ИИ для анализа и проверки текста — помощник, без которого обойтись довольно сложно, особенно сейчас, когда потребность в контенте растет среди интернет-пользователей с невероятной скоростью. При этом задачи усложняются, сроки сжимаются, внимательность контент-мейкеров нередко страдает от перегрузок.
Здесь-то искусственный интеллект для проверки текста и оказывает неоценимую помощь. Одни нейросети легко находят орфографические ошибки, другие — исправляют пунктуацию, третьи — работают с логикой, стилем и структурой.
Платформа GPTunneL предлагает различные нейросети под решение задач, связанных с проверкой. Мы протестировали ряд моделей, чтобы установить, какая и с чем справляется лучше.
Современные модели решают практически весь спектр задач, связанных с качеством текста:
Важно помнить, что каждая модель ориентирована на решение «своих» задач. Поэтому при выборе подходящего сервиса следует отталкиваться от того, какой именно тип проверки вам нужен.
Эта модель отлично подходит для решения технических задач: опечатки, окончания, согласования, пропущенные знаки препинания. Gemini 3 Pro аккуратно вносит правки и почти не вмешивается в индивидуальный стиль автора.
Эта нейросеть для проверки ошибок в тексте способна обрабатывать большие объемы информации, править:
Одним словом, Gemini — это инструмент строгой редактуры без самопроизвольного творчества.
Если задача — «очеловечить» текст, сделать его легким для восприятия, живым и естественным, на помощь придет GPT-5.1. Эта модель может существенно разгружать сложные конструкции, при этом не выбиваясь из заданных рамок стиля. Она справляется с длинными предложениями, повторами, неестественными для русского языка формулировками. GPT придется кстати, если понадобится переработать:
GPT преобразует текст в материал, который захотят читать и в который будут вовлекаться.
Claude 4.5 Sonnet — это тот редактор, который моментально установит логические нестыковки. Он видит неочевидные противоречия, оборванные рассуждения, избыток обобщений, некорректность выводов, смысловую несогласованность между абзацами.
Эта модель окажется полезной для проверки:
Вы можете активно использовать DeepSeek V3.2, чтобы проверять:
DeepSeek легко обнаруживает несоответствие между написанным и фактическим положением вещей. И это делает нейросеть удачным инструментом, например, для журналистов, финансовых обозревателей, преподавателей.
LLaMA 4 Scout — это нейросеть для проверки текста на оригинальность в контексте семантики. Она находит конструкции-шаблоны, сильное смысловое сходство фрагментов, повторяющиеся пассажи — все, что может негативно отразиться на уникальности.
Это удобный инструмент для тех, кому нужно провести первичную проверку текста, не используя при этом, по крайней мере на первом этапе, сторонние платные сервисы.
Каждый из заявленных сервисов можно найти на платформе GPTunneL. Агрегатор позволяет быстро провести комбинированную проверку:
При этом вам не придется вносить средства за подписку. Достаточно оплатить фактические запросы.
Промпт:
«Проверь текст ниже на орфографию и грамматику. Сохрани стиль автора и не переписывай смысл. Исправляй только ошибки.
Формат:
Gemini исправил опечатки и грамматические ошибки, не нарушив структуру текста и стиль подачи. Правки относились к формам глаголов, падежам и словам с удвоенными согласными. К каждой правке нейросеть дала краткие пояснения.
Разбор текста вы можете найти по ссылке.
Здесь мы использовали две модели сразу. Gemini нужен для технической редактуры — правильной расстановки знаков препинания, Claude — для смысловой и синтаксической.
Промпт для Gemini:
«Проверь текст на пунктуацию и исправь только знаки препинания. Ничего не переформулируй.
Формат:
Модель расставила все пропущенные запятые, тем самым разделив сложные, слившиеся в одну конструкции. Стиль ИИ не менял, обработал только пунктуацию. И, конечно, объяснил правки.
Результат работы Gemini тут.
«Внеси пунктуационные правки, которые улучшают смысл и читаемость. Поясняй каждую правку».
Claude изменил структуру текста. Он разбил пару громоздких предложений на несколько поменьше. Это улучшило восприятие и помогло быстрее уловить основную мысль. Кроме того, вместо одной запятой нейросеть предложила тире.
Такое синтаксическое решение подчеркнуло контраст между противопоставленными компаниями. Таким образом, читабельность улучшилась, а содержание при этом не изменилось.
Оценить работу Claude можно в этом чате.
Промпт:
«Перепиши текст так, чтобы он звучал естественно, живо и легко. Убери канцелярит, тяжелые конструкции и избыточную официальность. Смысл не меняй.
Формат:
Модель упростила громоздкие конструкции, почистила текст от канцеляризмов, сделала подачу более живой, естественной и даже поработала над пунктуацией. При этом смысл сохранился полностью.
Посмотреть, как GPT преобразовал текст, можно здесь.
Промпт:
«Проверь фактическую точность текста.
Укажи:
Модель установила несколько фактических ошибок:
Данные по экспорту автомобилей в целом корректны на 2021 год, но требуют уточнений по периоду 2022–2025.
Кроме того, DeepSeek предложил отредактированный вариант текста — с корректными цифрами и фактами. Также нейросеть предоставила ссылки, но одна из них не открывается, а другая ведет на главную страницу сайта, а не на подтверждающую публикацию. Это значит, что факты нуждаются в более глубокой проверке.
Оценить старания DeepSeek вы можете, открыв этот диалог.
Промпт:
«Проверь текст на семантическую оригинальность. Найди фрагменты, которые звучат шаблонно или типично. Предложи варианты, сохраняющие смысл, но повышающие оригинальность».
LLaMA обнаружила несколько типичных, клишированных фраз типа «важная часть цифровой жизни» или «современные угрозы обходят традиционные методы защиты». Модель предложила удалить эти паттерны, а вместо них прописать более живые, оригинальные сентенции. Причем от такой редактуры общий смысл не пострадал.
Итоговый текст оказался более легким для восприятия и на первый взгляд достаточно уникальным.
А прочитать его полностью можно по этой ссылке.
Промпт:
«Сделай комплексную проверку:
Структуру сохраняй.
Формат:
Claude отредактировал пунктуацию, заменил, где это было нужно, латиницу на кириллицу, указал логические нестыковки, а также отметил, что прогноз роста на 300 % основан на устаревших данных, а потому его достоверность остается под вопросом.
Кроме того, нейросеть определила ИИ-клише в тексте, «осталась недовольна» недостатком конкретики и аргументации. Claude порекомендовал подкрепить текст более ясными формулировками, уточнениями и фактами.
Чтобы ознакомиться с «диагностикой» от нейросети, проходите в этот чат.
При грамотно составленном запросе нейросеть предоставит вам именно тот результат, на который вы рассчитываете.
ИИ для проверки текста на ошибки — это одно из действенных «лекарств» от невнимательности и «ментального застоя», связанного с редактурой.
Комбинируя модели-«детекторы» орфографии, пунктуации, стиля, логики, фактов, ИИ-следа, вы сможете быстро получить качественный контент, который увлечет читателя. А удобный интерфейс GPTunneL поможет максимально упростить процесс внесения правок.
