Нейросеть для написания текста: 7 бесплатных моделей на 10 задачах

Нейросеть для написания текста бесплатно есть у каждого, у кого дома стоит обычный компьютер: модель скачивается один раз, работает без интернета и без регистрации, а письмо или пост лучшая из них пишет за полминуты. Вопрос только в том, какую из них брать и можно ли отправлять её текст, не перечитывая. Чтобы ответить честно, я дал семи бесплатным моделям одни и те же 10 бытовых задач и оценил каждый из 70 ответов.

Ниже задачи, таблица оценок, фрагменты удачных и провальных ответов и вывод, какую модель ставить. В конце облачные ГигаЧат, Алиса AI, DeepSeek и ChatGPT. Их я на этих задачах не проверял: для ГигаЧата нужен Сбер ID, для DeepSeek регистрация, а заводить аккаунты для статьи я не стал. Про них только то, что написано на официальных страницах.

Как я проверял

Все задачи я прогнал на том же компьютере, что в статье Ollama: нейросеть на своём компьютере: Ryzen 5 5600G, 32 ГБ памяти, видеокарта AMD Radeon RX 6500 XT с 4 ГБ, Windows 10 22H2, Ollama 0.34.1.

Моделей семь, это все модели, которые у меня установлены: gemma4:e2b и gemma3:4b от Google, qwen3:4b, qwen3.5:4b и qwen3.5:2b от Alibaba, llama3.2:3b от Meta и granite4.2:3b от IBM. Все бесплатные, все без пометки cloud, то есть работают на компьютере, а не на чужом сервере.

Условия одинаковые для всех: каждая задача одним сообщением, без подсказок и повторов, контекст 4096 токенов, «рассуждения вслух» отключены параметром think: false, остальные настройки модели по умолчанию. Каждая задача прогонялась один раз. Это важно: при повторном запуске модель напишет другой текст, и оценка может сдвинуться на балл в любую сторону.

Каждый ответ я оценивал по простой шкале:

Оценка субъективная, моя. Но там, где условие можно проверить формально, я считал не на глаз: число слов и восклицательных знаков скриптом, исправленные ошибки построчной сверкой.

10 задач для нейросети: что я просил

Задачи взяты из жизни: типичные бытовые просьбы к нейросети. В каждой есть проверяемое условие, чтобы было видно, слушается ли модель.

Вот для примера запрос к задаче 9 целиком, остальные написаны так же: ситуация, что нужно сделать, ограничения.

Клиент написал: «Заказ № 4471 должны были привезти 14 октября, сегодня 18-е, никто не звонит. Это безобразие, верните деньги». Напиши ответ от имени службы поддержки магазина: извинись, объясни, что заказ задержался на складе перевозчика и будет доставлен 20 октября, предложи на выбор дождаться доставки и получить скидку 10 % на следующий заказ или вернуть деньги в течение 3 рабочих дней. До 120 слов, без шаблонных фраз вроде «ваше обращение очень важно для нас».

Результаты: таблица оценок

Время указано без первой загрузки модели в память. Огромное время у qwen3:4b объясняется не медленной работой (15 токенов в секунду), а тем, что она даже с отключёнными рассуждениями сначала пишет от 1,7 до 5,7 тысячи токенов «размышлений» прямо в ответ и только потом сам текст. За 10 задач она выдала 30 676 токенов, а gemma4:e2b за те же задачи 1795. Я оценивал у qwen3:4b только итоговый текст, но на практике ждать письмо по 2-7 минут и вылавливать его из простыни рассуждений неудобно.

Ещё одна оговорка. В статье про Ollama лучший русский текст на одном вопросе написала qwen3.5:4b, а на десяти задачах с условиями она только четвёртая: в описаниях и поздравлениях у неё много грамматических ошибок. Один удачный ответ мало говорит о модели.

Разбор по задачам: что получилось

Письмо и деловой ответ: лучше всего

С короткими деловыми текстами три лучшие модели справились хорошо. Самое твёрдое письмо о возврате денег написала qwen3:4b, вот её итоговый ответ целиком:

Уважаемая служба поддержки!
Я купил электрический чайник по заказу №58213 от 2 октября за 3490 рублей. Через неделю после покупки он перестал включаться. Товар неисправен и не соответствует заявленным характеристикам. Прошу вернуть деньги в полной сумме. Укажите сроки возврата и способ оформления.
Благодарю за оперативное решение.

gemma3:4b и qwen3.5:4b написали вежливее, но мягче («я хотел бы вернуть деньги», «прошу рассмотреть мой вариант возврата»), а это не то, о чём я просил. В ответе на жалобу о задержке заказа gemma4:e2b и gemma3:4b выполнили все условия: извинились, назвали 20 октября, дали два варианта. qwen3:4b и qwen3.5:4b при этом выдумали подробности, которых в задаче не было: «техническая проблема» на складе и «курьер выйдет к вам сегодня вечером или завтра утром». Клиенту такое писать нельзя: если курьер вечером не придёт, будет вторая жалоба.

Пост и поздравление: условия нарушают чаще всего

В задаче про пост было прямое условие: без восклицательных знаков. gemma3:4b поставила их три, закончив пост фразой «Присоединяйтесь, будет здорово!». У qwen3.5:2b их два, у llama3.2:3b один, а сам пост llama написала по-английски, начав с «Мы inviting you to a fun event in our courtyard».

Лучший пост вышел у gemma4:e2b, его можно отправлять после пары правок:

Привет всем жильцам. Хочу напомнить о субботнике во дворе. В субботу 25 октября в 11:00 управляющая компания выдаст грабли и мешки для уборки. После работы мы все вместе попьем чаю во дворе. Приглашаю всех присоединиться.

В поздравлении я запретил штампы «счастья, здоровья, успехов». qwen3.5:4b всё равно написала «Желаю вам крепкого здоровья». qwen3.5:2b упомянула «пятнадцатилетний опыт работы», хотя в задаче было 12 лет, а qwen3:4b в одном тексте обращалась к юбилярше то на «вы», то на «ты». Ровнее всех получилось у gemma3:4b и gemma4:e2b: тепло, с дачей и путешествиями, хотя у gemma4:e2b не обошлось без дежурных «светлых и радостных моментов».

Описание товара: модели дописывают характеристики

Условие «не добавляй характеристик, которых нет в списке» выполнили только gemma4:e2b и gemma3:4b. Остальные приписали кружке то, чего у неё нет. qwen3.5:2b придумала название «Premium», марку стали «304» и «элегантный черный цвет», а посреди текста вставила китайские иероглифы:

она сохраняет напиток горячим整整6 часов

qwen3.5:4b в списке характеристик написала «Полное соответствие стандарту стиральной машины», а qwen3:4b добавила, что кружка «легко устанавливается». Покупатель такой карточки будет ждать обещанного. Зато в объём 100-120 слов попали как раз qwen3:4b, qwen3.5:2b и qwen3.5:4b, а у gemma4:e2b и gemma3:4b текст вышел короче, 78 и 88 слов.

Рерайт и сокращение: следите за датами

Объявление об отключении горячей воды надо было переписать простым языком и сохранить все даты. gemma4:e2b, qwen3:4b и qwen3.5:4b сохранили всё: 27 октября, 9 ноября, 10 ноября до 18:00, дома 12, 14 и 16. qwen3.5:2b потеряла дату, когда воду включат обратно, а это самое важное в объявлении. gemma3:4b сохранила факты, но взяла неожиданный тон:

Слушай, дед, у нас тут будут дела с водой, надо быть готовым.

Сократить текст до трёх предложений лучше всех смогла gemma3:4b: правило 3-2-1, диск на 2 ТБ и проверка копий на месте. granite4.2:3b и qwen3.5:2b написали по четыре предложения, а qwen3.5:2b ещё и добавила от себя «зашифрованную» копию, которой в тексте не было.

План статьи: уверенные выдумки

План про увлажнители воздуха ни одна модель не написала больше чем на 1 балл. Главная причина в выдуманных типах приборов. gemma4:e2b придумала «Опрыскиватели (небулайзеры)» и «Термостатические увлажнители», gemma3:4b «Инфракрасные увлажнители», qwen3.5:2b «парафиновые», а qwen3:4b «Ионные увлажнители (без воды)» и норму «100 л влаги в день для 20 м²». При этом разделы про площадь, шум, уход и фильтры на месте, и план выглядит убедительно. Если писать по нему статью, не зная темы, выдумка уйдёт в текст.

Исправление ошибок: 8 из 8 не нашёл никто

В письме было ровно восемь ошибок: «на прошлой недели», «постораюсь», «в течении», «Вообщем», пропущенная запятая в «раньше то», «Так же», «координально» и лишняя запятая в «спасибо, за ответ». Результаты по исправленному тексту:

Списки исправлений оказались ещё хуже. gemma4:e2b переврала в своём списке исходные слова («прошлай», «потораюсь»), а qwen3.5:4b написала больше экрана рассуждений и несколько раз сама себя поправила. Для проверки орфографии маленькая модель годится только как первый проход, финальную вычитку придётся делать самому.

Заголовки: скучно, но без кликбейта

Кликбейта и запрещённого слова «секреты» не было ни у кого. Но больше 2 баллов не получил никто: заголовки однообразные («Экономия на электричестве зимой...»), а часть моделей ушла от темы к отоплению вообще. llama3.2:3b при этом предложила «winterizing туннелей и подвалов», а granite4.2:3b «электрокотелку» и экономию «в квартире», хотя статья про частный дом. Самый ровный список у gemma3:4b:

1. Экономия на электричестве зимой в частном доме
2. Как снизить затраты на электроэнергию зимой
3. Эффективное отопление: советы для дома зимой
4. Уменьшите потребление электричества зимой
5. Экономия в частном доме: зимний период

Какая нейросеть для написания текста лучше на слабом компьютере

Если выбирать нейросеть для написания текста из этих семи, ответ простой:

• gemma4:e2b на каждый день. Лучший итог, 32 токена в секунду на видеокарте с 4 ГБ, 10 задач за 4 минуты. Нужно 16 ГБ оперативной памяти: модель весит 7,2 ГБ, и большая её часть лежит в оперативной памяти, а не в видеопамяти.
• gemma3:4b, если оперативной памяти 8 ГБ. Почти тот же результат, работает примерно в 2,5 раза медленнее, но 13 токенов в секунду для чтения вполне комфортно.
• qwen3:4b только если готовы ждать. Тексты хорошие, но каждое письмо приходится выуживать из нескольких экранов рассуждений.

llama3.2:3b, granite4.2:3b и qwen3.5:2b для текстов на русском я бы не ставил вовсе: они быстрые, но почти каждый ответ приходится переписывать целиком. Подробнее, какие модели помещаются в видеокарту и как это посчитать, в статье Какая нейросеть пойдёт на видеокарте.

Главный вывод не про модели, а про работу с ними: маленькая локальная нейросеть хорошо делает черновик, но не готовый текст. Факты, даты и характеристики в ответе нужно сверять с исходными данными, а всё, что модель добавила от себя, вычёркивать.

Облачные нейросети: бесплатно, на русском, но с входом

Облачные модели намного больше тех, что помещаются в домашнюю видеокарту, и пишут по-русски, скорее всего, заметно лучше. Но на тех же 10 задачах я их не проверял, поэтому ниже только то, что написано на официальных страницах, без оценок.

ГигаЧат: бесплатно, но через Сбер ID

Справка ГигаЧата прямо перечисляет, что он пишет: «сказки, поэмы, песни, письма, сочинения, рассказы и статьи». Для письма она советует указать, кому оно адресовано и о чём должно говориться. Пользовательское соглашение называет сервис бесплатным, но разрешает пользоваться им только «в некоммерческих целях», так что описания товаров для своего магазина в нём писать, скорее всего, нельзя.

По пункту 4.5.6 соглашения в ГигаЧат нельзя загружать персональные данные, свои и чужие. Письмо с вашим именем и номером заказа или ответ клиенту с его фамилией формально под этот запрет попадают, поэтому имена и номера перед отправкой лучше заменить. Подробно про лимиты, вход и приложения в статье ГигаЧат бесплатно.

Алиса AI, DeepSeek и ChatGPT

На главной странице alice.yandex.ru Алиса AI названа бесплатным ИИ-чатом с генерацией текстов и изображений, там же упомянуты проверка документа на ошибки и улучшение текста. Для новых чатов и истории нужно войти в аккаунт Яндекса. Есть платный продвинутый режим, его цену на этой странице я не нашёл.

У DeepSeek по условиям использования (пункт 2.2) нужна регистрация, а по политике конфиденциальности запросы и загруженные файлы хранятся и обрабатываются в КНР и могут использоваться для обучения моделей. В официальном списке поддерживаемых стран OpenAI России нет, а за доступ из стран вне списка, по той же странице, могут заблокировать аккаунт. Обходить блокировки я не советую.

Нейросеть для написания текста без регистрации

Без регистрации и без отправки текста на чужой сервер работает только локальная модель:

1. Установите Ollama с официального сайта ollama.com. Подробно с замерами в статье Ollama: нейросеть на своём компьютере.
2. Скачайте модель одной командой:

ollama run gemma4:e2b

3. Пишите задачу прямо в окне. Чат в браузере даёт Open WebUI, он тоже разобран в статье про Ollama.

«Рассуждения вслух» отключаются параметром --think=false в терминале или think: false в запросе к Ollama из программы. Я пользовался вторым способом, и qwen3:4b он не остановил: рассуждения всё равно шли в текст ответа.

Как писать запрос, чтобы текст не пришлось переписывать

• Давайте все факты в запросе. Номер заказа, сумму и даты сильная тройка почти не теряла. Выдумки начинаются там, где данных не дали.
• Прямо запрещайте добавлять своё. Фраза «Не добавляй характеристик, которых нет в списке» сработала только у двух моделей из семи, так что каждую цифру всё равно проверяйте.
• Ставьте измеримые ограничения. «До 80 слов» и «три предложения» легко проверить, а «простым языком» каждая модель понимает по-своему: gemma3:4b обратилась к пенсионеру словами «Слушай, дед».
• Не просите план по теме, которую не знаете. План выглядел убедительно и был с выдумками у всех семи моделей.
• Перечитывайте даты и имена. В рерайте и поздравлении модели теряли или меняли именно их: дату включения воды, число лет совместной работы.

Частые вопросы