НейроProfit | Соня Pro Ai

Прочитала у Андрея из канала "Сбежавшая нейросеть" пост про modelmaxxing - подход, когда модель подбирают под задачу, а не сидят верхом на одной любимой. И поймала себя на мысли, что у меня это давно уже не подход, а способ выживания) У меня несколько автоматизаций работают по расписанию: парсинг новостей и посты в моем стиле, генерация картинок и видео для второго канала. И за полгода я в них меняла модели уже несколько раз. Не потому что я такая любопытная - а потому что выбора нет: то качество съехало, то модель подорожала, то вышло что-то заметно лучше, то любимую вообще выносят из подписки, как сейчас Fable 5. 🪼 Из этой жизни у меня сложились три правила: 🪼 Модель - расходник. Она изменится, подорожает или исчезнет, и вы на это не влияете. Привязываться к ней как к единственной - строить дом на чужой земле 🪼 Пайплайн - актив. Если процесс собран вами и модель в нем - сменная деталь, то замена стоит минуты, а не неделю переделок. У меня расписание, обработка и постинг не меняются годами, а модели под капотом - регулярно 🪼 Новую модель я не внедряю, а прогоняю параллельно со старой на одной и той же живой задаче. Так я недавно сравнивала Sonnet 5 с Sonnet 4.6 прямо на своем автопостинге - и старая, кстати, победила Поэтому modelmaxxing для меня - не про моду перепрыгивать на каждую новинку, а про то, чтобы система была готова к перепрыгиванию в любой момент. Модели будут приходить и уходить, а ваши процессы должны оставаться вашими. Кстати, по-дружески рекомендую канал Сбежавшая нейросеть - я его читаю сама, а не только по случаю. Андрей пишет длинные честные разборы с личными тестами и каждый раз докручивает новость до ответа "что это меняет для нас" - таких каналов в нашей нише мало. @NeuralProfit

🔥 Китайцы выкатили Kimi K3 - крупнейшую модель, веса которой обещают открыть. И промо-ролик этот смонтировала Kimi K3 - из 56 исходных клипов, с монтажом под бит и несколькими раундами правок. Итак, по порядку 👇🏻 Ребята, Moonshot AI представили Kimi K3, и тут есть о чем поговорить. Все сейчас пишут про "300 агентов одновременно", но это как раз не новинка: Agent Swarm появился еще в K2.5, а до 300 суб-агентов его расширили в K2.6. У K3 главная фишка в другом. 🪼 Что реально нового: • 2.8 триллиона параметров - Moonshot называют ее первой открытой моделью класса 3 триллионов. Для сравнения: у DeepSeek V4 Pro 1.6 триллиона, то есть K3 больше почти в 1.8 раза • Контекст 1 миллион токенов - влезет огромная кодовая база или пачка документов разом. Но сам по себе миллионный контекст не гарантирует, что модель вспомнит каждую деталь из начала • Новая архитектура (Kimi Delta Attention + Attention Residuals) - Moonshot заявляют примерно в 2.5 раза эффективнее масштабирование, чем у K2 • Нативное зрение - модель работает с текстом, картинками и видео 🪼 По бенчмаркам самих Moonshot K3 по многим задачам обходит Claude Opus 4.8 и GPT-5.5, но уступает Fable 5 и GPT-5.6 - разработчики сами честно это признают. 🪼 Но это не одна из тех дешевых китайских моделей, по ценам она почти сопоставима с моделями Claude, OpenAI. API стоит $3 за млн входных и $15 за млн выходных токенов (кешированный ввод - $0.30). Так за что же платить? Модель для длинных агентных задач и больших кодовых баз - именно под это она и заточена. Попробовать ее можно на сайте Kimi, в Kimi Code и через API. Полные веса обещают выложить к 27 июля - пока скачать и запустить модель самостоятельно нельзя. Пока не знаю, раскошелиться или смысла нет, у кого какие мысли? Может уже кто-нибудь опробовал? @NeuralProfit

🪼 😞😉🤑😮‍💨🙃🥸 😴🤭🤥🫥🙄 😿 Друзья, обновила подборку лучших постов) Если вы здесь недавно - начните с нее 👇 🪼 Что выбрать для работы • Codex vs Claude Code: Fable 5 лучше думает, GPT-5.6 лучше делает • GPT-5.6 vs Fable 5: кто кого • Китайские модели - уже не дешевые копии, а реальные конкуренты Claude и ChatGPT 🪼 Что я собрала и протестировала сама • Видеопайплайн в Codex и Claude Code - ролики генерятся и постятся вообще без меня • Перестала платить за Wispr Flow - собрала бесплатную диктовку, которая работает локально • Попросила Claude Fable 5 одним промптом собрать игру - симулятор админа ИИ-канала • Sonnet 5 против Sonnet 4.6 и Opus 4.8 - протестировала на своих задачах 🪼 ИИ-агенты для работы и творчества • Codex научился запоминать ваши действия на компьютере и повторять их за вас • ИИ-фокус-группа из виртуальных клиентов • Видеоредактор, в котором монтирует сам Claude • ИИ-агент делает однотипный дизайн? Дайте ему DESIGN.md • ИИ для таблиц: Claude против ChatGPT 🪼 Забрать и использовать • Маршрут обучения Claude Code • Гайд от Anthropic, как промптить Claude Fable 5 - главное о смене подхода • Промпт для самосовершенствования Claude Code и Cowork • Промпт для самосовершенствования Codex • Claude, Claude Code и Cowork - что и зачем нужно и как стартовать 🪼 Skills и плагины • Маркетинговые skills • Skills для стратегии, решений и продуктового мышления • Skills для 13 разных профессий • 9 классных Skills для Claude Code • 10 готовых ИИ-агентов для финансов • 17 Claude Skills для соцсетей: от голоса автора до постов, Reels и аналитики • Плагины для малого бизнеса и конкретных рабочих ролей Также напомню, что у нас есть бот @neuralp_bot - популярные модели для текста, изображений и видео в одном месте, без отдельной подписки на каждый сервис. Подробнее про функционал и нашу функию "Раскадровка" - тут @NeuralProfit

🔥 Друзья, я все это время собирала и тестила свой видео пайплайн - в Codex и в Claude Code) Суть в том, чтобы видео создавались вообще без моего участия и сами прилетали мне в тестовый Telegram-канал) Руками делать видео мне уже не интересно) 🪼 Изначально собирала все в Claude Code, но раз Codex так расщедрились на лимиты, захотелось затестить и его) И кстати, промпты для видео он пишет очень даже 👍 Сразу скажу, собирала не на топовых моделях типа GPT 5.6 или Fable, а на обычных) 🪼 Сначала собрала пайплайн для продвижения моего бота @neuralp_bot: примеры с видео и картинками генерятся и выкладываются автоматически в канал @neurobotimage - это витрина возможностей бота) Потом захотелось усложнить задачу уже для других проектов - чтобы видео были посложнее, трендовые, с персонажем и сценами) Примеры прикрепила 👆 А теперь загадка: угадаете, какие видео собраны через Codex, а какие - через Claude Code? 😉 @NeuralProfit

🔥 Codex vs Claude Code: Fable 5 лучше думает, GPT-5.6 лучше делает Столько реакций я давненько не видела)) Уже думаю включать попрошайку каждый раз, раз такое дело 😅 За клиента сейчас идет реальная борьба) Codex несколько раз обнулял лимиты и убрал 5-часовые ограничения - Claude Code в ответ тоже обнулил лимиты. А после выхода GPT-5.6 у Codex появился сильный аргумент: модель Sol близка к Fable по качеству, но за те же деньги дает поработать заметно больше и реже обрывает день из-за лимитов. 🪼 Я задалась вопросом: если не переходить, то хотя бы разобраться, что для чего. 🪼 Базово оба умеют работать с проектом целиком, подключать MCP, использовать навыки, строить план перед реализацией, запускать субагентов и параллельные задачи. У Claude Code преимущество пока в зрелости экосистемы: хуках, плагинах и глубине настройки агентов. 🪼 Сразу скажу свое ощущение, для большинства пользователей (заметьте, я не говорю про вайбкодеров) - Claude Code на Opus 4.8, а тем более на Fable 5 - будет проще. Claude лучше работает с неопределенными задачами, предлагает улучшения и удерживает общий замысел. Ему можно написать придумай и собери систему целиком, и получить не только реализацию, но и неочевидные идеи. Для моих задач это контентные комбайны, боты, автоматизации без глубокого программирования и сложная аналитика. Для офисной работы тоже сильнее по качеству анализа. 🪼Кодерам выгоднее Codex: многие понижают тариф Claude, оставляют Fable для планирования, а основную массу кода отдают GPT-5.6 в Codex. 🪼 Кому что: • Claude Code + Fable 5 - если идея сырая, нет ТЗ или начинаете с нуля. Fable лучше удерживает общий замысел, предлагает структуру и чаще выдает тот самый вау-эффект. Для архитектуры, исследования проекта и работы, где хочется обсуждать решения с агентом, а не просто выдать ему задание 👍 • Codex + GPT-5.6 Sol - когда план уже есть и нужно точное исполнение: бэкенд, миграции, интеграции и API, тесты сайтов, браузерная автоматизация. Это более дисциплинированный и заметно более дешевый исполнитель. Сайты и презентации Sol, кстати, тоже делает красиво. • Исследование незнакомого репо - подойдут оба: Claude чаще копает глубже, Codex обходится дешевле 🪼 Поэтому многие держат рабочую пару: Claude + Fable для исследования архитектуры и плана, Codex + GPT-5.6 для реализации и второго ревью. Некоторые наоборот - Codex собирает факты по кодовой базе, а Claude на их основе строит более сильный план. А для независимого ревью подключают еще и третью модель)) Мне нравится, что Claude пытается улучшить мою идею, а Codex пытается выполнить написанное. 🪼 НО! Нюансы есть у обоих. Например, Claude может проигнорировать требование использовать конкретный MCP или skill и выбрать собственный путь) А истории про удаленные файлы - в загашнике у обоих, тут самим надо аккуратнее с доступами и не подключать к системным папкам. Полностью переходить с Claude Code я не стану, но игнорировать Codex не буду - тем более подписка ChatGPT за 20$ у меня уже есть, и дает она больше, чем аналогичная у Claude. Финально решу после 19 июля, когда прояснится судьба Fable в подписках: если отрубят - сделаю основной рабочей лошадкой GPT-5.6 Sol в Codex, она к Fable ближе всех. @NeuralProfit

🔥 GPT-5.6 vs Fable 5: кто кого Сейчас активно сравнивают Fable 5 и GPT-5.6, а заодно встал вопрос: Codex или Claude Code? Доступ к Fable 5 продлили до 19 июля (уже третий перенос), но осадочек остался: обновленная Fable многим кажется слабее + при малейшем намеке на проблему безопасности ее откатывают на Opus 4.8 + модель вдвое дороже Opus и сжигает лимиты нещадно. Тратить на нее можно до 50% недельного лимита, а после 19 июля (если снова не продлят) - только за отдельные кредиты по API-ценам. 🪼 OpenAI на этом фоне заметно расщедрилась: выпустила GPT-5.6, дважды за сутки сбросила лимиты Codex и ChatGPT Work*, а потом временно убрала 5-часовой лимит. Неудивительно, что Fable продлили еще раз) 🪼 Теперь по сути. GPT-5.6 - это трио: Sol (флагман для ризонинга и агентного кодинга), Terra (рабочая лошадка) и Luna (дешевая и быстрая). Бесплатно Terra доступна в Codex, подписчики Plus и выше выбирают между всеми тремя, у Pro и Enterprise есть еще Sol Pro. *Кстати, вместе с GPT-5.6 OpenAI запустила ChatGPT Work* - прямой ответ на Claude Cowork. Структура теперь зеркальная: Chat - Work - Codex против Chat - Cowork - Claude Code. 🪼 Кому что: 💬 GPT-5.6 любят за автономность и практичность: дешевле, быстрее, предсказуемее, чаще сам доводит длинные задачи до конца. Еще хвалят за красивый визуал - используют для лендингов, презентаций, 3D-игр, таблиц и аналитики. Sol в режиме Ultra, например, сделала копию Google Earth с погодой, сменой дня и ночи и 3D-рельефом 💬 Fable 5 выигрывает там, где важны архитектура, планирование, умный разбор сложных проектов, сложные агентные сценарии и выверенный результат с первого раза. В тесте на клонирование игры Terraria, Sol справился за 1ч.20мин и $35, Fable - за 2 часа и $120, но результат Fable автору понравился больше. 🪼 А вот для лендингов мне больше зашел Sol - сравнение на ролике 🪼Минусы есть у обоих. • У GPT-5.6 - ошибки в автономных действиях с файлами: у Matt Shumer модель снесла почти все файлы на Mac, после чего он написал "и вот почему я доверяю Fable в 1000 раз больше" • У Fable - цена, излишняя педантичность, качели с подпиской и откаты на Opus 4.8 🪼 Цены в API: • GPT-5.6: Sol - $5/$30 за млн токенов, Terra - $2,5/$15, Luna - $1/$6 • Fable 5 - вдвое дороже: $10/$50 Мой вывод - лучше всего работает связка. Fable - мозг для плана, GPT-5.6 - исполнитель для длинной автономной работы. Fable 5 лучше думает, GPT-5.6 лучше делает. На фоне всего этого Codex сейчас активно набирает популярность: GPT-5.6 близка к Fable по уровню, стоит дешевле, имеет хорошие лимиты и сильна в программировании и автономном исполнении. Но что реально удобнее: Codex или Claude Code - требует уже отдельного поста, если вам интересно, наставьте реакций 🔥 @NeuralProfit

Claude Fable 5 снова продлили -теперь до 19 июля 🪼 Для тарифов Pro, Max, Team и премиальных мест в некоторых Enterprise-планах модель будет бесплатно расходовать до 50% общего недельного лимита. • Когда лимит Fable закончится, можно переключиться на другую модель или продолжить пользоваться Fable 5 за usage credits - фактически с оплатой по тарифам API. • После 19 июля Fable 5 перестанет входить в лимиты подписки, но из Claude и Claude Code не исчезнет: пользоваться ей можно будет за кредиты. Хотя кто знает, сколько раз Anthropic еще продлят акцию. 🪼 Одновременно до 19 июля увеличили на 50% недельные лимиты в Claude Code. Именно недельные - пятичасовые лимиты остались прежними. 🪼 По московскому времени акция фактически закончится 20 июля примерно в 10:00 @NeuralProfit

Друзья, админ на пару дней выпала - слишком уж лето хорошее, не смогла не сбежать за город и немного полентяйничать!) В понедельник возвращаюсь в строй, не теряйте 🤗 @NeuralProfit

🤌 Вайбкодинг для экономных: кодинг-агент локально на Mac Нашла прикольный сетап: LM Studio + Pi. 🪼 LM Studio - это приложение, где можно скачать и запустить локальную модель на своем компьютере: Qwen, Gemma, DeepSeek и другие. 🪼 Pi - это терминальный кодинг-агент, который можно подключить к этой локальной модели. 🪼 Схема такая: Mac → LM Studio запускает модель → Pi подключается к ней → агент читает и правит файлы проекта 🪼 А что, вместо того, чтобы каждый раз жечь токены популярных Claude Code или Codex, можно часть простых задач гонять локально. Заметьте, не в облаке, а на своем железе 🤌 🪼 Но магии тут нет: Локальные модели пока не превращают ваш Mac в бесплатный Claude Code 🥲 Нужно нормальное железо, достаточно памяти, чуть повозиться с настройкой, а качество на сложных задачах будет слабее, чем у топовых облачных моделей. Зато для простых правок, экспериментов, учебных проектов + поиграться без страха сжечь лимиты - очень даже интересная история. В общем, не убийца Claude Code, а вариант для тех, кто хочет вайбкодить локально и экономить токены. @NeuralProfit

Перестала платить за Wispr Flow - собрала бесплатную диктовку, которая работает локально Набирать текст голосом - это удобно и в разы быстрее, но Wispr Flow стоит подписку, а голос улетает на чужие серверы. Поэтому я собрала себе аналог - работает локально, голос никуда не уходит 🪼 Как работает: • зажимаешь Option в любом приложении, говоришь, отпускаешь • через несколько секунд готовый текст появляется там, где стоял курсор: Telegram, почта, заметки, браузер • голос никуда не отправляется, интернет нужен один раз, чтобы скачать модель 🪼 Под капотом Whisper от OpenAI (распознает русский с пунктуацией), а текст проходит через локального редактора - модель Gemma 3, чтобы словесный сумбур превращался в приемлемый вид, она убирает "эээ", повторы, правит грамматику 🪼 Нужен Mac на Apple Silicon (M1 и новее), на Intel и Windows не заработает. 🪼 Репозиторий здесь Как и обещала вчера: вот что я успела собрать руками Claude Code, пока разгребала свои процессы 😉 По ощущениям в Codex на GPT-5.5 я бы собрала это даже быстрее) Так что Fable 5 я оставлю все же для планирования, аудита и агентских задач) @NeuralProfit