Кто лучше вайбкодит?

В интернете можно найти сотни бенчмарков, по которым сравнивают нейросети: одни гоняют их по решению университетских задач и математических головоломок, другие проверяют логику и здравый смысл, третьи оценивают практическое применение: способность писать код, создавать тексты или генерировать идеи.
Почему бы не провести своё исследование?

Спойлер: на мой вгляд, Google справился лучше всех.

Задача: собрать лендинг для конференции Digital Learning с новым дизайном.

Условия:
1. Один плохой промпт (мы же хотим написать ИИшке «сделай хороший сайт для конференции» и чтобы она сделала, правда?);
2. Дал ссылку на лендинг конференции (чтобы было понятно, что за мероприятие, какая программа и условия);
3. Не больше 2 итераций правок (с бесконечными правками всё что угодно можно довести до идеала);
4. Нужна только главная страница сайта.

Участники: Google Gemini (с Antigravity (да, не совсем честно)), DeepSeek, GPT-5.1 (OpenAI) и Grok.

Результаты есть в видео в шапке. При клике на ссылки выше можно «пощупать» сайты самим.

По каким критериям сравнивал?
1. Дизайн (субъективно)
2. Функциональность (наличие багов и прикольные/полезные/сложные функции)
3. Адекватность информации*
4. Скорость работы
*Конечно, правильно было бы разделить запрос на 2 части: в начале составить текст и отредактировать его, а потом попросить использовать этот текст в лендинге. Но с таким подходом любая нейросеть напишет адекватный текст.

🎨 Дизайн
Мне понравились все варианты.
Больше всех постарался Google: добавил кучу ховеров и анимаций, уместно использовал шрифты, «трендово» применил бенто-стиль (если бы вместо смайликов нарисовал иконки – цены бы ему не было).

С точки зрения мобильной версии – все справились хорошо, кроме ChatGPT. Адаптив там есть, но весь кривой.

⚙️ Функциональность и баги
Тут очевидное лидерство за Google (ну кто бы сомневался, т.к. я использовал Antigravity).

Всё работало с самого начала без багов. Отдельный плюс за удобную систему фильтров. В дополнительных итерациях добавил фотографии спикеров (ему, как и всем остальным, пришлось кидать ссылки на фотки) + воспользовавшись «инициативой» платформы, добавил чат с ИИ (промпт писал тоже Google, и над ним явно нужно поработать), но фишка классная.

DeepSeek сделал таймер обратного отсчёта (скопировал идею с оригинального сайта). Но если идея хорошая, почему бы и не скопировать?
Но был единственным, у кого были баги и после первой итерации, и после второй всё исправить не удалось.

ChatGPT добавил очень неудобную (но сложную) форму для заявок. Плюс за сложность, минус за UX.

📝 Адекватность информации
Тут не справились все.

DeepSeek более-менее постарался брать информацию с сайта, а не выдумывать всё полностью (не то чтобы получилось хорошо, но лучше, чем у других).

Grok вообще не заморачивался и накидал шаблон – дальше заполняй сам (вот тут поменяй имя на нужное тебе, сюда ссылку на фотку, дальше тему укажи, хочешь добавить ещё выступления – скопируй блок). Интересное сделал ИИ – рутину, человек, пожалуйста, делай сам.

⚡️ Скорость работы
Google, ChatGPT и Grok справились практически одновременно. А вот DeepSeek думал в несколько раз дольше, и контекст оказался слишком большим. Пришлось просить его продолжать.

А чья работа больше всего понравилась вам?

———-

Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning

Режим обучения в Google Gemini: даже гиганты пока не могут.

Google добавил режим обучения в свой ИИ-чат Gemini. Давайте разберемся, как он работает и что из себя представляет.

Как запустить?
Всё просто: заходим в Gemini и в нижнем меню выбираем соответствующий режим. Затем говорим ИИ, чему хотим научиться, и при необходимости загружаем файлы (учебники, стандарты), на которые он будет ориентироваться.

Что умеет?
1. Составляет программу обучения — предлагает гибкий выбор темы и перестраивает материал под уровень ученика.

- Круто звучит? Очень круто.
- Хорошо ли это работает? Нет.

o В начале мы получаем базовое описание темы, которой я хочу научиться.
Потом ИИ дает мне 3 темы на выбор, с чего бы я хотел начать. При этом зачастую начать с начала нельзя.
o ИИ не оценивает текущие знания. Было бы логично спросить пользователя о его уровне и, при необходимости, проверить его вопросами или тестом.
o Темы часто идут не по порядку, ключевые части пропускаются. Например, в технике продаж мы поверхностно прошли «выявление потребностей» (меньше страницы А4), задали один вопрос и перешли дальше. Подготовка и установление контакта вообще были пропущены.
o Создается ощущение, что под капотом — простой промпт:
«Объясни тему → задай вопрос → дай обратную связь → предложи 3 темы для продолжения».
o Мой промпт, написанный за минуту для DeepSeek, дал аналогичный результат. А с просьбой иллюстрировать ответы — DeepSeek начал рисовать схемы, фактически сравнявшись с функционалом Google.

Промпт
Представь, что ты тренер по продажам и к тебе пришел новый продавец, которого ты должен обучить технике продаж. Действуй по алгоритму:
Начни с базовой темы, в конце задай вопрос на проверку знаний → После того, как сотрудник ответит - дай обратную связь → Предложи выбор из 3 логичных тем для продолжения обучения.

2. Отвечает на вопросы по теме — это стандартная возможность любого ИИ-чата.

3. Составляет тесты для проверки знаний — работает хорошо, но чаще всего тест нужно запрашивать самостоятельно.

o Тесты имеют специальный удобный интерфейс.
o К вопросам можно запросить подсказку.
o Даётся развернутая обратная связь по ответам.
o Можно попросить объяснить ответ подробнее или задать вопрос в чате.
o В конце получаем красивую и функциональную табличку с результатами: можем проанализировать результаты, посмотреть основные тезисы на карточках или составить памятку. Удобно и полезно.

Главная проблема — в отсутствии педагогического дизайна. Google не строит образовательную траекторию, а просто выдает информацию блоками по шаблону. Нет настоящей адаптивности, глубокой проверки понимания, а погружение в тему поверхностное.

Концепция обучения с ИИ в подобных интерфейсах — это про инициативу ученика. Google пытается частично взять её на себя, немного «подпихивая» к знаниям.
Дает ли это эффект? Возможно.

Не могу сказать, что продукт плохой. Скорее это просто не то, чего хочется ожидать от «ИИ-репетитора от Google». Особенно после таких прорывных проектов как NotebookLM и Learn Your Way.

P.S. потратив 15 минут на разработку промпта, получил результат, возможно, даже интереснее чем в режиме обучения. Промпт в комментариях.

Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning