ChatGPT и LLM

Взгляд практикующего архитектора на стек LLM в 2026 году — уровни моделей, провайдеры инференса, слои оркестрации, инструменты для оценки и компромиссы, которые действительно имеют значение, когда вы запускаете AI в продакшен. Всё, что вы хотели бы услышать до того, как начали.

За какой моделью тянуться, в зависимости от типа задачи. GPT, Claude, Gemini, reasoning-модели и open-weights варианты — отсортированы по тому, в чём они на самом деле сильны, с простыми правилами выбора.

Поиск и AI-ассистенты — не взаимозаменяемы. Практическое руководство о том, какой инструмент подходит для какого вопроса, с примерами в сравнении и случаями, где стоит использовать оба.

Устойчивые убеждения об ИИ мешают даже умным взрослым людям попробовать его в работе. Каждый миф разобран честно: что в нём правда, что преувеличено и что с этим делать.

Современный AI читает фото, графики, скриншоты и рукописный текст почти так же легко, как текст. Практический гид: что работает, что нет, и тридцатисекундный чек-лист по приватности перед загрузкой.

Разговаривать с AI кажется странным секунд девяносто, а потом превращается в самый естественный интерфейс из существующих. Практический гид по голосовому режиму — в чём он хорош, в чём плох и как им реально пользоваться.

ИИ не думает как человек. Он генерирует вероятные продолжения из контекста. Простая ментальная модель делает почти все советы по промптингу гораздо понятнее.

ИИ не обманывает намеренно, как человек. Модель может генерировать гладкие, но ложные детали, потому что правдоподобие и проверка фактов — разные задачи. Вот что происходит, почему это случается и как не обжечься.

Четыре мейнстримных ИИ-ассистента, разобранные простым языком. Нетехническое руководство по выбору первого ИИ — исходя из того, чем вы уже пользуетесь и чего на самом деле хотите.

Сравнение бесплатного ChatGPT, ChatGPT Plus и ChatGPT Pro без жаргона — что меняется при апгрейде и как понять, действительно ли он вам нужен.

Управляемая шестидесятиминутная экскурсия по ChatGPT — от регистрации до первой настоящей победы. Каждая кнопка и каждая настройка, которая имеет значение, по порядку.

AI в 2026 году для большинства людей означает одну конкретную вещь, и это не то, что показывали в кино. Простое объяснение того, что происходит на самом деле, что AI делает хорошо и чего он не делает.

Y Combinator. Кейноут Карпатого на AI Startup School рамкует LLM как новый класс компьютера — utility, fab и OS, свёрнутые в одно — и аргументирует «частично автономные» продукты с поводком, контролируемым человеком. Это самая чистая формулировка той ментальной модели стека, которую предполагает статья: что вы выбираете провайдеров инференса и инструменты под программируемую подложку, а не под чат-бота.

Andrej Karpathy. Самое ясное от и до объяснение на YouTube того, чем на самом деле является LLM — претренинг, токенизация, SFT, RLHF, reasoning RL, использование инструментов, галлюцинации — на уровне детализации, нужном инженеру, чтобы рассуждать о компромиссах между моделями. Посмотрите его один раз, и решения «GPT-класса vs. модели с открытыми весами vs. reasoning-модель» из статьи перестанут казаться выбором бренда и начнут выглядеть как выбор training-рецептов.

AI Explained. Старее статьи (март 2024), но полезна методология: один аккуратный рецензент прогоняет одни и те же сложные задачи — OCR, теория сознания, следование инструкциям, математика — через три фронтирные модели бок о бок и показывает, ровно где каждая трескается. Имена моделей устарели, фреймворк сравнения — нет.

Andrej Karpathy. Карпатый отводит отдельные главы «помните, какой моделью вы пользуетесь, тарифные уровни» и «модели с рассуждениями и когда ими пользоваться», а потом весь оставшийся обзор переключается между ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Perplexity. Это самое близкое к тому, чтобы посмотреть, как шпаргалка из статьи применяется вживую человеком с твёрдыми мнениями о том, когда каждый тариф отрабатывает свои деньги.

Jeff Su. Джефф открывает с того самого спектра, на котором держится статья: ChatGPT и Gemini на «творческом» конце, Perplexity и Google Search на «точном, актуальном, с источниками», — а потом показывает третий вариант в действии. Сравнение медалей Олимпиады в середине — самое чистое демо «вот когда вы спрашиваете чат-бота, а вот когда гуглите», что мы видели. После просмотра у вас будет третий инструмент в вашем поисковом распорядке и рабочее правило, как выбирать между тремя.

Acerola. Разработчик-эссеист терпеливо проходит троицу мифов «ИИ — это просто шлак / ИИ — это магия / ИИ — это воровство» с кодом на экране. Если миф №4 или №7 из статьи («это просто плагиат», «это просто плагиат, но для искусства») вас задевал, это видео — то, которое заслуживает право с вами не соглашаться.

Cleo Abram. Клео Абрам проходит между крайностями «оно нас всех убьёт» и «оно глубже, чем огонь», задаёт Эрику Шмидту неудобные вопросы и приземляется на трезвую середину. Рамка «мы живём внутри проблемы вагонетки» — ровно дух статьи: не отмахиваться от технологии и не катастрофизировать её, а просто понять, что она такое.

OpenAI. Четыре минуты, в течение которых человек подносит к камере рукописное линейное уравнение, а ChatGPT ведёт его через решение, не давая готового ответа. Это самое чистое и короткое демо «модель реально видит то, что я ей показываю», и оно описывает рекомендуемые в статье сценарии — рукописные заметки, простая математика, заснятые документы — лучше любого пошагового туториала, что нам встречался.

OpenAI. Два экземпляра голосового режима разговаривают друг с другом, у одного из них есть доступ к камере, чтобы описывать комнату. Три минуты — и самый эффективный способ усвоить, чем голосовой режим отличается от старых интерфейсов в духе «нажми микрофон, подожди, послушай»: прерывание, тон, музыка, видение в реальном времени — всё в одном клипе.

OpenAI. Это та самая презентация, на которой впервые показали голосовой режим ChatGPT в реальном времени. Марк Чен делает демо с дыхательным упражнением, Барретт Зоф — демо с репетитором по математике, а потом они переключаются на синхронный перевод итальянский–английский. Двадцать шесть минут «а, вот что они имеют в виду под „говорить с ИИ как с другом“». Модель и возможности, показанные тогда, с тех пор только улучшились.

Andrej Karpathy. Продолжение, где Карпатый реально садится перед ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity и пользуется ими как продвинутый пользователь. Посмотрите его после статьи и его же «Intro» — вы увидите ментальную модель в действии в реальном времени, включая мелкие выборы (какая модель, какой режим, когда вставлять, а когда загружать файлом), которые отделяют разочарованных новичков от людей, получающих полезные ответы с первой попытки.

Computerphile. Долгая, спокойная беседа с исследователем безопасности ИИ Робом Майлзом о том, почему модель, обученная предсказывать правдоподобный текст, всегда — структурно — будет иногда выдумывать факты. Запись начала 2023-го, но базовый механизм, который она объясняет, не изменился, и эта рамка до сих пор — самый чистый способ усвоить «это движок беглости, а не движок истины».

IBM Technology. Мартин Кин сортирует галлюцинации по четырём именованным категориям — противоречия внутри предложения, противоречия промпту, фактические ошибки, бессмыслица — и разбирает каждую на световой доске. После того как статья даёт вам «почему», это видео даёт словарь, чтобы распознавать тип ошибки в живой природе и решать, насколько доверять конкретному ответу.

Tina Huang. Спокойная 19-минутная карта основных семейств моделей — линейка GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini от Google плюс игроки из мира open source — и того, какой тариф внутри каждого семейства заслуживает вашего времени. После того как статья говорит вам «выбери одну и держись её месяц», это видео объясняет, что на самом деле предлагает выпадающее меню внутри этой одной. Честно высказанное мнение без перегиба в горячий тейк.

Ryan Doser. Райан проходит по каждой функции, которая реально ограничена тарифом за $20: лимиты использования, продвинутый голосовой режим, ограничения по изображениям и Sora, кастомные GPT, семейство o1 — и сравнивает их с текущими бесплатными альтернативами вроде Claude, Gemini и Perplexity. Просмотров поменьше, потому что тема узкая, но это самое аккуратное актуальное сравнение бок о бок, которое не растворяется в хайпе, — поэтому мы выбрали его, а не более шумные ролики из серии «Plus изменил мою жизнь».

Tina Huang. Терпеливый обзор текущего приложения ChatGPT по каждому пункту боковой панели. Полезно, когда статья помогла вам войти в аккаунт и хочется, чтобы кто-то указал на каждую иконку и объяснил, что она делает — голосовой режим, кастомные GPT, проекты, память, всё подряд — без скачка сразу к «продвинутому промптингу».

Matt Wolfe. Записано в конце 2025-го, так что экраны всё ещё выглядят как те, что вы увидите сегодня. Первая треть — сравнение тарифов, настройка аккаунта, доводка параметров — это ровно та пошаговая база, которую покрывает статья, а вторая половина (проекты, canvas, файлы, ветвления) даёт предпросмотр того, что на самом деле скрывается за каждым пунктом меню, прежде чем вы пойдёте исследовать сами.

Stanford Online. Эндрю Ын, один из тех, кто реально строил эту отрасль, спокойно говорит о том, в чём ИИ хорош, в чём нет и где находятся реалистичные возможности. Полезный противовес мнениям из соцсетей — тот же спокойный тон без хайпа, что и в статье, только с большей глубиной по вопросу «куда это всё на самом деле движется».

3Blue1Brown. Самая аккуратная восьмиминутная ментальная модель LLM на YouTube. Грант Сандерсон разбирает «предсказание следующего слова», параметры, обучение и обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека, ни разу не скатываясь в хайп. Посмотрите его сразу после статьи — и фраза «ИИ — это просто автодополнение на стероидах» перестаёт быть лозунгом и становится полезным сокращением.