Flux Kontext проигрывает ControlNET: уроки новичкам

В первой части мы уже баловали Flux Kontext «девушками и котиками». Сегодня усложним задачу и проверим, как модель справляется с контурными подсказками, заменой цвета/фона и текстурированием 3D‑объектов в интерфейсе Forge WebUI — а заодно сравним результаты с классическим ControlNet (ControlNET для SD 1.5 и SDXL и FluxTools-V2 для Flux) и с ChatGPT. В рамках этой статьи мы рассмотрим: 1. Генерацию замка по контуру, с дальнейшей заменой кирпича на розовый цвет; 2. Генерацию ювелирных часов, с дальнейшей заменой фона на чёрный цвет; 3. Генерация текстур (битое стекло, лёд, хвоя, шерсть, морская пена) для 3D-текста "DMITRII DAK" (мой никнейм в сети); 4. Сравнение Flux Kontext с ChatGPT, FluxTools-V2 и с ControlNet SD1.5 и SDXL. По ходу покажу метрики времени и VRAM, а в финале подведу итоги: где Flux Kontext выигрывает, а где ControlNet остаётся незаменимым. Так же по стандарту проверим генерацию по плану на ChatGPT и с помощью FluxTools-V2.

https://habr.com/ru/articles/934362/

#controlnet #flux1_kontext #flux #chatgpt_o3 #3d_графика #туториал #blender_3d #графический_дизайн #обработка_изображений #forge

Генерация идей для бизнеса и творчества: топ AI-инструментов для брейншторминга

Творческий блок, шаблонные решения, страх ошибиться — традиционный брейншторминг, бывает, превращается в хождение по кругу. А вот AI-ассистенты таким проблемам не подвержены, к тому же они уже давно смогли отойти от шаблонности, и в 2025 году люди всё чаще прибегают к их помощи. ИИ могут не только предлагать варианты, но и критиковать их, комбинировать противоположные концепции и даже предугадывать тренды. Нейросети задают неудобные вопросы, предлагают абсурдные, на первый взгляд, комбинации, но в итоге зачастую именно это и приводит к успеху. В этой статье вы найдёте подборку инструментов для брейншторминга и их наглядное тестирование, в которое войдёт как генерация идей на определённую тематику, так и решения для более конкретных задач, а в конце будет сравнительная таблица.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/927902/

#нейросети #сравнение #брейншторминг #deepseek_r10528 #canva #gigachat_20 #claude_sonnet_4 #chatgpt_o3 #chatgpt_4o #gemini_25_pro

Топ LLM для задач text‑to‑SQL: результаты теста DeepSeek R1-0528, Gemini 2.5 Pro, o3 (и ещё трёх моделей)

В первой части мы разобрали теорию text‑to‑SQL: как LLM заменяют разработчиков, почему RAG и CoT спасают от галлюцинаций и зачем Scale AI дообучает ChatGPT-4. Но теория неполна без практики! В этом материале — жёсткое тестирование моделей (ChatGPT o3-mini‑high, ChatGPT 4.1, Claude Sonnet 4, ChatGPT o3, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek R1–0528) на бенчмарке LiveSQLBench. 6 моделей, 10 задач, сложность от ★★ до ★★★★★★★★★★. Проверим, как они считают лунные помехи, генерируют SQL для криптобирж и ищут артефакты в музеях.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/925712/

#texttosql #nl2sql #бенчмарк #chatgpt_o3minihigh #chatgpt_41 #claude_sonnet_4 #chatgpt_o3 #gemini_25_pro #deepseek_r10528

Проверка текста на орфографию: рейтинг лучших AI-корректоров, часть 2

Часть 2 — это гайд по выживанию в мире кривых текстов, а также грамматический апокалипсис, куда мы закинули ChatGPT‑o1 , o3 , две штуковины от «Яндекса» — «Нейроредактор» и YandexGPT-5-Pro , Text.ru и «Мистера корректора» . Заставили их искать опечатки, запятые, кавычки и ошибки уровня «25-го декабря» — и да, это больно. Зачем терпеть этот разбор? Чтобы не стать тем парнем, чей пост на «Хабре» поправили в комментах. Готовьтесь: тут будут не только баллы, но и таблица, из‑за которой один нейрокорректор плачет в уголке. Да‑да, он снова всё испортил. Поехали разбирать, кто реально исправит ваши «исчо», а кто наделает новых ошибок.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/913890/

#корректура #проверка_орфографии #проверка_пунктуации #chatgpt_o1 #chatgpt_o3 #gemini_25_pro #yandexgpt_5_pro #яндекс_нейроредактор #textru #мистер_корректор

Использование ChatGPT o3-mini и DeepSeek при создании iOS приложения Countries “Страны Мира”

Что делает “животворящая” конкуренция? Появление DeepSeek, позволило бесплатным подписчикам ChatGPT получить доступ к “рассуждающей” ChatGPT o3-mini. Я предложила этим двум ИИ создать довольно простое на первый взгляд тестовое iOS приложение Countries, которое показывает все страны Мира по регионам (Европа, Азия, Латинская Америка и т.д.) и для каждой страны её название и флаг, a также численность населения population, размер ВВП (валового внутреннего продукта) gdp и расположение страны на карте Мира. Использовались данные Всемирного банка (World Bank), но мы не сообщали ИИ ни сайты, ни структуры данных, всё это ИИ должен найти сам и использовать их при создании iOS приложения. Раньше я отдавала предпочтение Clause 3.5 Sonnet при создании iOS приложений, прибегая к ChatGPT 4.o1 для решения отдельных проблем. Но появление "рассуждающих" ChatGPT o3-mini и DeepSeek изменили всё. iOS разработка поднялась на новый уровень, и пока лидером в этой гонке для меня является ChatGPT o3-mini (даже в бесплатном варианте). Он способен вас приятно удивить.

https://habr.com/ru/articles/880824/

#chatgpt_o3 #swiftui #swift_development #swift_6 #concurrency #asynchronous #map #deepseek

[Перевод] o3-mini — лучшая модель для программирования на данный момент (лучше, чем DeepSeek R1)

Недавно OpenAI выпустила модели o3-mini и o3-mini-high, и теперь они доступны в ChatGPT и API. o3-mini быстро справляется с продвинутыми рассуждениями, в то время как o3-mini-high отлично справляется с программированием и логикой. Вот что удивительно: средний показатель по программированию у o3-mini-high на LiveBench составляет 82,74. Другие модели даже близко не подошли к этому показателю: o1 (69,69), Claude 3.5 Sonnet (67,13), deepseek-r1 (66,74).

https://habr.com/ru/articles/880100/

#chatgpt #chatgpt_o3 #o3 #o3_mini