HappyHorse 1.0 на предметке: как держит физику, отражения и детализацию товара на движении, с какими задачами справляется и где честно проседает.
Что умеет Z-Image от Alibaba Tongyi Lab: суб-секундная генерация на 6B параметрах, сильная кириллица, версии Turbo и Base. Сравнение с Nano Banana и Flux 2.
Что умеет Imagen 4 от Google DeepMind: фотореализм до 2K, чистая студийная картинка, чёткая типографика, метка SynthID. Сравнение с Nano Banana и Flux 2.
Что умеет Seedance 2.0 от ByteDance: нативный UGC «как с телефона», звук и видео в одной генерации, топ Artificial Analysis. Честно про плюсы и слабости.
Чем нейросети отличаются друг от друга: почему у моделей разные сильные стороны, откуда берётся специализация и как выбирать модель под конкретную задачу.
Как читать рейтинги нейросетей: что означает Elo, почему у арен разные лидеры, на что смотреть кроме первой строчки и когда рейтинг вообще не отвечает на ваш вопрос.
Тёмные лошадки среди нейросетей 2026: модели, о которых мало пишут, но которые сильны на задачах селлера. Z-Image, Grok Imagine, HappyHorse, Wan и сюрприз Reve.
Российские нейросети против западных: что умеет Kandinsky 5.0 от Сбера и YandexART, где они уступают Veo и Nano Banana, а где выигрывают на задачах селлера.
Промпт на русском или английском: на каком языке нейросеть понимает запрос точнее, где разница реально есть, а где это миф, и какой рабочий цикл я выбрал для себя.
Прогнала один промпт через восемь нейросетей для картинок: GPT Image 2, Nano Banana, Flux 2, Seedream 5, Qwen, Ideogram, Imagen 4, Z-Image. Чем отличается результат.
Обзор Qwen Image 2.0 от Alibaba: лидер AI Arena в двух категориях, генерация и правка в одной модели, нативный 2K, сильная кириллица. Когда брать для карточек товара.
Обзор Grok Imagine от xAI: готовый ролик за 5–30 секунд, 1080p со звуком, герой по одной фотографии. Когда скорость важнее всего и где модель проигрывает премиуму.
