ChatGPT — это прошлое? Тестируем Genspark, нейросеть-агента, которая работает за вас.

Здравствуйте! С вами Николай Волосянков, основатель онлайн-школы Universus.

Сегодня я хочу познакомить вас с новой нейросетью Genspark, которая меняет сам подход к работе с искусственным интеллектом. Главное ее отличие — она выступает не просто как чат-бот, а как полноценный AI-агент: ваш личный ассистент, способный на глубокие исследования, генерацию контента и даже выполнение реальных задач. И что приятно, многие ее функции доступны бесплатно.

Пошаговый видеогайд от эксперта по нейросетям Николая Волосянкова

Genspark: Больше чем нейросеть, это ваш персональный AI-агент

Привычные нам нейросети отлично отвечают на вопросы. Но Genspark идет дальше — она не просто дает ответ, а активно действует для его поиска и формирования. Вместо того чтобы просто выдать текст, она:

1. Проводит глубокий поиск в интернете: Анализирует актуальную информацию из множества источников.
2. Выполняет задачи: Может выступать в роли вашего ассистента. Например, в демонстрации разработчиков есть кейс, где нейросеть по запросу «забронируй мне столик в ресторане на двоих» сама находит заведение и совершает звонок для бронирования.
3. Генерирует комплексный контент: Создает не только текст, но и подбирает или генерирует релевантные изображения, видео и инфографику.

Самая сильная сторона Genspark — это способность проводить полноценные исследования и на их основе создавать готовые, богато иллюстрированные статьи. Давайте посмотрим, как это работает на практике.

Практический пример: Создаем статью-урок о моделях OpenAI

Представим, что нам нужно написать подробную статью для новичков на тему: «В чем разница между моделями нейросетей от OpenAI?». Сфера сложная, моделей много (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, o1, DALL-E, Whisper), и легко запутаться.

Для этого я подготовил специальный промпт, в котором четко прописал задачу для Genspark:

• Задача: Сделать большую, подробную статью-урок.
• Тема: В чем разница между моделями нейросетей от OpenAI.
• Целевая аудитория: Люди, которые совсем не разбираются в теме.
• Требования к статье:
  • Формат пошаговой инструкции, материал от простого к сложному.
  • Объяснение терминов с примерами «как надо делать» ✅ и антипримерами «как не надо делать» ❌.
  • Текст написан с заботой о читателе, на русском языке.
  • Наличие в статье изображений, таблиц и четких скриншотов для наглядности.
  • Использовать Markdown-разметку для форматирования.

После запуска этого промпта Genspark начинает свою магию.

Процесс работы AI-агента: от поиска до готовой статьи

Вместо мгновенной генерации текста мы видим, как нейросеть начинает действовать, запуская различные инструменты («тулзы»):

1. Search (Поиск): Genspark отправляет в интернет поисковые запросы: «OpenAI GPT-4 vs GPT-3.5», «все модели OpenAI 2025», «модели DALL-E», «что такое OpenAI Whisper».
2. Image Search (Поиск изображений): Нейросеть ищет релевантные картинки, графики, сравнительные таблицы и скриншоты по теме.
3. Read (Чтение): ИИ анализирует найденные статьи и официальную документацию, чтобы собрать самую актуальную информацию.

Она самостоятельно догадывается, что для полноты картины нужно рассказать не только о текстовых моделях, но и о моделях для генерации изображений (DALL-E) и распознавания речи (Whisper).

Результат — это не просто текст. Это готовый продукт:

• Структурированная статья: С логичными разделами по каждой модели (GPT-3.5 Turbo, GPT-4, GPT-4o, o1, DALL-E и т.д.).
• Визуальные материалы: В текст автоматически вставлены найденные графики, сравнительные таблицы и иллюстрации с указанием источников.
• Глубина контента: Статья содержит подробные характеристики каждой модели, их ключевые особенности, контекстное окно, цены и сценарии использования.
• Практические рекомендации: В конце приводится сравнительная таблица и четкие выводы, какая модель для каких задач подходит лучше всего.

Полученный материал можно в один клик скопировать и использовать как готовую статью для блога, базу знаний или даже лид-магнит.

Выводы

Genspark — это мощный инструмент, который идеально подходит для создания контента, требующего глубокого исследования и визуализации. Его «агентский» подход экономит огромное количество времени, автоматизируя рутинный процесс сбора, анализа информации и подбора иллюстраций.

Если вы хотите научиться использовать подобные нейросети для работы, бизнеса и увеличения дохода, приглашаю вас на наш бесплатный онлайн-курс.