Жительница одного из ЖК в Ленинградской области поделилась в ВК своей историей о том, как чуть не попалась на развод мошенников в "телеге".

Началось все с того, что женщине написал якобы глава домового комитета, под предлогом формирования какого то отчета, запросил код, который сам же в телегу и направил.

Видно, что женщина засомневалась и конечно же, самым верным решением было спросить у мошенника, не мошенник ли он? После того, как мошенник честно признался, что он не мошенник, код был передан.

Дальше по классике- взять на испуг, что взломали госуслуги, а потом звонить от имени "полиции" или "силовиков" спасать деньги.

Дамочка вовремя смекнула, что тут что то не так и прервала общение с мошенником -
МО-ЛО-ДЕЦ!

И даже в комментариях к новости, в которой вроде бы рассказали о попытке обмана, люди не понимают что произошло:

Так что "из всех утюгов" не достаточно для того, что бы люди могли противостоять манипуляциям мошенников и к сожалению, истории с кражей денег, безопасными счетами, дистанционными обысками и декларированием денег, будут повторяться изо дня в день.

Будьте бдительны, берегите себя и близких.

Многих пользователей интересует, может ли Дипсик генерировать изображения и чем вообще эта нейросеть отличается от привычных нам ChatGPT и других ИИ-сервисов. Deepseek (в русском сегменте чаще пишут «Дипсик») — это современная модель искусственного интеллекта, запущенная в 2023 году в Китае как отдельное направление хедж-фонда High-Flyer (основатель и генеральный директор — Лян Вэньфэн). Она разрабатывалась как продвинутая языковая система, способная анализировать запросы, писать тексты, помогать в решении задач и проводить сложные вычисления.

Со временем набор ее функций значительно расширился, и сегодня Deepseek рассматривается как одна из самых быстро развивающихся нейросетей в Азии. Разработчики делают акцент на открытой архитектуре, самостоятельном обучении модели и стремлении объединить языковые и графические технологии в одном интеллектуальном комплексе.

Умеет ли Дипсик генерировать изображения?

Нет, Deepseek сам по себе не рисует картинки, как это делают Midjourney или DALL·E. Однако нейросеть может работать с визуальной информацией косвенно и оказаться полезной, когда дело касается изображений.

Основные возможности Deepseek в работе с изображениями:

1. Описывает изображение текстом

• передаете, что изображено (или загружаете картинку в интерфейсе, который это поддерживает) — модель формулирует связное, подробное описание.

2. Анализирует изображение

• какие надписи, логотипы, элементы интерфейса есть на изображении.

3. Анализирует композицию и стиль

• общий жанр (иллюстрация, фото, инфографика);

• примерный художественный стиль;

• что в кадре отвлекает, что, наоборот, привлекает внимание.

4. Помогает придумывать промпты для других ИИ-генераторов

• превращает ваше «хочу красивую обложку к статье» в детальный промпт;

• адаптирует промпт под конкретный сервис (Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion и т.п.).

5. Сопоставляет текстовую информацию с визуальной

• проверяет, соответствует ли картинка описанию или ТЗ;

• подсказывает, чего не хватает, чтобы визуал лучше отражал текст.

ТОП-10 нейросетей, которые умеют генерировать картинки

1. Midjourney — нейросеть для художественной генерации изображений по текстовому запросу, особенно сильная в стильных, атмосферных и концепт-артах.

2. Nano Banana — высокоскоростная модель Google Gemini 2.5 Flash для генерации и детального редактирования фотореалистичных изображений с сохранением консистентности персонажей.

3. Dall-E — модель от OpenAI, которая по текстовому описанию создает иллюстрации, умеет дорисовывать и редактировать фрагменты уже существующих изображений.

4. Stable Diffusion — открытая диффузионная модель, позволяющая генерировать и локально донастраивать изображения, а также использовать image-to-image, инпейтинг и аутпейтинг.

5. ChatGPT — универсальная модель GPT-4o с возможностью создавать изображения по тексту и комбинировать визуальный и текстовый контент.

6. Qwen — модель от Alibaba, которая по тексту создает детализированные изображения и поддерживает точное редактирование и сложный текст на картинках.

7. Runway — сервис для креаторов, где можно генерировать и редактировать не только изображения, но и видео (text-to-image, text-to-video и другие режимы).

8. Flux — нейросеть с точным контролем над стилем и деталями изображения, которая через LoRA-надстройки и тонкую настройку позволяют получать стилизованные и высококачественные изображения под конкретные задачи.

9. Kolors — нейросеть, сфокусированная на реалистичных, кинематографичных изображениях и динамичных сценах, часто используемая для промо-картинок и визуальных концептов.

10. SDXL — улучшенная версия Stable Diffusion, создающая более детализированные и фотореалистичные изображения, лучше справляющаяся с текстом и сложными сценами.

1. Midjourney

Это веб-интерфейс к нейросети Midjourney на русском языке, который позволяет генерировать изображения по текстовому описанию прямо в браузере. Сервис позиционируется как способ пользоваться Midjourney без Discord и знания английского, за вас все делает русскоязычный интерфейс. Доступ к Midjourney идет через единую подписку Study24.ai, а внутри кабинета вы просто выбираете нужный инструмент и задаете промпт.

• Стоимость: от 399 ₽ в месяц

• Тестовый период: есть бесплатный старт для тестирования

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Русский интерфейс и подсказки — не нужен английский.

• Все запускается из браузера.

• Единая подписка дает доступ не только к Midjourney, но и к другим нейросетям (GPT, DALL·E и др.).

• Есть пробный период, можно сначала «пощупать» сервис.

Недостатки:

• После тестового периода сервис платный — без подписки пользоваться нельзя.

Перейти на сайт сервиса >>> 

2. Nano Banana

Это онлайн-доступ к модели Nano Banana, которая умеет мгновенно генерировать и редактировать изображения по текстовому описанию. На стороне Google это продвинутая модель семейства Gemini 2.5 Flash Image, специализирующаяся на text-to-image и image-to-image, а Study24 дает к ней удобный русскоязычный интерфейс «в один клик». Через браузер можно создавать совершенно новые картинки, перерабатывать загруженные фото, менять фон, стиль, одежду, добавлять объекты и т.д.

• Стоимость: от 199 ₽ в неделю

• Тестовый период: есть бесплатный тариф FREE

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Модель особенно сильна в фотореализме и сохранении «узнаваемости» персонажей при множественных правках.

• Основан на Google Gemini 2.5 Flash Image — современная модель с поддержкой и генерации, и редактирования изображений.

• Единая подписка дает доступ не только к Nano Banana, но и к другим нейросетям (GPT, DALL·E, DeepSeek и т.д.).

• Быстрая генерация и редактирование, удобная для рабочих креативных сценариев (дизайн, маркетинг, соцсети).

Недостатки:

• Для активной работы и больших объемов генераций потребуется платный тариф — бесплатный план ограничен.

• Как и у базовой модели Nano Banana, возможны сложности с очень мелкими деталями и сложными сценами (мелкий текст, крошечные объекты и т.п.).

Перейти на сайт сервиса >>>

3. Dall-E

Онлайн-генератор изображений на русском языке, который дает доступ к фирменной модели DALL·E 3 от OpenAI через простой веб-интерфейс. Пользователь вводит текстовое описание, а нейросеть превращает его в картинку — иллюстрацию, обложку, логотип или любой другой визуал по запросу.Сервис работает внутри агрегатора Study24: из одного личного кабинета можно пользоваться DALL·E 3, ChatGPT, Midjourney и другими нейросетями без переключения между сайтами.

• Стоимость: от 199 ₽ в неделю

• Тестовый период: есть бесплатный тариф

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Доступ к мощной модели DALL·E 3 от OpenAI в русскоязычном интерфейсе.

• Одна подписка сразу на несколько нейросетей (DALL·E 3, Midjourney, GPT-модели и др.) в одном кабинете.

• Работа с локальными тарифами в рублях.

• Есть бесплатный старт через тариф FREE с приветственными токенами.

Недостатки:

• Бесплатный тариф ограничен по количеству токенов, для активной генерации картинок почти наверняка придется переходить на платный план.

Перейти на сайт сервиса >>>

4. Stable Diffusion

Это онлайн-доступ к популярной нейросети Stable Diffusion для генерации изображений по текстовым промптам или загруженным фотографиям. Сервис работает прямо в браузере, понимает русский язык и позволяет за секунды получать арты, обложки, стилизованные фото и другие визуалы. В интерфейсе можно выбрать нужную версию модели (например, Stable Diffusion XL или Stable Diffusion 3/3.5), настроить стиль, разрешение и количество вариантов, а затем сразу скачать результат в хорошем качестве.Оплата устроена по принципу «pay-as-you-go» — платите только за успешно сгенерированные картинки, без обязательной подписки.

• Стоимость: примерно от 3 ₽ за генерацию в Stable Diffusion XL и около 8 ₽ за генерацию в Stable Diffusion 3.5

• Тестовый период: нет

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Оплата только за генерацию, без абонентской подписки и скрытых платежей.

• Поддержка генерации по тексту и по фото, с настройкой стиля, разрешения и количества вариантов.

• Несколько версий Stable Diffusion (XL, 3/3.5) с разным качеством и ценой за изображение.

• GPTunneL — крупный AI-хаб: в одном аккаунте доступны и другие нейросети (GPT-модели, Flux, Midjourney, DALL·E и т.д.).

Недостатки:

• Нет полноценного бесплатного режима для Stable Diffusion — для начала работы нужно хотя бы минимально пополнить счет.

Перейти на сайт сервиса >>>

5. ChatGPT

Это русскоязычный веб-чат с моделью GPT-5, заточенный под учебу, работу и повседневные задачи. Платформа выступает агрегатором десятков нейросетей, где GPT-5 используется как основной «мозг» для диалогов, написания текстов, решения задач, программирования и генерации идей. Работать можно прямо в браузере или мобильной версии, без сложной настройки, с оплатой в рублях.

• Стоимость: от 199 ₽ в неделю

• Тестовый период: есть бесплатный тест / фримиум-режим

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Единый агрегатор: в одном аккаунте доступны GPT-5, Nano Banana, Veo 3, FLUX, DALL·E, Midjourney и другие популярные модели.

• Заточен под учебу и работу: есть готовые режимы для решения задач, написания рефератов/докладов, дипломов, презентаций и генерации видео.

• Локальные тарифы в рублях и невысокий порог входа: минимальный платный план начинается с небольших сумм, плюс есть бесплатные лимиты.

• Можно начать с ChatGPT 5-mini и DeepSeek на фримиум-тарифе, а затем перейти на полный GPT-5, не меняя платформу.

Недостатки:

• Полноценный доступ к ChatGPT 5 быстро «съедает» бесплатные лимиты — для регулярной работы почти всегда нужен платный тариф (чаще всего Pro).

Перейти на сайт сервиса >>>

6. Qwen

Нейросеть для генерации изображений по текстовому описанию, которая особенно хорошо работает с текстом внутри картинки: логотипы, надписи на вывесках, постерах, одежде и другим. Модель умеет органично «встраивать» текст в сцену, так что надписи выглядят частью изображения, а не просто наклейкой сверху. Поддерживается широкий спектр стилей — от фотореализма до акварели и иконографики, есть возможность персонализации и дообучения под фирменный стиль бренда. Сервис доступен через платформу GenAPI: вы подключаете модель по API и платите только за фактические генерации.

• Стоимость: около 5 ₽ за 1 мегапиксель

• Тестовый период: есть стартовый бесплатный баланс для новых пользователей

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Отличная работа с текстом внутри изображения: логотипы, таблички, надписи читаются и выглядят естественно.

• Поддержка множества художественных стилей и возможность дообучения под фирменный стиль бренда.

• Быстрая генерация (в среднем около 15–23 секунд на картинку).

• Гибкая модель оплаты: платите только за сгенерированные мегапиксели, без подписок и долгих обязательств.

• Удобно подключать к своим продуктам через единое API вместе с другими моделями GenAPI.

Недостатки:

• Модель относительно новая: для идеального попадания в стиль придется немного «поиграть» с промптами и настройками.

Перейти на сайт сервиса >>>

7. Runway

Мощная нейросеть для генерации изображений в кинематографичном стиле: реалистичные лица, мягкий свет и атмосферные сцены, похожие на стоп-кадры из фильма. Сервис особенно полезен для обложек, сторителлинга, презентаций и проектов, связанных с видео и визуальными историями. Работать с моделью можно как через веб-интерфейс GenAPI, так и через API: вы отправляете текстовый запрос (опционально добавляете референс-картинку), а в ответ получаете готовое изображение. Модель поддерживает нестандартные форматы (16:9, 9:16 и др.), умеет «запоминать» персонажа по одной фотографии и имеет режим Turbo для быстрых и дешевых черновых набросков.

• Стоимость: платите только за фактические генерации изображений

• Тестовый период: нет

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Кинематографичная картинка «из коробки»: мягкий свет, продуманная композиция и проработанные текстуры, минимум доработки в редакторе.

• Умение держать узнаваемого персонажа по одной референс-фотографии — удобно для комиксов, серийных иллюстраций и рекламных кампаний.

• Режим Turbo для быстрых и более дешевых черновиков, когда нужно перебрать много вариантов.

• Поддержка широких и вертикальных форматов (16:9, 9:16 и др.) — удобно для превью, сторис и презентаций.

Недостатки:

• Максимальное разрешение сейчас около 1080 пикселей по длинной стороне — для печати нужен дополнительный апскейл.

Перейти на сайт сервиса >>>

8. Flux

Версия модели FLUX.1 [dev] от Black Forest Labs с поддержкой LoRA-адаптеров, предназначенная для генерации детализированных изображений и тонкой персонализации стиля. Модель позволяет использовать обученные LoRA (например, через отдельный инструмент FLUX LoRA Portrait Trainer), чтобы «прикрутить» к генерации нужный бренд-стиль, конкретные лица, архитектуру или авторские художественные приемы. В интерфейсе GenAPI доступна настройка разрешения, числа шагов и силы LoRA, а средняя скорость генерации — около 15–16 секунд на изображение.

• Стоимость: оплата pay-as-you-go

• Тестовый период: нет

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Поддержка LoRA-адаптеров — можно точно подгонять стиль под бренд, персонажей, архитектуру, жанры.

• Высокое качество изображения: FLUX.1 [dev] хорошо держит реалистичность, детали, руки и текст.

• Гибкая настройка параметров (разрешение, шаги генерации, сила LoRA) прямо из интерфейса GenAPI или по API.

• Относительно быстрая генерация (в среднем ~15,8 секунды на картинку).

• Легко встроить в рабочие процессы через единое API GenAPI, не занимаясь инфраструктурой и GPU.

Недостатки:

• Без корректно настроенных LoRA-адаптеров часть сложных или специфичных сцен модель генерирует хуже — ее потенциал раскрывается именно с LoRA.

Перейти на сайт сервиса >>>

9. Kolors

Нейросеть для генерации изображений, разработанная командой Kolors AI (создатели KlingAI), которая позволяет по текстовому запросу получать детализированные художественные картинки. Пользователь вводит промпт, выбирает формат и размер изображения, при необходимости добавляет референс — модель берет его за основу и дорисовывает сцену в нужном стиле. Средняя скорость генерации — около 25 секунд на картинку, а подключение возможно как через веб-интерфейс, так и по API (ID модели: kling-image).

• Стоимость: примерно 1,2 ₽

• Тестовый период: есть

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Премиальная модель от создателей KlingAI, заточенная под художественные изображения.

• Простая работа: текстовый запрос + выбор формата, размера и количества картинок, опционально — референс.

• Нет подписок — оплачиваете только сгенерированные изображения, низкая цена в рублях.

• Полностью русскоязычный интерфейс, оплату можно провести любой российской картой или через СБП.

• Средняя скорость генерации ~25 секунд, что удобно для рабочих креативных задач.

Недостатки:

• После расходования стартового бесплатного баланса любая генерация платная — постоянного «фри»-тарифа нет.

Перейти на сайт сервиса >>>

10. SDXL

Онлайн-доступ к улучшенной версии Stable Diffusion от Stability AI, которая создает изображения по текстовому запросу и работает заметно качественнее ранних моделей Stable Diffusion. Модель дает более яркие и точные цвета, аккуратные тени и свет, лучше справляется с текстом на картинке и тонкой настройкой стилей, а также умеет дорисовывать недостающие части изображения и сильно перерабатывать исходное фото. GenAPI автоматически переводит русские промпты на английский (через опцию translate_input), так что можно писать запросы по-русски и получать хороший результат.Средняя скорость генерации — около 20–21 секунды на изображение, при этом модель доступна через веб-интерфейс и по API с ID sdxl.

• Стоимость: платите только за фактические генерации изображений

• Тестовый период: есть стартовый бесплатный баланс

• Регистрация: требуется

Преимущества:

• Высокое качество картинки: детальная проработка света, теней, фактур и цветов по сравнению с ранними версиями Stable Diffusion.

• Хорошая работа с текстом на изображении и поддержка negative_prompt для явного указания, чего вы не хотите видеть на картинке.

• Автоперевод русских промптов через translate_input — можно писать описания на русском языке.

• Поддержка разных типов входных данных: генерация с нуля по тексту, доработка и преобразование уже существующих изображений.

• Открытый исходный код SDXL и отсутствие жестких творческих ограничений по стилям и сюжетам.

Недостатки:

• При самостоятельном запуске (локально) SDXL требует мощного железа и технических знаний; GenAPI снимает эту проблему, но за счет платного доступа к API.

Перейти на сайт сервиса >>>

Deepseek: кому подходит нейросеть и как использовать ее возможности

Если коротко, Deepseek — это «мозговый помощник» на базе нейросети, который берет на себя рутину с текстами, кодом и задачами, а вам оставляет принятие решений. Сгенерировать картинку Дипсик не может, однако отлично работает с информацией, идеями и сложными запросами.

Что умеет именно Дипсик

• Тексты

  • пишет статьи, посты, письма, сценарии, описания товаров;

  • умеет подстраиваться под тон, стиль и целевую аудиторию;

  • сокращает, перефразирует, улучшает готовые тексты.

• Код и технические задачи

  • генерирует фрагменты кода и объясняет, как они работают;

  • помогает искать и исправлять ошибки;

  • подсказывает алгоритмы, структуры данных, архитектурные решения.

• Аналитика и обучение

  • делает краткие выжимки из длинных документов;

  • сравнивает варианты, выделяет плюсы и минусы;

  • объясняет сложные темы простым языком, с примерами.

• Работа с идеями

  • генерирует концепции, названия, слоганы, рубрики;

  • помогает придумать промпты для других нейросетей (например, генераторов изображений);

  • предлагает планы статей, сценариев, обучающих материалов.

Кому подходит Дипсик

• Маркетологам, SMM и контент-мейкерам — для контент-планов, текстов, креативов и правок.

• Разработчикам и технарям — для подсказок по коду, разбору ошибок и прототипирования.

• Студентам и авторам — для конспектов, рефератов, структурирования учебных материалов.

• Предпринимателям и менеджерам — для писем, коммерческих предложений, кратких аналитических записок.

• Всем, кто много работает с текстом и информацией — от блогеров до продуктовых команд.

Какие задачи он помогает решать

• Ускоряет рутинную работу

  • шаблонные ответы, типовые письма, черновики документов;

  • быстрое переписывание и адаптация текста под разные форматы.

• Помогает мыслить и принимать решения

  • собирает аргументы «за» и «против»;

  • предлагает несколько сценариев действий;

  • помогает структурировать хаотичные идеи во внятный план.

• Снижает порог входа в сложные темы

  • объясняет сложные термины и концепции;

  • показывает пошаговые разборы задач и примеров кода.

• Экономит время команды

  • часть задач по подготовке черновиков, проверке формулировок и первичному анализу можно делегировать ИИ и оставить людям финальную правку и стратегию.

В этой статье я дал ответ на популярный вопрос «может ли Дипсик генерировать изображения». Deepseek в первую очередь создан как мощный текстовый и аналитический ИИ-ассистент, который работает с кодом, задачами, документами и идеями, а не как полноценный графический генератор. При этом он отлично дополняет любые сервисы, умеющие рисовать: помогает сформулировать точные промпты, проанализировать получившиеся картинки и превратить визуал во внятный текст.

Если у вас есть опыт работы с Дипсиком, обязательно поделитесь им в комментариях. Напишите, как вы используете нейросети для работы с изображениями и какими сервисами дополняете Deepseek.

У меня в библиотеке более сотни книг по программированию

Если в начале карьеры я очень любил и паттерны проектирования и чистый код, то сейчас мнение сильно поменялось.

Они не плохие, они переоценены.

1. Чистый код. Роберт Мартин

Если соблюдать все его советы, то код почему-то превращается в нечитаемую кашу. Многие критикует такой подход ещё и за убийство производительности. Но давайте будем честны, даже в рамках концепции Мартина не все практики удачно совмещаются.

Да есть хорошие советы, и про DRY и про классику ООП "Код не должен знать о внутренностях объекта, с которыми он работает". Но так ли слепо мы должны доверять всем что там написано?

2. Паттерны проектирования. GOF

Ни одно собеседование не проходит без расспросов про паттерны. Про отличие структурных от порождающих и деталей реализации Синглтона. Хотя раньше паттерны считались моветоном, а классический список от GoF вообще походил на корпоративный булщит.

Проводят ли они очевидный контракт? Да нет. Тот же Синглтон имеет десятки реализаций в десятках разных фреймворках с совершенно разным контрактами. Ну да, мы рассчитываем что он обеспечивает единственный экземпляр класса. Или статическую точку доступа к нему, или один экземпляр на поток... Да вообще-то везде по-разному.

Есть неплохие паттерны из DDD, есть паттерны TDD которые всё же практически полезней.

3. Алгоритмы: построение и анализ. CLRS

Книга мощная. Как и знаменитые томики Кнута. И как же любят отдельные выпускники МФТИ чморить все кто не помнит их по памяти. Или притворяться что помнят и брать опонента на блеф.

99% разработчиков, которых я знаю, заучивают подобные учебники перед собеседованием и через неделю забывают вообще всё. Непонятно в какой момент карьеры с этим всем нужном знакомиться? В начале? Так ничего не понятно. В середине? Так зачем если нужные алгоритмы и так понятны с практики.

4. Совершенный код. Стив Макконнелл

В какой-то момент мы решили что нам нужна наша собественная библия. И зачем-то упёрлись в совершенный код. В общем-то, многие вещи поделу и даже примеры на разных языках. Хорошо ли это? Кусочек кода на Visual Basic, кусочек на Java, кусочек на C++.

А правда чтоли что техники защитного программирования во все них одинаково реализацию и смысл? Или это нужно что бы можно было продать книгу любому программисту и охватить большую ЦА?

800 страниц про абстрактные банальности? 30 страниц на главу про самодокументирование с огромной цитатой пьесы?

5. Рефакторинг. Мартин Фаулер

Помните увлечение "запахами" кода и размышления как двигать неделями переменную по всему репозиторию?

Хорошая идея и про непрерывность рефакторинга и атомарные изменения. Но всё-таки большинство примерно слишком "локальные" и мелкие.

Половина книги про:

-Ооо, в метода можно добавить параметр

-Ооо, из метода его можно удалить

-Ооо, его можно переименовать

Ну да.

Мне книги больше нравятся чем нет. Они дают простые ответы на сложные вопросы и дают понятные рецепты и трюки которые можно просто делать. Но не даёт ли это иллюзию компетенции и понимания?

Пишу больше про IT, разработку игр и создание своего издательства в Steam у себя в телеграмме - https://t.me/+bU8GgJY66DUxNzAy