Google Gemini: полный гайд и сравнение с аналогами

Сразу после отправки сообщения Gemini останавливается с надписью «Что-то пошло не так. (13)» («Something went wrong(13)»), а причину этой ошибки Google в официальной справке не объясняет. Однако в официальном отчёте Google о сбое за май 2026 года есть запись о том, что это сообщение появлялось около четырёх дней; причиной названо сочетание нехватки ресурсов базы данных и ошибок в приложении, а обходной путь — «нет». Опираясь на эту официальную запись и на то, что число «13» совпадает с кодом внутренней ошибки gRPC (INTERNAL), хотя Google не заявлял, что это одно и то же, мы разбираем четыре ситуации, о которых чаще всего сообщают в официальном сообществе: ошибка у всех сразу, только в длинном чате, только с прикреплённым изображением и только в одном аккаунте. Затем приводим 7 шагов поиска причины, от самых простых к более трудоёмким: от проверки состояния сервисов до переноса разговора в новый чат, проверки в другом аккаунте и отправки отзыва.

Не нужно каждый раз просить «начни с вывода» или «отвечай по-русски»: достаточно один раз написать это в поле инструкций, которое автоматически действует во всех разговорах. В ChatGPT это «Пользовательские инструкции», в Claude — «Инструкции для Claude», в Gemini — «Инструкции для Gemini», но у них различаются и название в интерфейсе, и расположение, и допустимое число символов. В ChatGPT лимит составляет 1 500 символов на Free и Go и 5 000 на Plus и выше (подняли в июле 2026 года), а Claude и Gemini лимит не публикуют. В этой статье мы проверяем расположение и лимиты по официальной справке трёх компаний и на основе официального руководства Anthropic по промптам показываем, как писать работающие инструкции, с примером. А случаи, в которых, по официальной справке, инструкции не действуют (внутри проектов и Gem-ботов, во временных чатах, в корпоративных аккаунтах), собраны в чек-лист.

GPT-5.6 Sol и Gemini — редкий случай, когда сильные стороны почти не пересекаются (сравнение по состоянию на июль 2026 года): Sol доминирует в терминальном и агентном кодинге (Terminal-Bench 88.8% против 70.7%, SWE-bench Pro 64.6% против 54.2%, оба — из оценочной таблицы OpenAI), тогда как Gemini 3.1 Pro отвечает нативной мультимодальностью со звуком и видео и ценой за единицу около 40% от Sol. Важная оговорка: настоящий конкурент Gemini 3.5 Pro не вышел и к 22 сентября 2026 года, поэтому сравнение идёт с 3.1 Pro. Разбираем характеристики, бенчмарки, реальную стоимость и выбор под задачу.

Задайте ИИ вопрос и получите ответ, опирающийся на свежий Google Search — причём всё это бесшовно связано с Gmail, Docs и YouTube. Вот мир Google Gemini. Gemini — это диалоговый ИИ, созданный Google (и семейство моделей за ним), широко встроенный в мобильные приложения, веб, Google Workspace и Android, мультимодальный по тексту, изображениям, аудио и видео. Модели делятся на «быстрое и дешёвое семейство Flash» и «умное семейство Pro» — новейшие Gemini 3.8 Flash и 3.1 Pro. Цены идут Free / Plus $7.99 / Pro $19.99 / Ultra $99.99 (Ultra снижен с $249.99), а в 2026 году произошёл переход на лимиты использования на основе вычислений. В этой статье разобраны линейка моделей, ключевые возможности (Deep Research, Gems, Canvas, Live, Deep Think), три сильные стороны (интеграция с Google, длинный контекст, мультимодальность), цены и отличие от ChatGPT и Claude — всё со свежей информацией на май 2026 года.

В апреле 2026 года мультимодальный бенчмарк MMMU-Pro достиг 81–83 % у GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro и Qwen 3.5 Omni — понимание изображений фактически насыщено. Архитектура мигрировала от «сшитой» (отдельные энкодеры + адаптер) к нативной omnimodal (все модальности как общий поток токенов). В статье разобрано, что такое мультимодальный AI (LMM/VLM/Omnimodal), архитектурный водораздел и его значение, что технически определяет силу в каждой модальности (видео, аудио, документы/UI, открытые модели) плюс сравнительный срез на май 2026 года, четыре ключевых бенчмарка (MMMU-Pro, Video-MMMU, DocVQA, AudioBench), пять сценариев и критерий выбора для каждого, а также три жёстких ограничения (догадки по низкокачественным изображениям, точность в середине видео, диалекты и жаргон в аудио) — на основе актуальных исследований и практики.

Генеративный ИИ ответил «у меня нет данных об этом»? У каждого генеративного ИИ есть дата отсечки — предел обучающих данных. Сравниваем 8 ведущих инструментов по актуальности знаний и наличию веб-поиска.