Топ-15 нейросетей-чатов на русском в 2026: сравниваем GPT, Claude, Gemini, DeepSeek
В России 2026 года нейросетями пользуется каждый четвёртый житель — это примерно 35 миллионов человек, что выше среднемирового показателя. При этом 58% активных пользователей обращаются к ИИ минимум раз в неделю. Но вот парадокс: чем больше моделей появляется, тем сложнее выбрать «ту самую».
«Ты же говорил, что так можно»: как ИИ помогает в 1С бухгалтерам и руководителям
Читала недавно статью про то, что бухгалтер может использовать ИИ для ответов на требования — в комментариях много шуточек про то, что с такими ответами ты потом будешь за решеточкой сидеть (и то правда)). К сожалению, наши законы написаны так, что их действительно нужно читать между строк, и не раз — чтобы понять реальный смысл со всеми возможными подводными камнями, но статья не об этом.
В Anthropic работают около 30 000 ИИ‑агентов или как Claude разрабатывает себя сам
По внутреннему индексу автоматизации самих Anthropic, Claude уже ведёт 26% работы в области разработки ИИ: получает задачу на высоком уровне и выполняет большую часть работы самостоятельно, оставаясь под наблюдением человека. Более 90% работ выполняются как минимум при значительном участии ИИ. При этом полностью автономных направлений среди измеренных пока нет.
Что будет с инженерами?
Мы занимаемся разработкой электроники для легкого электротранспорта и на днях обсуждали с нашими hardware-инженерами, сможет ли ИИ их заменить. С программистами уже всё понятно, их будущее выглядит печально. Причём последние программисты сейчас как раз дописывают код, который позволит ИИ окончательно обойтись без программистов. Символично.
Определитель повадок: пять способов, которыми разговор с LLM имитирует доказательство
Парный опыт над двумя фронтирными моделями, разбор двух разных механизмов отказа и проверка собственного вывода по литературе, которая его обрушила.
Кредитный радар: LLM-воркфлоу, который каждое утро читает условия 12 банков и сам проверяет свои числа
TL;DR. Собрал воркфлоу на языковой модели, который раз в сутки обходит 34 страницы условий у 12 российских банков, сравнивает их со вчерашним снимком и публикует сводку изменений с ссылкой на источник в каждой строке, а при изменении цены пишет разбор с расчётом. Модель вызывается в четырёх точках и ни в одной не решает, что делать дальше. Цитаты, числа и статистика проверяются кодом. Каждый выпуск оценивается по 14 бинарным проверкам, метрики публичные. Стоит от 3 центов до 70 в день. Ниже устройство, проверки, evals и что он нашёл за первую неделю.
Как проверяющий ИИ испортил правильные ответы: разбор генератора учебных заданий
В задании на сортировку было слово «маши…ый». Генератор положил его в корзину «Две НН», и это верно. Проверка переложила слово в корзину «Одна Н». Вот ответ модели-арбитра, после которого это случилось, без правок, из сохранённого JSON:{ "n": 4, "a": "Одна Н", "why": "Прилагательное от «машина» с суффиксом -н-: корень оканчивается на н? Нет — «машин-» + -н- даёт «машинный»? В школьной норме пишется «машинный» (две НН), но по данному заданию основа «машин»+н… — фактически верно «машинный»." } Ответ в поле a неверный, а в объяснении модель сама приходит к «машинный». Код читал только a.
Anthropic внедрит функцию для управления личными финансами Claude Money
Компания Anthropic тестирует новую функцию для управления личными финансами под названием Claude Money. Она позволит напрямую подключать банковские счета к ИИ Claude, чтобы лучше понимать свои финансовые дела.
Сколько стоит месяц с AI-агентом: API против подписок
В августе 2026 я показывал своим коллегам на митапе таблицу с месячной стоимостью работы через разные модели. Через месяц открыл её снова — половина цифр уже устарела. DeepSeek ввёл пиковые тарифы, Z.ai перевёл GLM Coding Plan на кредиты, появились новые модели. Пришлось пересчитать всё заново по ценам на 16 сентября и заодно разобраться, что выгоднее: платить за API или покупать подписки.Что я считал
Power Automate + LLM API: автоматизация протоколов совещаний из Teams транскриптов (с помощью Claude)
TL;DR: Хотел полную автоматизацию "встреча → протокол в канале Teams". Получил полуавтоматику с ручным шагом в 30 секунд. Сэкономил 20-30 минут на каждую встречу за $0.33 в месяц. Разбираю что сработало, где упёрся в ограничения Microsoft, и стоила ли игра свеч. Весь проект — от идеи до работающего flow — собран в диалоге с Claude.ПроблемаЯ delivery-менеджер, веду несколько команд. После каждой встречи нужен протокол: кто был, что обсудили, кто что делает.Раньше это выглядело так:Делаю заметки во время встречи
