Топ моделей для контента

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 ^[1]. 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 ^[2]. 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 ^[3] 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 ^[4] 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 ^[5] 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 ^[6], 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 ^[7] 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.