Подборка ИИ-платформ с "глубоким исследованием". Сравниваем 7 сервисов.

Одна из самых интересных функций в ИИ-системах - это "глубокое исследование", она же Deep Research.

Создаем запрос, а нейросеть сама ищет ответы, сопоставляет их, анализирует сотни источников и выдает подробный отчет по вопросу со ссылками, цифрами и ключевыми мыслями. Работает, как толковый помощник, только сильно быстрее. Идеально, чтобы быстро сориентироваться в незнакомой теме.

Я перепробовал почти все. Ниже - мой небольшой обзор, плюсы и минусы каждой платформы.

Сервисы в подборке отсортированы по тому, как часто я их использую: от регулярно применяемых до тех, к которым обращаюсь лишь время от времени (и то ради любопытства).

1️⃣Perplexity - золотая середина
Режим: Исследование.
Отчеты: 4-5 страниц
Источники: До 100 сайтов
Лимиты: 3 запроса бесплатно, безлимит в Pro
Плюсы: Быстро и структурно. Доступно в России. На Pro-подписке безграничные лимиты.
Минусы: Иногда не хватает деталей и подробностей в отчетах.
💬 Использую чаще всего. В режиме "Лабаратории" сервис вообще нарядный - создает целые проекты с таблицами и графиками.

2️⃣Claude - самый обстоятельный
Режим: Research
Отчеты: 8-12 страниц
Источники: 300-400 сайтов
Лимиты: Доступен только при наличии Pro-подписки
Плюсы: Глубина анализа, авторитетные источники, нет воды. Перед началом исследования задает очень толковые уточняющие вопросы.
Минусы: Только платно, наверное самый сложный доступ из России
💬 Лично для меня идеальный баланс длины, глубины и структуры отчета - строго и по делу.

3️⃣ChatGPT - мощно, но проблема с лимитами
Режим: Deep Research
Отчеты: 8-10 страниц
Источники: 30-40 сайтов
Лимиты: 5 запросов бесплатно (модель o4-mini), 25 в месяц на Plus (модель o3), 100 на Pro
Плюсы: Четко следует инструкции. Ответы лаконичные и без воды, достаточные по полноте и глубине исследования. Перед началом исследования задает уточняющие вопросы. В платной версии отчеты формируются мощной моделью о3.
Минусы: Бесплатная версия работает на o4-mini, что снижает качество и глубину исследования. В платной версии функция работает на более сильной модели o3, но лимиты на базовой подписке быстро заканчиваются. Количество источников в отчете не так много по сравнению с главными конкурентами.

4️⃣Gemini - академический подход
Режим: Deep Research
Отчеты: 15-30 страниц
Источники: 300-500 сайтов
Лимиты: бесплатно 5 отчетов в месяц, для пользователей с подпиской 20 запросов в день.
Плюсы: Обрабатывает много источников и делает глубокий анализ
Минусы: Отчеты очень большие, как рефераты/курсовые (не всегда такое подходит). Могут быть проблемы с доступом к сервису из России.
💬 Полагаю, что Gemini формирует самые фундаментальные отчеты для пользователей без подписки.

5️⃣Grok - быстро, но поверхностно
Режим: DeeperSearch
Отчеты: 4-5 страниц
Источники: 50-100 сайтов
Лимиты: 10 запросов в день бесплатно, 20 каждые 2 часа в Pro
Плюсы: Ответы лаконичные, по делу. Готовит отчет сразу в двух вариантах - краткая выжимка и более детальный со всеми нюансами. Быстрый.
Минусы: Часто анализ поверхностный и без достаточных деталей, а источники разного качества - от авторитетных до сомнительных.

6️⃣ Qwen - китайская альтернатива
Режим: Глубокое исследование
Отчеты: 8-10 страниц
Источники: около 30 сайтов
Лимиты: бесплатно и без ограничений
Плюсы: бесплатно, доступно из России, сразу готовит PDF-отчет, задает уточняющие вопросы перед началом исследования.
Минусы: Не всегда следует инструкциям, много лишней информации, "воды", уводит в сторону.

7️⃣GigaChat - в самом начале пути
Режим: Провести исследование
Отчеты: 2 страницы
Источники: около 30 сайтов
Лимиты: без ограничений
Плюсы: Бесплатно, доступно в России без ограничений
Минусы: Функция появилась в GigaChat недавно, очень сырая. Отчеты поверхностные и короткие, нет интеграции ссылок. Для серьезной аналитики не подходит, вариант на перспективу.

🚢 Итого, постоянно использую "глубокое исследование" в платных версиях Perplexity, Claude, ChatGPT, бесплатно в Gemini . Крайне редко в Grok и Qwen. За GigaChat наблюдаю из любопытства.

Про косвенные промпт-инъекции в ИИ. Или с какими вызовами скоро столкнется судопроизводство.

Помимо всех преимуществ, ИИ несет в себе много рисков, с которыми мы скоро столкнемся.

Недавно общался с разработчиками ИИ-систем. Помимо уже привычных проблем (этика, конфиденциальность, "галлюцинации") , мне рассказали еще об одной потенциальной угрозе - косвенных промпт-инъекциях.

📎 Что это такое?

Косвенная промпт-инъекция - это системная инструкция для ИИ, вшитая в документ невидимым шрифтом, прозрачным текстом, в метаданных или даже в изображениях. Человек глазами ее не увидит,а ИИ- прочитает и выполнит, как приказ.

Проблема в том, что большие языковые модели не всегда различают системные инструкции и обычный текст. Все, что попадает в их «контекстное окно», воспринимается как единая команда. А значит, это открывает возможности для манипуляций.

✍ Реальные кейсы в HR

Первыми с этой проблемой столкнулись HR-специалисты, которые начали отбирать резюме с помощью ИИ.

Недобросовестные соискатели встраивают в свое резюме скрытые инструкции, чтобы ИИ игнорировал все изучаемые резюме и отдал предпочтение именно этому кандидату.

В итоге ИИ-скрининг выделяет эти резюме с инъекциями как лучшие, несмотря на реальный опыт кандидатов и их скиллы.

Системы, которые обрабатывают весь текст документа, включая скрытые элементы, легко попадаются на такие трюки.

🚢 Почему это критично для судопроизводства

Теперь представьте, что подобные "хакерские" техники начнут использовать в судебных процессах.

Например, недобросовестные юристы начнут встраивать в свои процессуальные документы системные инструкции, чтобы ИИ проигнорировал позицию процессуального оппонента, а их требования наоборот признал законными и обоснованными.

Если суд или адвокат используют ИИ для анализа материалов, система может поддержать сторону, внедрившую скрытый промпт.

В автоматизированных системах анализа дел и прогнозирования исходов это открывает путь к манипуляциям.

💬 Косвенные промпт-инъекции - это не теория, а реальная угроза для судопроизводства в эпоху ИИ. Эта проблема потребует комплексного решения: технические меры защиты ИИ, обучение пользователей "гигиене" использования ИИ, изменения в уголовном и процессуальном законодательстве.

В каком формате загружать данные в ИИ для достижения максимальной точности

Во взаимодействии с ИИ действует принцип «мусор на входе - мусор на выходе». Если ИИ получает на входе неточные или неполные данные, то и ответы будут менее точными и ненадежными.

Это касается не только самого промта, но и загружаемых в ИИ документов.

Ниже разберем эффективность разных форматов ввода документов (по данным исследований и бенчмарков 2024–2025 годов) на предмет корректности извлеченного ИИ текста.

Важно: указанные проценты корректности извлеченного текста могут варьироваться в большую или меньшую сторону в зависимости от конкретной модели ИИ, качества документа и других факторов. Проценты приведены больше для понимания порядка цифр. Более показателен здесь рейтинг форматов от лучшего к худшему, чем конкретные цифры.

💡Итак, начнем от лучшего к худшему:

1️⃣ Просто текст, который мы копируем в диалоговое окно с ИИ. Это 98 - 99% корректности. Это золотой стандарт. Если у вас есть возможность скопировать текст напрямую - делайте это.

2️⃣ Документы DOCX. Примерно 96–98% корректности. Близко к идеалу. Современные ИИ хорошо понимают структуру word-файлов. Иногда могут возникнуть проблемы с таблицами, но в целом - отличный вариант для загрузки документов

3️⃣ «Нативный» PDF с текстовым слоем (когда из текстового файла преобразовали в PDF и мы можем в этом файле копировать сам текст). Это 94–97% корректности.

4️⃣ PDF после качественного OCR - 90–95% корректности. Если исходник - скан, лучше предварительно прогнать его через качественный OCR.

5️⃣PDF без OCR - 80–85% корректности, может упасть даже сильно ниже. При анализе такого файла ИИ может использовать для распознавания свои встроенные механизмы OCR, но это менее эффективный вариант, чем специализированные программы для работы с OCR. Качество восприятия такого файла ИИ сильно страдает.

6️⃣Фото документов (JPEG, PNG и другие форматы изображений) - 65–75% корректности. Это самый ненадежный способ, сильно зависимый от качества фото. Чем хуже фотка - тем больше проблем. Блики, перекосы, низкое разрешение, освещение, тени - все это приведет к ошибкам.

🚢 Как действовать

Идеально - загружать в диалоговое окно с ИИ чистый текст, docx-файлы или PDF с текстовым слоем. Сканы и PDF без текстового слоя перед загрузкой в ИИ обязательно прогонять через качественный OCR (Adobe Acrobat Pro или аналоги).

🎙️Позавчера с коллегой, адвокатом Ольгой Шушминцевой, провели прямой эфир в теплой обстановке студии Института адвокатуры Санкт-Петербурга по теме нейросетей для юристов.

Обсудили основные опасения юристов при работе с ИИ, вызовы при взаимодействии с нейросетями в юридической практике, и чего ждать от ИИ в ближайшем будущем.

Поговорили о реальных проблемах: галлюцинациях нейросетей, влиянии качества данных и правильности формулировок запросов на точность ответов ИИ, анонимизации данных и о многих других вопросах.

Запись эфира длится чуть больше часа и стала своего рода вводным разговором и промо нашего образовательного курса по нейросетям.

🚢 Сам курс "Нейросети для юриста" стартует 4 августа на площадке Института адвокатуры Санкт-Петербурга.

Программа разработана мною совместно с Ярославом Бизяркиным, разработчиком ИИ-систем и специалистом Центра ИИ и науки о данных СПбГУ.

Курс рассчитан специально для юристов и адвокатов, кто только начинает осваивать эту тему или хочет разобраться в ней системно.

📎 Если интересно углубиться в изучение нейросетей для использования в юридической практике – ссылка на курс здесь.

🚢 В ChatGPT для пользователей Plus сегодня появилась функция "Агент".

Позволяет ChatGPT выполнять разные действия по задачам пользователя (искать информацию, анализировать источники, открывать и просматривать сайты, заполнять формы, работать с календарем, почтовым ящиком и т.д.). Что-то типа ИИ-агентов Manus или Genspark.

Кто-то уже пробовал? Как опцию можно использовать по юридическим задачам?

Я вот дал ему первое задание, о результатах он сообщит дополнительно 😂

Про оплату ИИ-сервисов

Многие не пользуются полными версиями нейросетей из-за сложностей с оплатами подписок. В комментариях к моим постам периодически спрашивают "А как оплатить ChatGPT", "Где взять зарубежную карту для Claude". Проблема актуальная, но легко решаемая.

🚢 Что имеем на рынке?

Вокруг оплат зарубежных сервисов из России сейчас выстроена целая инфраструктура. Есть множество способов оплатить ChatGPT, Claude, Perplexity и другие сервисы без поиска зарубежных карт.

Один из проверенных мною вариантов - сервис МТС.Оплата. С официального сайта МТС можно оплатить российской картой множество нейросетей: ChatGPT, Claude, Perplexity и многие другие.

Как это работает:

🔵Оплачиваете российской картой на сайте МТС
🔵На почту приходит ваучер со всеми платежными данными
🔵Указываете эти данные в настройках платежей ИИ-сервиса
🔵Баланс пополняется и можно пользоваться полной версией

Нюансы из личного опыта

Способ работает стабильно, но есть один момент - если пополняете ChatGPT через Chrome - оплата может не пройти. Переключайтесь на браузер Opera и проблема решится.

🎙️Почему пишу про этот способ ?

Пост ни в коем случае не рекламная интеграция, я долго думал - писать про какой-то конкретный способ оплаты или нет.

Но в итоге посчитал правильным поделиться работающим решением, а не оставлять людей один на один с заблуждениями о том, что "все сложно" или сомнительными предложениями из интернета. К тому же это сервис от крупнейшего в России оператора связи - как минимум, понятно с кем имеешь дело.

Проверьте - возможно, аналогичные сервисы есть у других операторов связи. Я пользуюсь МТС, поэтому делюсь тем, что знаю.

Опробовал новый ChatGPT-5 на своем бенчмарке

Позавчера разработчики громко представили новую ИИ-модель ChatGPT-5, которую все очень долго ждали.

Все как обычно - «самая умная модель», «меньше галлюцинаций», «обходит всех по бенчмаркам».

Однако отзывы в сети очень противоречивые (от восторга до разочарования), поэтому включил режим «проверяю сам».

В моем аккаунте доступ к ChatGPT-5 появился только сегодня, поэтому раньше протестировать не мог, а хотелось.

📚 Как именно тестировал

Мой традиционный бенчмарк на 30 вопросов по разграничению уголовно-процессуальных действий: обыск, обследование, осмотр места происшествия.

Первый тест по нему я провел еще в конце января-начале февраля этого года, результаты опубликовал здесь.

При тесте ChatGPT 5 я оставил тот ж промпт, хотя сейчас переписал бы его радикально. Но для чистоты эксперимента менять не стал.

💡Результат

ChatGPT-5 в режиме поиска показал 98,33% правильных ответов. Это тот же уровень, что у ChatGPT-4.5 в режиме «глубокого исследования» (март) и Gemini 2.5 Pro (апрель).

Однако субъективно разница ощутима: глубина анализа заметно выросла, аргументация стала более развернутой, а ссылки на нормы - более точными и релевантными.

Модель не получила 100% из-за одной неточности, сильно не влияющей на суть, но я снизил балл по правилам , так как незнающего человека она могла ввести в заблуждение. Однако на уточняющий вопрос модель ответила верно, подправив формулировку.

Остальное порадовало: корректные и легко проверяемые ссылки на нормы права, аккуратные отсылки к «Консультант+» и официальным источникам, четкая структура ответа, оговорки по исключениям и актуальности, более прозрачная логика ответов, скорость. В ответе появились нюансы, о которых я раньше даже сам не задумывался - хороший признак роста глубины анализа.

💬 Что по итогу?

По фактической точности ChatGPT-5 сравним с лучшими результатами ChatGPT-4.5 и Gemini 2.5 Pro. Но по ощущениям - это шаг вперед: глубже анализ, прозрачнее логика доводов, выше качество источников, значительно шустрее.

Если вспомнить февраль, когда ChatGPT-4o без релевантных НПА в диалоге давал лишь 76,7% правильных ответов против нынешних 98,33%, - прогресс впечатляет. Раньше, чтобы стабильно выйти на 90%+ правильных ответов, приходилось обязательно вручную подгружать нормативно-правовые акты. Поиск по интернету мало помогал: модели часто тянули материалы с нерелевантных площадок (Дзен, ВК и пр.) или иностранных сайтов.

Теперь подход стал строже: ChatGPT-5 хорошо работает с поиском, явно фильтрует источники, старается отбрасывать блоги и старается выбирать официальные ресурсы. В приоритете - НПА, ПП ВС РФ, официальные разъяснения и сайты вроде «Консультант+», «Гаранта». Также стало заметно больше правовых нюансов и корректных оговорок.

Но по моим ощущениям - ChatGPT 5 это все же качественное планомерное развитие, а не фундаментальный сдвиг. Для опытных пользователей модели o3 ChatGPT-5 - это эволюция без вау-эффекта: ключевой плюс в глубине рассуждений и качестве цитируемых источников. Пользователи DeepSeek, скорее всего, наоборот будут под впечатлением.

При этом ИИ- гонка продолжается: Google к концу года обещает релиз Gemini 3.0. Так что держим руку на пульсе .

🤖 На этом свой доклад заканчиваю и еду на дачу, подальше от всего этого ИИ-безумия.

🎙️ Сегодня провели третий модуль нашего курса по ИИ в Институте адвокатуры Санкт-Петербурга.

Говорили про поиск информации, подготовку правовых заключений и анализ процессуальных документов с помощью искусственного интеллекта.

💡Основной акцент был на новом ChatGPT-5 Thinking. Его аналитические возможности нравятся мне все больше: режим «поиска» уже почти достиг уровня глубокого исследования, а логика действий и щепетильный подход в работе с источниками сильно радуют.

🚢 Но сегодня я еще прошелся "катком" по DeepSeek. Возможно, я к нему суров, но причины для критики есть.

Постараюсь быть объективным:
1️⃣с февраля DeepSeek серьезно не обновляется
2️⃣нет функции "проекты"
3️⃣нет кастомных ботов
4️⃣отсутствует глубокое исследование
5️⃣нет коннекторов
6️⃣есть проблемы с безопасностью
7️⃣случаются зависания серверов
8️⃣систематически галлюцинирует даже в режиме «поиска».

Да, в начале года DeepSeek выглядел солидно и впечатлял возможностями. Но сейчас он застрял в развитии и на данный момент я не использую его для серьезных задач.

ChatGPT, Claude, Gemini ушли сильно вперед. Да что говорить - наш российский GigaChat c февраля по август получил серьезные обновления (появились рассуждающие модели, режимы поиска и глубоких исследований, модернизирован умный редактор, ряд обновлений в приложении и т.д.).

Но только Deepseek особо не меняется с февраля. А в гонке ИИ 7 месяцев без обновлений  - это почти забвение 😂

На данный момент единственное преимущество Deepseek - это его доступность (бесплатно и без ограничений для пользователей из России). Возможно, обновления всё-таки выйдут, но тогда это будет уже совсем другая история.

💬 Комментарии в защиту Deepseek ожидаю ниже 👇😂

Про клонирование своего стиля в текстах

Иногда слышу от коллег: «Мне не нравится, как ИИ пишет тексты. Они получаются пластмассовыми».

Но проблема во многом не в ИИ - он просто точно выполняет то, что ему заложено в промпте.

Если в промпте не прописан формат ответа - стиль, тон, подача, логика аргументации и т. д. - ИИ работает в «стандартном режиме». Он не будет напрягаться, а просто выдаст типовой усредненный текст.

Few-shot

Чтобы уйти от шаблонных ответов, можно использовать few-shot промптинг. Дайте модели 3- 5 примеров своих текстов и попросите ориентироваться на них как на стилистический референс. Качество текстов заметно возрастет. Но этот метод - только база. Дальше - интереснее.

Клонирование авторского стиля

Более продвинутый и масштабируемый вариант - полноценное клонирование своего авторского стиля.

Этот способ позволяет ИИ писать тексты в стиле, максимально схожим с автором. Но он более сложен в исполнении и более требователен к мощности ИИ-модели.

Суть метода:

1️⃣ Сбор корпуса. Предоставляете модели 5-8 вариантов своих текстов (больше - лучше).
2️⃣ Анализ. ИИ разбирает ваш макро- и микростиль на атомы: слова, обороты, абзацы, клише, аргументация и т.д.
3️⃣ Создание «карточки стиля». На выходе - структурированный документ (часто в формате JSON), описывающий ваши авторские паттерны.
4️⃣ Применение. Карточка добавляется в системные инструкции и ИИ при написании текста начинает имитировать ваш стиль.

Что на выходе?

Точность копирования авторского почерка достигает 90–95%.
Иногда результат даже пугает - настолько точно ИИ считывает и воспроизводит ваш стиль: интонации, структуру, ритм подачи.

🎙️Эту технологию мы подробно разбирали на недавно прошедшем курсе по нейросетям в Институте адвокатуры Санкт-Петербурга (спасибо всем слушателям за участие ❤️).

Участники курса получили в свою коллекцию рабочий промпт - клонирование своего стиля в процессуальных документах.

📱 Но этот же подход отлично работает и с постами в соцсетях. Если хотите, чтобы в telegram или других соцсетях ИИ говорил именно вашим голосом, а не выдавал «пластмассу» - используйте ту же механику.

💬 Готов поделиться пошаговым планом и промптом для извлечения собственного стиля из Telegram-постов - с последующим его применением при написании новых постов. Накидайте огней, если актуально 🔥

Клонируем авторский стиль блога - алгоритм

Итак, действуем по шагам.

1️⃣Собираем корпус текстов. Это база для анализа, из которой ИИ будет извлекать ваш стиль. Самый минимум это 5-8 постов, в идеале от 15–20 и больше.

Простой путь: вручную копируем тексты в один текстовый файл (блокнот) с расширение .txt, разделяя их заголовками «пост 1», «пост 2».

Продвинутый путь (рекомендую): делаем экспорт истории чата из Telegram-канала. Справа вверху (три точки) → «Экспорт истории чата» → выбираем формат JSON и нужный период выгрузки (например, 2-3 месяца). На выходе получаем структурированный файл в формате JSON с нашими постами, который ИИ понимает идеально.

2️⃣ Анализируем стиль. Загружаем наш файл (txt или json) в диалог с мощной моделью. Самый идеальный вариант - ChatGPT 5 Thinking, чуть хуже Gemini 2.5 Pro. На этом шаге вам понадобится специальный «извлекающий» промпт, который заставит ИИ проанализировать и структурировать все стилистические нюансы ваших текстов.

Промпт скидываю следующим постом.

3️⃣ Создаем «карточку стиля». После анализа модель выдаст результат в формате JSON - на первый взгляд, это «абракадабра» из кода. Но это анализ вашего стиля в машиночитаемом формате. Копируем этот текст целиком в Блокнот, сохраняем и меняем расширение файла с .txt на .json. Теперь у нас есть машиночитаемая карточка вашего авторского стиля.

4️⃣Пишем новый пост. Идем в новый диалог с ИИ. Подаем на вход три вещи:

- Задачу (например, «напиши пост про раздел имущества на основе этих тезисов»).
- Сам черновик/тезисы поста.
- Нашу «карточку стиля» в формате json в качестве примера.

В промпт обязательно включаем раздел стиль, примерно вот так:

### Стиль: пиши пост строго по карточке стиля (JSON приложен): используй только ее параметры (тон/ритм/структура/эмодзи/типографика и т.д.), а содержание бери исключительно из моих тезисов.

5️⃣Результат. На выходе получаем текст поста, максимально имитирующий (насколько это возможно) ваш стиль в блоге.

Ограничения

🔷Слабые модели не справятся в этой задачей, так как не смогут должным образом обработать извлекающий промпт и уловить все нюансы стиля. Лучшие извлекающие модели ChatGPT5 Thinking, далее Gemini 2.5 Pro.
🔷Качество анализа напрямую зависит от чистоты и объема корпуса ваших текстов. Чем меньше примеров - тем хуже результат.
🔷При написании постов с клонированным стилем лучше всего использовать Gemini 2.5 Pro, которая гораздо лучше извлекает и повторяет авторский почерк из "карточки стиля" по сравнению с другими моделями.
🔷Ручная правка - наше все. Текст будет максимально похож на ваш, но без ручной правки все равно не обойтись.

🚢 Итог: способ позволяет «оцифровать» ваш авторский ДНК и эффективно использовать ИИ при написании текстов в своем блоге. Тестируем, пробуем, внедряем

Записал видеоурок за 5 минут с помощью NotebookLM

Сервис теперь умеет создавать не только аудиоподкасты, но и короткие видеоматериалы на основе загруженных документов.

Это открывает довольно интересные возможности для получения информации и обучения.

Я провел эксперимент - закинул в NotebookLM три своих последних поста о клонировании авторского стиля и попросил создать из них видеоурок.

В итоге получился короткий ролик, который наглядно объясняет и визуализирует процесс, описанный в моих постах.

На мой взгляд - это очень мощный инструмент для образования/самообразования, так как позволяет делать видеоуроки по любым вашим источникам в блокноте.

Единственное, что меня смутило, - неправильное ударение в моей фамилии 🤖

💬 Сам ролик скидываю следующим постом. Поделитесь, как вам результат?

Про контекстное окно и токены. Или сколько информации может «переварить» ИИ в рамках одного диалога?

Решил разобрать ключевое техническое ограничение ИИ, которое напрямую влияет на качество ответов нейросети при работе с документами.

Речь пойдет про размер контекстного окна.

✍ Почему это критически важно для юриста?

Все просто: если загрузить в ИИ больше документов, чем он способен обработать, модель «забудет» часть информации. Это неминуемо приведет к «галлюцинациям» - ИИ может проигнорировать важный пункт договора, не учесть норму права или пропустить ключевой факт из решения суда.

Разбираемся, как все это работает.

🧠 Что такое контекст и токены

Контекстно окно - это, по сути, «оперативная память» ИИ в рамках одного диалога. В этот лимит входит все: наш запрос (промпт), приложенные файлы, внутренние рассуждения модели и ее финальный ответ. Наши уточняющие вопросы и последующие ответы модели также заполняют контекст. Размер контекстного окна измеряется в токенах.

Токены - это «кусочки» информации, на которые ИИ дробит наш текст. У каждой модели свой способ «нарезки», поэтому одна и та же страница текста может «весить» разное количество токенов в разных ИИ-сервисах.

✨ Примеры в цифрах

Недавно обновленный DeepSeek заявил о расширении окна до 128К токенов - это примерно 200 -250 страниц русскоязычного текста (в зависимости от его плотности).

Соответственно, загружать в Deepseek больший объем информации в рамках одного диалога - совершенно бессмысленно, он просто не учтет часть контекста.

И, как следствие, мы получим недостоверный ответ, разочаруемся и будем везде говорить, что ИИ не работает. Хотя мы просто перегрузили контекст.

📎 Отличается ли размер окна на платных и бесплатных тарифах?

Часто - да. И в некоторых моделях эта разница существенная. Например, в ChatGPT, размер контекстного окна напрямую зависит от подписки. Бесплатные пользователи получают всего 8К токенов (≈12 страниц текста), в то время как лимит в платных подписках сильно увеличен, что позволяет решать серьезные задачи.

❓ Что делать, если объем документов больше лимита?

Нужно понимать: даже если интерфейс позволяет загрузить много файлов, это не обходит лимит контекстного окна.

Попытки объединить документы в один файл также не помогут, если итоговый объем в токенах превышает возможности модели.

В этой ситуации есть три варианта:
1) использовать ИИ с большим размером контекстного окна;
2) дробить задачу на части и делать анализ поочередно в разных диалогах, если объем документов превышает размер контекстного окна;
3) использовать функции на базе технологии RAG. Сервисы на его основе (например, «проекты» в ChatGPT/Claude, боты или NotebookLM) сначала индексируют все данные, а затем для ответа подтягивают только релевантные фрагменты, решая проблему «забывания». Это позволяет в некоторой степени обходить ограничения контекстного окна, но и там есть свои нюансы.

🚢 Ключевой вывод для практики

При работе с любой моделью ИИ всегда учитывайте размер ее контекстного окна.

Это главный технический параметр, который определяет, можно ли доверять конкретной ИИ-модели анализ объемных документов и каков максимальный размер информации она способна обработать в рамках одного диалога.

На данный момент безусловный лидер по этому показателю - Gemini 2.5 с окном чуть более 1 млн токенов , что позволяет анализировать действительно большой объем данных (≈ 1600 страниц русскоязычного текста).

Кстати, наглядно понаблюдать за лимитами контекстного окна можно на платформе для разработчиков - Google AI Studio, о которой ранее я уже рассказывал.

ИИ в повседневной жизни: как я выбирал щенка 🐾

В последнее время все чаще ловлю себя на мысли: ИИ прочно вошел в мою повседневную жизнь.

Помимо профессиональных задач, у меня набралось уже пару десятков бытовых кейсов: подбор комплектующих для апгрейда компьютера, диагностика и ремонт газонокосилки, , выбор оптимальной бытовой техники в заданном бюджете, усиление сигнала интернета, разбор проблем с вентиляцией - и так далее.

Но самая теплая история - про выбор щенка миттельшнауцера.

🍀 Первый просмотр щенка

Нам порекомендовали заводчика. Я приехал смотреть щенков и растерялся: все приветливые, красивые, игривые, энергичные, глаза - пуговки. Один, правда, заметно выделялся - корпус мощнее, лапы крепче, рост выше. Я сам парень габаритный и, конечно, потянулся именно к нему … но остановил себя: эмоции - эмоциями, а решение должно быть взвешенным и не помешает взгляд со стороны - со стороны ИИ.

💡 Помощь ИИ

Дома открыл ChatGPT 5 Thinking. Загрузил фото щенков и их родителей, описал вводные - без намека, что один из малышей крупнее остальных. Попросил оценить перспективность по мощи и экстерьеру.

Важно: ИИ не может по-настоящему оценить здоровье и возможные проблемы у щенка - это работа квалифицированного ветеринара. ИИ также не может оценить характер, нервную систему и психологию собаки. Что ИИ умеет - это анализировать экстерьер: соответствие стандарту породы, пропорции корпуса, баланс, углы конечностей, постав и т.д. Проще говоря, цифры и геометрию, а не физиологию и поведение.

Ответ ИИ меня удивил: он выделил того же щенка, что и я после просмотра. Но главное - ИИ дал цифры, аргументы, сопоставления. Холодный расчет к теплому сердцу. Это было аргументированное второе мнение по экстерьеру собаки.

А уже далее последовала консультация настоящего ветеринара- человека по прививкам и здоровью.

❤️ Финальный просмотр и выбор щенка

После отчета ИИ и рекомендаций ветеринара мы с супругой поехали на финальный просмотр - проверить не таблицы, а контакт.

И теперь все стало ясно за пять минут: тот самый крепыш оказался самым заинтересованным в нас, ловил взгляд, тянулся к рукам и быстро успокаивался рядом. Супруге он понравился больше всех именно из-за поведения и этой эмоциональной близости.

В итоге этот крепыш обрёл дом, а моя семья пополнилась этим мохнатым другом 🐶

💬 Мой промпт по выбору щенка и ответ ИИ скидываю следующим постом ↩️

Визуализация информации с помощью ИИ

Визуализация - мощный инструмент юридической коммуникации. Но давайте честно: юристы не дизайнеры.

Меня лично всегда отпугивала история с legal design в части визуализации - не потому что это не нужно, а потому что приходилось либо привлекать дизайнера (а это дополнительное звено, которое увеличивает сроки подготовки документа и бюджет для доверителя), либо самому осваивать сложные программы (что еще дольше).

Но теперь это можно делегировать ИИ. Причем он делает это молниеносно и на очень достойном уровне.

✍ Что за инструмент?

Один из сервисов, которым я сам часто пользуюсь в последнее время - Napkin AI.

Это нейросеть, которая из обычного текста делает наглядную визуализацию: схемы, таймлайны, инфографику и т.д.

💡Как работает?

Мы пишем текст (например, список аргументов, структуру кейса, хронологию событий), а Napkin AI превращает его в аккуратный визуал.

Можно настраивать стиль, цвета, шрифт, экспортировать в PNG, SVG, PDF.

Работает буквально за секунды.

Где это может пригодиться?

🔵В документах. Логическая схема с аргументами, таймлайн событий или инфографика могут усилить позицию.

🔵В работе с доверителем. Чтобы наглядно объяснить сложную правовую стратегию, этапы судебного процесса, структуру рисков и т.д. Визуальная схема помогает убедиться, что вас поняли правильно.

🔵В переговорах. Чтобы визуализировать опции для урегулирования спора или структуру предложения. Схемы делают сложные условия понятными и прозрачными для всех сторон.

🔵Для контента и обучения. При создании презентаций, постов для соцсетей, инструкций, гайдов для доверителей, материалов для вебинаров/ семинаров и т.д.

Про доступность и тарифы

Доступен для российских пользователей, доступ по google-аккаунту.

Начать можно бесплатно. У базового тарифа есть свои ограничения, но его функционала вполне достаточно, чтобы закрыть большинство повседневных задач.

Если же понадобятся расширенные возможности, то платные тарифы начинаются от $9 в месяц.

🚢 Вывод

Napkin AI - простой и быстрый способ визуализировать данные без навыков дизайна. Удобен для всех, кто работает с текстами, аргументами и презентациями и хочет сделать их понятнее и убедительнее.

💬 Кто уже пробовал Napkin AI или схожие инструменты? Поделитесь, где используете - в судах, переговорах, обучении?