Скопировать ссылку
Открытое рассуждение в нейросетях
До 2025 года большинство пользователей не понимали, как именно нейросети формируют ответ: первые модели GPT и его аналоги часто галлюцинировали. К осени 2024 ситуация поменялась, когда в большинство популярных языковых моделей начали встраивать функцию поиска по источникам, создавать большее контекстное окно для обработки документов и серьезнее подходить к поиску первоисточников информации для обучения ИИ.
Развитие нейросетей могло бы быть более планомерным, где неоспоримое лидерство оставалось бы за компанией OpenAI, создателя ChatGPT, но в январе 2025-го все изменилось.
Буквально в первые рабочие дни после новогодних праздников мир узнал о функционале открытого рассуждения в китайской нейросети DeepSeek. Благодаря этой функции — Deep Think или R1 — отображения логики построения ответов и моментального исправления своих же ошибок — вы можете видеть, как рассуждает нейросеть перед выдачей развернутого ответа.
Эту технологию инженеры машинного обучения назвали reasoning, что в переводе с английского можно назвать «причинно-следственная связь».
Уже за первый квартал 2025 года все крупные производители нейросетей Америки, Европы и Азии обновили свои продуктовые линейки языковых моделей, добавив функцию рассуждения. Началась открытая медийная конфронтация за право быть лучшим в части открытого рассуждения.
Тенденция к созданию «мыслящих» нейросетей стала главным трендом этого года.
Если вы еще не тестировали функцию мышления в нейросетях, то рекомендую начать уже сейчас. Попробуйте «скормить» DeepSeek-R1, которая работает абсолютно бесплатно и без сторонних сервисов, любую задачу на создание текстов или обработку документов. Ниже приведен пример, как нейросеть домысливает за вас структуру ответа, расставляет приоритеты и подбирает наиболее подходящие тезисы под запрос.
Результат мышления нейросети DeepSeek-R1
Результат обработки запроса в DeepSeek-R1
На фоне популярности R1 ряд других нейросетей, как Perplexity, Qwen 2.5-Max, почти сразу же интегрировали данный функционал. Через несколько дней подобная опция появилась в ChatGPT, o3-mini под названием Deep Think, Gemini 2.0 Flash Thinking от Google, Grok3 Deep Search от xAI Илона Маска настроили открытую логику рассуждений, запустив новую волну общения, восприятия нейросетей как верного друга и собеседника.
Сложно сказать, кто сейчас лидирует в ИИ-гонке «мыслящих» нейросетей: релизы обновлений публикуются каждый месяц, крупные игроки устраивают «баталии» в технических характеристиках, но последнее слово всегда остается за пользователем.
В этой ИИ-гонке не отстает и Россия. На днях инженеры Яндекса добавили режим рассуждений и загрузку файлов в «Алису». Пока функционал доступен пользователям с подпиской Pro и имеет лимит на 10 запросов в день. Но не исключаю, что опция будет раскатана и на всех пользователей «Яндекса» в течение года.
Промпты больше не нужны
В 2025 году нет необходимости генерировать промпты. Нейросети научились понимать даже бессвязные куски информации и собирать их в единый структурированный ответ. Число обращений к нейросети сократилось с пяти до одного-двух, за время существования они обработали уже миллиарды предложений из интернета, книг, статей и других источников. В процессе обучения новые модели «видят» разные стили написания, способы выражения мыслей и даже неидеальные, бессвязные фрагменты текста. Благодаря такому разнообразию данных сеть учится распознавать общие паттерны языка, даже если конкретный текст выглядит неструктурированным.
Современные модели используют специальные архитектуры, такие как трансформеры, которые работают с механизмом внимания. Это помогает им фокусироваться на важных частях текста и учитывать, какие слова или фразы связаны между собой. Таким образом, даже если текст содержит элементы, которые кажутся бессвязными, нейросеть может выделить ключевой смысл и понять общий контекст.
Ради эксперимента предложите своим детям или пожилым взрослым задать вопрос к нейросети. Думаю, результаты их очень удивят.
Ответ нейросети o3-mini
Сила — в открытом коде и локальных решениях
На рынке есть модели, которые работают с открытым исходным кодом, так называемые open source решения. Нейросети с открытым исходным кодом можно свободно изменять и настраивать под свои нужды. Это дает возможность создавать уникальные решения и улучшать их под конкретные задачи. Компаниям не придется покупать дорогие лицензии, open source продукты работают для всех бесплатно.
Любой IT-специалист, который заинтересован в перенастройке внутренних процессов компании, может посмотреть, как устроен код нейросети, и использовать его для своих проектов. Это похоже на библиотеку с книгами, которые все могут читать и изучать.
Наиболее оптимальным вариантом для российских компаний будут азиатские нейросети, как DeepSeek или Qwen: на базе их открытого исходного кода можно развернуть свою инфраструктуру быстро, дешево и без затрат на техническое обслуживание. Если есть интерес интегрироваться с решениями от OpenAI или xAI, нужно учитывать, что компания официально не предоставляет свои услуги в России. Поэтому могут возникать юридические сложности и риски по безопасности развертывания своей ИИ-инфраструктуры.
Сейчас российские компании ищут возможности развивать технологии с открытым исходным кодом. Например, DeepPavlov и SberAI разработали адаптации известных языковых моделей, таких как RuBERT и RuGPT. Эти модели обучаются на больших корпусах данных на русском языке и доступны как открытые проекты через такие платформы, как GitHub и Hugging Face. Они помогают решать широкий спектр задач: от анализа до генерации контента.
Уже в тестовом режиме работает YaLM от Яндекса. Пока только внутри экосистемы холдинга. В 2025 YaLM обновлен до уровня reasoning-модели с элементами логической структуры ответа. Ее можно попробовать, например, в «Алисе», Браузере или Шедевруме.
Все эти решения работают внутри суверенной инфраструктуры, без зависимости от зарубежных облаков, и учитывают российские реалии — от языка до нормативных ограничений.
Безопасность на повестке дня
Экологичное и безопасное использование нейросетей — уже не просто необходимость, а обязательный маркер качества нейросети.
Фильтрация контента усиливается: модели 2025-го лучше понимают контекст и корректно обходят провокационные темы. Например, o3-mini дает универсальный ответ с позиции международного права и российского законодательства одновременно.
А китайская нейросеть Qwen 2.5 Max приводит даже исторический контекст.
Работа с ИИ-агентами
В 2025 году нейросети перестали быть просто инструментом для генерации текста или поиска информации. Они стали выполнять функцию ИИ-агентов — самостоятельных цифровых исполнителей, способных брать на себя задачу и доводить ее до конечного результата.
Мыслящие нейросети уже сейчас демонстрируют многие из качеств, которые мы ожидаем от полноценного ИИ-агента, и именно поэтому их часто называют предтечей таких систем. Современные нейросети обучены работать с огромным массивом данных. Они умеют распознавать паттерны, находить взаимосвязи между понятиями и даже, в некоторой степени, рассуждать. Это важное качество для ИИ-агентов, которым предстоит принимать решения на основе анализа окружающей среды и большого объема информации. Уже сейчас мыслящие нейросети участвуют в диалогах с человеком, отвечают на вопросы и помогают решать задачи. Это заложило базу для будущих ИИ-агентов, которые смогут вести сложное взаимодействие с пользователями, адаптироваться к индивидуальным запросам и улучшать свою работу на основе обратной связи.
Первым работающим на ИИ-агентов на рынке технологий можно считать Operator от OpenAI. Это интеллектуальный помощник, способный планировать, анализировать и действовать по сценарию пользователя без постоянной подгрузки запросов.
Operator работает в логике: пользователь ставит цель, ИИ — сам выбирает путь ее достижения. Это приближает взаимодействие с нейросетью к полноценной работе с коллегой, а не поисковым окном.
Пример: пользователь говорит: «Подготовь резюме на вакансию, проверь ошибки, подбери синонимы, создай PDF и отправь на почту».
ChatGPT Operator выполняет всю цепочку сам, без необходимости управлять каждым шагом отдельно.
В горизонте пары-тройки лет могут стать главными ИИ-ассистентами вашей рабочей и личной жизни. Хотя на данном этапе данные проекты больше напоминают пилотные запуски «технических игрушек», нежели помощников, способных решить все за вас в один клик.
Итог
2025 год стал точкой переосмысления: нейросети учатся мыслить, действовать и быть частью повседневной жизни человека. Больше нет необходимости «заучивать» промпты. Главная задача всех ИИ-производителей — создать безопасную, понятную среду, где нейросети будут помощником для каждого вне зависимости от возраста, увлечений и технической грамотности.
Российские нейросети не отстают и продолжают планомерно развиваться, соревнуясь пока сами с собой. Приоритетный фокус разработок направлен на безопасность использования, максимальную доступность решений и развитие логико-понятийной связи в ИИ-алгоритмах. В контексте современных реалий, думаю, это правильное решение — не стремится стать такими же, как западные конкуренты, а настроить и масштабировать понятные универсальные ИИ-решения, которыми будут пользоваться все жители страны.
