в экосистему Creative Cloud.
• Artbreeder Freemium – Онлайн-платформа для создания и скрещивания изображений с помощью ИИ.
• BotHub Freemium – Платформа с ИИ-инструментами для генерации изображений по текстовому описанию.
• CF Spark Art Freemium – Генератор изображений от Creative Fabrica с акцентом на художественные стили.
• Canva Freemium – Популярный графический редактор с интеграцией ИИ-генерации изображений.
• ClipDrop Freemium – Набор ИИ-инструментов для работы с изображениями, включая генерацию и редактирование.
• Craiyon бесплатно – Бесплатный аналог DALL-E от независимых разработчиков.
• DALL-E платно – Одна из первых генеративных моделей от OpenAI, созданная в 2021 году, для создания уникальных изображений по тексту.
• Deep Dream Generator Freemium – Один из первых онлайн-генераторов изображений на основе нейросетей.
• DeepAI Freemium – Платформа с API и инструментами для генерации и обработки изображений.
• DeepFloyd IF бесплатно – Продвинутая каскадная диффузионная модель от Stability AI.
• DreamStudio Freemium – Официальный интерфейс для Stable Diffusion от Stability AI.
• DreamUp Freemium – Генератор изображений от DeviantArt с защитой авторских прав.
• Flux Freemium – Продвинутая модель для генерации изображений с высоким качеством детализации.
• FreePik Freemium – Популярный сток с интеграцией ИИ-генератора изображений.
• GauGAN бесплатно – Интерактивный инструмент от NVIDIA для генерации пейзажей по эскизам.
• GetIMG.ai Freemium – Платформа с набором инструментов для генерации и редактирования изображений.
• Grok платно – Мультимодальная модель от xAI с функцией генерации изображений.
• Imagen R&D – Генеративная модель от Google с акцентом на фотореализм.
• Kandinsky бесплатно – Российская генеративная модель от SberAI и SIRIUS.
• Krea.ai Freemium – Инструмент для референс-генерации и AI-ретуши изображений.
• Leonardo.Ai Freemium – Мощный генератор изображений на базе дообученных моделей Stable Diffusion.
• MagicStudio Freemium – Платформа для создания и редактирования изображений с помощью ИИ.
• Meta AI Image Generator бесплатно – Генератор изображений от Meta на базе модели Imagine.
• Microsoft Image Generator бесплатно – Генератор изображений от Microsoft на базе DALL-E.
• Midjourney платно – Ведущий генератор изображений с акцентом на художественность и эстетику.
• Muse R&D – Экспериментальная генеративная модель от Google Research.
• NightCafe Creator Freemium – Популярная платформа с множеством алгоритмов генерации изображений.
• Playground AI Freemium – Веб-платформа для генерации и редактирования изображений с помощью ИИ.
• Qwen бесплатно – Мультимодальная модель от Alibaba с функцией генерации изображений.
• RunwayML платно – Профессиональная платформа для генерации и редактирования изображений и видео.
• Stable Art Freemium – Пользовательский интерфейс для Stable Diffusion с упором на удобство.
• Stable Diffusion бесплатно – Открытая модель для генерации изображений, ставшая отраслевым стандартом.
• StarryAI Freemium – Мобильное приложение для генерации изображений с элементами NFT.
• StyleGAN бесплатно – Генеративная сеть от NVIDIA, предназначенная для создания фотореалистичных изображений с возможностью контроля различных аспектов: стиль, разрешение, детали.
• Wombo Dream Freemium – Популярное мобильное приложение для генерации artwork в различных стилях.
• Шедеврум бесплатно – Русскоязычный генератор изображений от Яндекса на основе собственной модели.

Другие статьи:

• Теперь все дело в видимости ИИ – новые реальности продвижения сайтов
• Как перенести профиль компании в Google, чтобы он не был заблокирован?
• ИИ в SEO: для чего это нужно бизнесу? Способы применения AI для анализа конкурентов