В этом видео разбираем:

• Почему к 2026 году ПК, ноутбуки и консоли резко подорожают.

• Как нехватка ОЗУ ломает планы Valve, тормозит анонс Steam Machine и судьбу Half-Life 3.

• Стоит ли собирать компьютер сейчас или ждать.

За 20$ сколько стоит подписка chatGPT c Google вы получите:

Нейронка Gemini

Ничего ни хорошего, ни плохого сказать про нее не могу. Функционал как у всех и работает хорошо. Есть разные прикольные режимы, которых нет у других - типа Storybook. Очень нравится как тут работает Deep Research. Еще у Gemini очень многофункциональное мобильное приложение - можно создавать видео, есть режим Canvas.

NotebookLM

Работает на Gemini, но по сути отдельный сервис. У меня есть отдельный ролик на канале, но если коротко можно собирать кучу источников в одном месте (сайты, книги, методички, видео и тд) и работать с информацией. Так удобно как в NotebookLM еще не видел что бы реализовал кто то.

Доступ к Veo3 и Imagen 4

Тут без комментариев. На текущий момент лучшая модель для генерации видео. Частенько именно она генерит мне вставки для моих видео на YouTube) Картинки тоже получаются неплохими)

Различные инструменты для разработчиков

CLI, ИИ агент Jules (аналог Codex у OpenAI)

2 тб в Google диске

Дополнительное место никогда не бывает лишним)

В целом у каждого ИИ есть свои фишки, которых нет у других: chatGPT Agent у OpenAI, Grok умеет смотреть что пишут пользователи в X (очень полезно для поиска информации). Но по сумме фишек за 20$ Google их всех опередил) А как вам, что используете у Google?)

Пишу про ИИ

На текущий момент самый простой способ использовать модель это использовать Ollama или Lm Studio и лучше использовать второе)

Я тестировал оба варианта на своей видеокарте с 12гб видеопамяти и заметил, что Ollama не загружает видеокарту почти совсем, хотя в своей новости на сайте они говорят о прекрасной работе на карточках Nvidia RTX Вся нагрузка при работе модели идет на процессор и от этого скорость работы очень низкая, и использовать модель в таком режиме просто невозможно)

Lm Studio в этом плане сильно лучше, и загружает GPU, как итог модель работает шустро и этим действительно можно пользоваться даже на 12гб видеокарте) Скорость - 14 токенов/сек

Судя по сообщениям на Reddit и GitHub issues многие пользователи отмечают тоже самое) Поэтому если у вас нету необходимых для gpt-oss-20b 16гб видеопамяти и больше, то лучше используйте Lm Studio)

По поводу скорости работы gpt-oss-20b через LM Studio на RTX 4070

Вот вам небольшое видео того как работает эта модель на моей конфигурации (12гб VRAM + 32гб RAM), многое зависит от сложности запроса и настроек самой Lm Studio, но даже так работает модель шустро (быстрее чем gpt-4.5 в вебе).

А если уменьшить длину контекста, то можно еще немного ускорить работу модели.

Прямых тестов для сравнения с gpt-4o еще не проводил, но для бытового использования в случаях когда лень менять IP адрес модель отлично подходит, пользоваться очень комфортно)

О том как улучшить ответы GPT-5 рассказал в своем Telegram канале)

В целом приложение очень сильно напоминает десктопное приложение chatGPT и уже сейчас через него можно работать с файлами, ждем когда добавят поиск в интернете и другие привычные фишки и вообще хорошо будет)

Скачать можно тут

ПИШУ ПРО ИИ

Что бы проверить впишите в поисковую строку:

site:chatgpt.com/share [подставь нужную фразу]

ПИШУ ПРО ИИ

Какие проблемы есть сейчас:
• Скорость работы
Например, я отправил агента создать профиль на GitHub через конструктор, и задача заняла 20 минут. Вручную я сделал бы это максимум за 5.
• Ограниченное количество коннекторов
Пока возможности подключения внешних сервисов очень скудные. Да, можно вручную авторизоваться в нужных сервисах и потом поручать задачи агенту, но с точки зрения безопасности это звучит безумно.
• Проблемы позиционирования
У OpenAI уже есть Codex — ИИ, который успешно решает задачи программистов. Многие функции ChatGPT Agent пересекаются с Codex, и я вижу риск путаницы в том, какой инструмент за что отвечает. Хотелось бы избежать ситуации, которая сложилась с неймингом моделей OpenAI.

На текущий момент сложно представить, как я бы использовал ChatGPT Agent в повседневной жизни и какие задачи мог бы ему делегировать. Пока это выглядит сыро и экспериментально, но сама идея очень перспективна.

С нетерпением жду, во что превратятся подобные агенты через год-два))

Уже начал готовить видео на YouTube — там все расскажу и покажу)

Пишу про ИИ

•Grok 3 — быстрые ответы на повседневные вопросы.
•Grok 4 — решение более сложных задач и глубокий анализ.
•Grok 4 Heavy — максимальная мощь для тех, кто готов платить $300/месяц

И есть автоматический режим, когда нужная модель будет выбрана автоматически в зависимости от запроса)

Стало лучше? Что думаете)

Пишу про ИИ