Reasoning-модель Сбера и что с ней делать SMM-щику
Reasoning-модель Сбера и что с ней делать SMM-щику GigaChat 3.5 Reasoning научился рассуждать перед ответом и перепроверять себя — это меняет подход к промптам для контента. Обычная нейросеть отвечает сразу. Reasoning-модель сначала выстраивает цепочку рассуждений внутри себя, потом выдаёт результат — и по пути может заметить и поправить собственную ошибку. Для контента это не абстрактная технология, а конкретная разница в качестве: меньше нелепых фактических ляпов в текстах про товар, точнее подбор аргументов под конкретную аудиторию. Что поменять в промптах уже сейчас • Просите модель сначала кратко обосновать план текста, потом писать сам текст • Добавляйте условие "проверь себя на противоречия перед финальным ответом" • Разбивайте сложную задачу на подзадачи вместо одного гигантского промпта • Не бойтесь давать модели больше контекста — reasoning-архитектуры лучше держат длинные вводные Частая ошибка — просить сразу готовый пост под все площадки одним запросом. Модель путает форматы, и получается текст ни для Дзена, ни для VK. Разделяйте задачу по площадкам. Открытость модели важна не разработчикам, а тем, кто строит на ней сервисы: значит, инструменты для бизнеса будут появляться быстрее и дешевле. Мы в VPROKSMM уже смотрим, как использовать такие модели для более аккуратной генерации постов под разные площадки — рутину с проверкой фактов это снимает ощутимо. Российские reasoning-модели — это не гонка вооружений с зарубежными аналогами. Это просто рабочий инструмент, который скоро будет в каждом втором сервисе для бизнеса. #gigachat #сбер #нейросети #смм Попробовать бесплатно — демо Сайт и тарифы Канал в Telegram