24 лучших ИИ-инструмента для разработчиков в 2025 году

Настройка больших языковых моделей (LLM)

1. Llama 3.2: локальный запуск ИИ‑моделей

Применение облачных сервисов для задач, связанных с искусственным интеллектом, может быть сопряжено с определёнными сложностями. Среди них высокая стоимость, необходимость постоянного подключения к интернету и вопросы, связанные с защитой конфиденциальной информации. Необходимо решение, которое обеспечивало бы надёжные возможности ИИ без этих ограничений.

С помощью Ollama можно запускать на своём ПК большие языковые модели, такие как Llama 3.2, чтобы воспользоваться расширенными функциями ИИ без необходимости в облачных сервисах и без постоянных расходов.

Как использовать:

• Генерация кода. Llama 3.2 отлично подходит для написания и отладки кода, нет надобности обращаться к облачным сервисам.

• Создание контента. Llama 3.2 помогает генерировать контент в различных форматах, сохраняя полную конфиденциальность и контроль.

• Создание эмбеддингов. Llama помогает создать эмбеддинги слов и предложений для таких SEO‑задач, как подбор ключевых слов, и всё это происходит локально.

• Интеграция с инструментами. Благодаря локальному API Ollama можно легко интегрировать Llama 3.2 в свои пользовательские инструменты и рабочие процессы, не обращаясь к сторонним сервисам.

2. Open WebUI: удобный интерфейс для локальных ИИ‑моделей

Запуск ИИ‑моделей на локальном устройстве может показаться сложной задачей, особенно если вы не ориентируетесь в командной строке или не любите работать с кодом. Есть решение, которое делает этот процесс более доступным для тех, кто предпочитает графические интерфейсы текстовым командам.

Open WebUI — это интерфейс с открытым исходным кодом, созданный на основе Ollama. С его помощью можно легко запускать модели с открытым исходным кодом, такие как Llama 3, на своём устройстве. Кроме того, можно выполнять привычные задачи из ChatGPT, но без доступа к интернету и без необходимости в сложных настройках.

Сервис доступен даже новичкам — он открывает двери в мир искусственного интеллекта для тех, кто не имеет опыта в кодировании и предпочитает работать через графические интерфейсы, а не командную строку.

Как использовать:

• Написание кода App Script. Можно написать запрос в Open WebUI на создание кода, который генерирует вставки из OpenAI и автоматически вставляет их в Google Sheets.

• Интеграция кода в Google Sheets. Сгенерируйте код, скопируйте его в Google Sheets и запустите. Это позволит без труда включить его в свой рабочий процесс.

11 формул в Google Таблицах для SEO 

3. LM Studio: интуитивно понятный интерфейс для локальных моделей

С помощью LM Studio можно легко загружать и запускать такие модели, как LLaMA 3.2, через интуитивно понятный интерфейс. Не требуется сложных настроек или навыков программирования — просто загрузите модель, и всё готово к работе.

Как использовать:

• Генерация контента. LM Studio генерирует ИИ‑контент для блогов, социальных сетей и других платформ, избавляя от необходимости обращаться к облачным сервисам.

• Кластеризация и классификация. Создавайте эмбеддинги для группировки схожих текстов или классификации контента на основе семантического сходства.

4. GPT4All: доступный локальный ИИ

С помощью GPT4All можно выполнять задачи, похожие на те, что решает ChatGPT, не полагаясь на облачные сервисы и не беспокоясь о конфиденциальности. Настройка очень простая: достаточно установить приложение, загрузить модель, и всё готово. Для этого не требуются глубокие технические знания.

Как использовать:

• Автономные задачи. GPT4All предлагает те же функции, что и ChatGPT, но с локальным управлением. Можно создавать контент и решать любые другие задачи без подключения к интернету.

• Анализ документов. С помощью функции RAG (Retrieval‑Augmented Generation) можно загружать документы и быстро извлекать информацию из них.

5. Msty: сочетание локальных и облачных технологий

Хотя локальные решения в области искусственного интеллекта обеспечивают контроль и защиту данных, иногда требуются более широкие возможности, которые предоставляют облачные сервисы вроде ChatGPT. 

Msty — это решение, которое объединяет модели с открытым исходным кодом, работающие на вашем устройстве, с облачными. Это позволяет достичь большей гибкости и эффективности в работе.

С помощью Msty можно выбрать наиболее подходящую модель для каждой задачи. Для задач, требующих повышенной конфиденциальности, можете использовать локальные модели, а для более сложных задач обращаться к облачным. Такой гибридный подход позволяет оптимизировать рабочий процесс, сочетая мощь облачных сервисов с контролем и эффективностью локальных моделей.

Как использовать:

• Гибридность. Используйте локальные модели для задач, которые требуют максимальной защиты данных, и облачные модели для задач, требующих интенсивных вычислений.

• Простой переход. Msty позволяет легко переключаться между моделями без лишних технических сложностей.

ИИ‑инструменты для кодинга

6. Google Colab: упрощение кодинга с помощью ИИ

Когда вы сталкиваетесь с необходимостью написать код, не прибегая к лишним трудностям, обращайтесь к Google Colab. Этот инструмент позволяет работать с кодом на Python в облаке, что делает его идеальным для задач, связанных с обработкой естественного языка (NLP) и анализом данных.

Colab прост в использовании и интегрируется с различными ИИ‑моделями, например Gemini. Как показала Бритни Мюллер, он значительно упрощает процесс работы.

Как использовать:

• Работа с кодом на Python в облаке. Можете запускать модели обработки естественного языка и скрипты анализа данных в Colab, не беспокоясь о локальных настройках.

• Отладка кода с помощью ИИ. При возникновении ошибок можете вставить их в инструмент, и искусственный интеллект предложит помощь в процессе отладки.

• Обработка больших массивов данных. Используйте Colab для обработки CSV‑файлов ключевых слов с помощью специальных ИИ‑инструментов, таких как BERT.

• Интеграция с моделями ИИ. Colab предлагает удобную интеграцию с такими моделями искусственного интеллекта, как Gemini. Это открывает новые горизонты для выполнения сложных задач машинного обучения в облаке.

7. Gemini + Colab: выполнение кода

Один из самых эффективных способов оптимизировать рабочие процессы — объединить Gemini с Colab. Благодаря этому можно использовать языковую модель Gemini непосредственно в Colab, что значительно ускоряет и упрощает задачи кодирования и другие запросы.

Как использовать:

• Выполнение кода на Python с продвинутой помощью ИИ. Используйте мощные возможности Gemini для решения сложных задач по обработке данных и естественному языку в Colab.

• Кластеризация ключевых слов. Gemini помогает организовывать большие наборы ключевых слов в группы, основанные на их интенте или темах.

• Генерация контента. Используйте две нейросети для генерации идей и автоматизации части процесса создания контента с помощью скриптов Python в Colab.

8. Programming Helper: помощник для создания и отладки кода

Programming Helper — это мощный инструмент, который сильно помогает в процессе написания и отладки кода. Он стал незаменимым помощником в оптимизации веб‑сайтов, интеграции API и создании автоматизированных систем. Благодаря поддержке нескольких языков программирования Programming Helper предлагает решения там, где ChatGPT может оказаться не столь эффективным.

Как использовать:

• Генерация кода. Опишите свои потребности на простом языке, и Programming Helper автоматически сгенерирует код на любых языках. Это особенно полезно при создании скриптов для анализа данных, автоматизации SEO или веб‑скрейпинга.

Что такое веб‑скрейпинг и как он работает 

• Помощь в обучении. Если сталкиваетесь с незнакомыми задачами, этот инструмент предлагает примеры кода и объяснения, что значительно облегчает понимание новых концепций.

• Отладка. Programming Helper автоматически выявляет проблемы в коде и предлагает их решения, а это сильно улучшает функциональность кода.

9. Llama Index: создание RAG‑систем

Поиск точной и актуальной информации в больших объёмах контента может вызвать массу проблем. Традиционные методы поиска часто не могут дать ответы, учитывающие контекст, особенно когда речь идёт о SEO‑задачах, требующих высокой точности.

Llama Index решает эту проблему, создавая RAG‑системы, которые индексируют большие группы документов. Благодаря этому искусственный интеллект может находить наиболее релевантный текст, основываясь на заданном запросе. Хотя Llama Index не поддерживает создание индекса из карт сайта, существует кастомный код, добавляющий эту функцию. Он сильно повышает эффективность инструмента для поиска контента.

Как использовать:

• Создание достоверного контента. Llama Index извлекает точную информацию, что позволяет автоматизировать сложные задачи по созданию контента.

• Оптимизация контент‑стратегии. С помощью Llama Index можно анализировать большие массивы данных и выявлять важные аспекты, улучшающие контент‑стратегии.

10. LangChain: создание ИИ‑агентов

LangChain — основной инструмент для создания ИИ‑агентов, способных обрабатывать данные в режиме реального времени. Он предоставляет широкие возможности для интеграции языковых моделей в рабочие процессы и автоматизации задач, выходящих за рамки стандартных операций.

Как использовать:

• Анализ баз данных в реальном времени. Интегрируйте LangChain с различными инструментами, например Google Analytics и Search Console, а затем получайте и анализируйте данные в режиме реального времени.

• Автоматизация технических SEO‑задач. С помощью кода, написанного на LangChain, можно автоматизировать такие процессы, как отслеживание ключевых слов, анализ метатегов и сканирование на наличие SEO‑проблем.

• Генерация контента в реальном времени. Создавайте агентов, которые генерируют контент, основываясь на актуальных тенденциях или данных, полученных из подключённых источников.

• Разработка пользовательских рабочих процессов. LangChain можно применить для создания рабочих процессов, которые объединяют модели искусственного интеллекта с любыми приложениями. Это позволяет автоматизировать процессы более гибко и комплексно.

11. LangFuse: управление запросами

В работе с различными моделями ИИ и сложными рабочими процессами чрезвычайно важно иметь возможность отслеживать выполнение запросов и понимать их внутреннюю логику. Без такого контроля легко столкнуться с неэффективностью и упустить возможности для оптимизации.

LangFuse предлагает решение этой проблемы, предоставляя полный обзор запросов. С его помощью видно, как они работают, когда используются и где необходимы корректировки.

Как использовать:

• Отслеживание эффективности запросов. Отслеживайте результаты каждого запроса в различных рабочих процессах, чтобы определить, какой из них даёт наилучшие результаты.

• Оптимизация управления запросами. Наблюдая за моделями использования, можно настраивать запросы для повышения их эффективности и улучшения общей производительности рабочего процесса.

• Управление сложными рабочими процессами. LangFuse помогает эффективно контролировать взаимодействие нескольких моделей ИИ в рамках сложных рабочих процессов, обеспечивая их бесперебойную и продуктивную работу.

• Улучшение качества выходных данных. Благодаря информации о запросах, получаемой в реальном времени, можно вносить коррективы, основываясь на данных, что, в свою очередь, способствует улучшению качества контента.

12. Regexer: генерация регулярных выражений

Написание регулярных выражений (regex) очень часто вызывает определённые трудности, особенно если вы не знакомы с синтаксисом или же предпочитаете не писать их вручную. Regexer решает эту проблему, генерируя шаблоны regex на основе описаний на естественном языке.

Как использовать:

• Создание шаблонов regex. Вместо того чтобы писать сложные регулярные выражения самостоятельно, опишите задачу, а Regexer создаст шаблон, экономя ваше время.

• Фильтрация данных. Можно использовать Regexer для фильтрации данных в таких инструментах, как Screaming Frog или Google Analytics, что позволяет сосредотачиваться на конкретном контенте или областях сайта.

• Создание кастомных редиректов. Regexer также генерирует шаблоны для настройки редиректов на больших сайтах, что особенно полезно при очистке устаревших структур URL.

• Извлечение данных из журналов. Regexer помогает извлекать важные данные из журналов сервера, создавая шаблоны для поиска конкретных фрагментов информации.

13. Literal AI: мониторинг и оценка LLM для продуктовых команд

Разработка ИИ всегда требует внимательного мониторинга и оценки эффективности, чтобы в дальнейшем можно было избежать многих проблем.

Literal AI отлично для этого подходит, предоставляя комплексную платформу для наблюдения, оценки и управления запросами. Она специально предназначена для разработчиков и продуктовых команд.

Как использовать:

• Тестирование и отладка запросов. Literal AI позволяет создавать, тестировать и совершенствовать запросы в реальном времени. Благодаря контекстной отладке и визуализации сеанса можно легко вносить изменения в запросы, чтобы повысить их точность и качество результатов.

• Мониторинг производительности. Отслеживайте ключевые показатели, такие как задержка и использование токенов, и настраивайте оповещения, когда они превышают заданные пороговые значения. Это позволяет оперативно реагировать на любые изменения и предотвращать потенциальные проблемы.

• Комплексная оценка. Literal AI поддерживает как офлайн‑, так и онлайн‑тестирования в формате A/B. Это многообразие инструментов позволяет оценить точность и эффективность модели в различных условиях.

ИИ‑инструменты без кода

14. ConsoleX: ChatGPT с повышенным контролем для сложных задач

Если требуется более детальный контроль над запросами и выводами для решения сложных задач, то ConsoleX с этим отлично справляется. Этот инструмент предлагает такую точность, которой не достичь с помощью стандартных версий ChatGPT. С ним можно детально настроить взаимодействие и адаптировать результаты для различных приложений.

Как использовать:

• Настройка запросов для кодирования и анализа данных. С помощью ConsoleX можно выполнять сложные задачи, связанные с кодированием, отлаживать проблемы и более точно реализовывать рабочие процессы анализа данных.

• Автоматизация многоэтапных рабочих процессов. Можете создавать многоэтапные рабочие процессы, в которых ConsoleX последовательно выполняет команды для различных задач: генерация кода, извлечение данных и создание отчётов.

• Углублённое устранение технических неполадок. С помощью ConsoleX можно получить более точные и детальные ответы на сложные технические вопросы.

15. ChatArena.ai: сравнение результатов работы различных LLM

ChatArena.ai предоставляет возможность сравнивать результаты работы различных больших языковых моделей, таких как ChatGPT, Claude и Llama, в одном интерфейсе. Эта функция особенно полезна для оценки того, как разные модели справляются с одинаковыми задачами или запросами.

Как использовать:

• Сравнение результаты работы LLM. Можете протестировать несколько различных моделей на одном и том же запросе, чтобы оценить их сильные и слабые стороны. Это особенно полезно для проектов, требующих глубокого понимания языка или творческого подхода к решению задач.

• Оценка генерации кода. Различные модели часто выдают разные результаты при генерации или отладке кода. ChatArena.ai сравнивает, как каждая из них справляется с одним и тем же запросом на кодирование, позволяя выбрать наиболее точный вариант.

• Совершенствование запросов. Поскольку модели по‑разному интерпретируют запросы, можно использовать ChatArena.ai для уточнения своих запросов и добиться наилучшего результата.

16. Octoparse: сочетание парсера и генеративного ИИ

Сбор данных с веб‑сайтов может занимать много времени, особенно при работе с большими объёмами информации. Octoparse значительно упрощает этот процесс благодаря своей платформе без кода, которая автоматизирует сбор данных с веб‑сайтов. Вы сможете получать нужные данные, даже не обладая навыками программирования.

Как использовать:

• Автоматизированный веб‑скрейпинг. С помощью Octoparse можно быстро и эффективно собирать данные с множества веб‑сайтов, экономя драгоценное время.

• Структурирование и экспорт данных. После сбора данных можно организовать их в структурированные форматы Excel и CSV, что значительно упрощает их последующий анализ.

• Генерация лидов и построение ссылок. Octoparse помогает находить потенциальных клиентов и возможности для построения ссылок, просматривая каталоги и форумы.

Через какие сервисы сейчас можно анализировать свои и чужие бэклинки в России 

Использование API с ИИ

17. Replicate: лёгкий запуск ИИ в виде API

Когда требуется быстро и без лишних трудностей интегрировать ИИ‑модели в рабочие процессы, на помощь приходит Replicate. С помощью этого инструмента можно без каких‑либо технических сложностей запустить любую модель ИИ как API и легко интегрировать в уже существующие системы.

Как использовать:

• Запуск ИИ‑моделей в виде API. Благодаря Replicate можно мгновенно развернуть свои модели в виде API, и не нужно тратить время на длительную настройку.

• Генерация контента. Можно интегрировать модели генерации контента в свои рабочие процессы, и ИИ‑контент будет создаваться намного быстрее и в большем масштабе.

• Использование разных версий. Тестируйте различные версии и при необходимости возвращайтесь к предыдущим.

• Сотрудничество с командами. Можете обмениваться моделями и получать к ним доступ из разных команд, упростив совместную работу над проектами.

18. API от OpenAI для преобразования речи в текст

Транскрибирование аудио‑ или видеоконтента занимает очень много времени, особенно если качество звука оставляет желать лучшего или в записи присутствуют несколько дикторов. Однако есть спасение в виде API Whisper от OpenAI. Эта нейронка создаёт точные транскрипты даже самых запутанных аудио‑ и видеофайлов.

Как использовать:

• Транскрибирование вебинаров и совещаний. Преобразовывайте всё, что происходит на важных встречах, в подробные транскрипты для последующего анализа.

• Преобразование видеоконтента в текст. С помощью Whisper можно легко расшифровать видео и сделать из него полезные посты для блога, статьи или другой контент.

• Работа со сложными аудиозаписями. Whisper — это надёжный инструмент для расшифровки, который сохраняет точность даже при работе с некачественным звуком или многоголосыми записями.

19. Определение типа страницы с помощью GPT‑4V

Когда речь заходит о больших объёмах данных, ручная классификация веб‑страниц отнимает очень много сил, которых и так никогда не хватает. Именно поэтому стоит обратиться к GPT‑4V — нейросети, специализирующейся на визуальном анализе веб‑страниц. С её помощью можно автоматически определять и классифицировать различные типы страниц.

Как использовать:

• Автоматическое определение типа страниц. Загрузите скриншоты и попросите ИИ классифицировать каждую страницу.

• Организация контента. GPT‑4V помогает упорядочить контент, определяя типы страниц на основе визуального анализа.

Создавайте и творите с помощью ИИ

20. Galileo: от текста или изображения к UI‑дизайну

Galileo — это инструмент, превращающий текстовые описания или изображения в высококачественные UI‑макеты. Описав идею приложения или загрузив изображение, можно быстро получить макеты дизайна и затем экспортировать в Figma для дальнейшей доработки.

Как использовать:

• Быстрое создание прототипов. Опишите идею дизайна или загрузите изображение, и Galileo сгенерирует прототип интерфейса для приложений или веб‑сайтов.

• Экспорт дизайна. Экспортируйте макеты в Figma для дальнейшей доработки, оптимизируя свой рабочий процесс.

• Настройка дизайна. Galileo позволяет настраивать элементы пользовательского интерфейса, который будет удобен в использовании и эстетически привлекателен.

21. Bubble: конструктор приложений без кода

Bubble — это платформа, которая позволяет быстро создавать функциональные веб‑приложения без необходимости писать код. Просто опишите, какое приложение вам нужно, и Bubble автоматически сгенерирует его базовую структуру. А интерфейс с элементами drag‑and‑drop позволяет всё настроить — от дизайна до интеграции искусственного интеллекта.

Как использовать:

• Создание приложений. Разрабатывайте приложения, которые помогут в автоматизации рабочего процесса.

• Настройка через drag‑and‑drop. Платформа позволяет проектировать и создавать приложения без технических навыков.

22. Streamlit: трансформируйте модели ИИ в веб‑приложения

Если сталкиваетесь с необходимостью преобразовать ИИ‑модель в полноценное веб‑приложение, стоит воспользоваться Streamlit. С помощью этого сервиса можно создавать полностью функционирующие приложения, не заботясь о сложных инфраструктурных аспектах или разработке внешнего интерфейса.

Как использовать:

• Создание интерактивных SEO‑инструментов. Можно преобразовать собственную ИИ‑модель в интерактивный инструмент, который будет полезен как клиентам, так и вашей команде.

• Обмен данными. Streamlit позволяет легко делиться данными в интерактивном и доступном формате веб‑приложения.

• Упрощение разработки приложений. Просто загрузите свой код, а Streamlit берёт на себя заботу о всей инфраструктуре веб‑приложения, избавляя от необходимости заниматься сложной разработкой.

23. Chainlit: создание чат‑ботов

С помощью Chainlit можно создать нейросеть, с которой можно поговорить. Chainlit объединяет мощные языковые модели с удобными интерфейсами.

Как использовать:

• Создание чат‑ботов. Можете создать чат‑ботов, которые будут отвечать на запросы клиентов и предоставлять информацию в режиме реального времени. Как показывает практика, клиенты будут довольны.

• Запрос данных из Google Analytics. С помощью Chainlit можно взаимодействовать с ИИ‑моделями для извлечения и анализа данных с Google Analytics.

24‑й инструмент: находите всё самое необходимое

Когда требуется определенная нейросеть, то обратитесь к There's an AI for That. Она объединяет самые разные ИИ‑инструменты, подходящие для любых задач.

Как использовать:

• Поиск новых инструментов. Используйте удобный интерфейс и находите инструменты по категориям. Вы обнаружите именно те решения, которые нужны для конкретной задачи.

• Сравнение. Платформа предоставляет возможность сравнить характеристики различных инструментов и выбрать те, которые лучше всего подходят для рабочего процесса.

Что доступно в России 

Из генеративных ИИ в России полностью доступны DeepSeek, отечественные GigaChat и Yandex GPT 4. У двух последних есть API, которое можно внедрять в свой проект. 

С SEO‑оптимизацией текста помогут CopyMonkey и RoboGPT. А транскрибировать аудио (вместо Whisper) поможет Teamlogs.

Также в России существуют опенсорс‑модели на 7 и 32 млрд параметров — T‑Lite и T‑Pro. Их можно скачать с huggingface и использовать. 

Ещё по теме 🖥️

ТОП‑21 нейросеть для создания контента в 2025 году

И ещё 29 нейросетей для SEO

Как регулируются права для ИИ‑контента