редакции
Я устал платить за нейросети и нашел Yupp. Теперь у меня бесплатный доступ к 100+ моделям
В итоге на рабочем столе — целая коллекция вкладок: одна для текстов, другая для изображений (Midjourney, Imagen 4, Flux и другие), третья — для кода. У каждой платформы свои условия, интерфейс, лимиты. Это реально утомляет.
Именно в таком состоянии я и наткнулся на Yupp AI. Сервис, который на главной странице обещает доступ к «самым умным ИИ мира, бок о бок с вами». Звучало как очередной громкий лозунг. Но я решил исследовать сервис лучше и обнаружил нечто совершенно иное. Это не просто чат-бот, а огромная «песочница», где можно бесплатно сталкивать лбами сотни нейросетей, от гигантов вроде ChatGPT o3 pro (да, вы не ослышались именно PRO, которая доступна на тарифе за 200$) и Claude 4 Opus до нишевых опенсорс-моделей. И все это — в одном месте.
Я решил проверить, как все устроено на практике и насколько здесь реально удобно работать. В процессе тестирования не встретил никаких неприятных сюрпризов — зато увидел, как можно по-новому организовать работу с нейросетями.
Как это работает и почему почти не заканчиваются кредиты?
На старте все просто: регистрация через Google, и на твой счет падает 2500-5000 приветственных кредитов. Yupp — это агрегатор, который через единый интерфейс позволяет отправлять запросы к сотням разных нейросетей. Стоимость использования Yupp AI зависит от выбранной модели и дополнительных опций. В базовом случае один запрос стоит 50 кредитов. Если вы генерируете изображения, к этому добавляется еще 100 кредитов за каждый выбранный визуальный движок — например, Midjourney, Imagen 4 или Flux. Премиум-модели PRO требуют дополнительной оплаты — по 50 кредитов за каждую модель в запросе. Самые мощные модели MAX обходятся дороже — 300 кредитов сверх базовой стоимости за каждую такую модель. Например, если вы выбрали одну MAX-модель, то запрос обойдется в 350 кредитов (50 базовых + 300 за модель). Если в запросе есть вложения файлов, за каждый из них списывается по 25 кредитов. Таким образом, итоговая стоимость складывается из базовой цены, суммы за выбранные PRO или MAX модели, стоимости вложений и выбранных моделей для генерации изображений. Примеры: Цена рассчитывается для каждого отдельного запроса в чате и всегда отображается под полем ввода. При использовании публичных запросов стоимость снижается вдвое. Такой подход позволяет гибко управлять расходами, учитывая сложность задачи и выбранные модели, а также контролировать бюджет без неожиданных затрат. Казалось бы, 2500-5000 кредитов — это немного. Но тут и кроется главная механика сервиса. После почти каждого ответа Yupp просит тебя стать судьей: какой из результатов лучше? Почему? Ты просто нажимаешь «лайк» или «дизлайк» и выбираешь тег, например, «полезный», «креативный» или «неточный». За каждое такое действие система начисляет тебе новые кредиты. Как это выглядит после оценки запросов: По сути, ты помогаешь обучать и ранжировать модели, а Yupp платит за это своей же внутренней «валютой». Время от времени появляется скретч-карта, которая может принести еще 200–400 кредитов. В итоге за полчаса экспериментов я не только не потратил стартовый бонус, но и увеличил его почти вдвое. Это создает интересный цикл: ты используешь сервис, даешь обратную связь, получаешь за это вознаграждение и продолжаешь использовать его бесплатно. Теоретически, так можно работать даже с самыми дорогими моделями безлимитно. В этот раз решил проверить, как современные языковые модели справляются с этическими задачами, где нет однозначного ответа и логика сталкивается с моралью. В качестве теста — обновленная дилемма вагонетки: пятеро спасших ребенка преступников на одном пути, известный филантроп на другом, а ваше решение не останется незамеченным обществом. Первый ответ (слева) строится вокруг принципа невмешательства: автор подчеркивает, что не считает себя вправе решать, кто достоин жить, а кто нет. В рассуждении много внимания уделяется неполноте информации, невозможности объективно оценить чью-то жизнь и рискам ошибочного суждения. Здесь акцент на том, что каждое действие — это уже выбор, и даже бездействие несет последствия. Такой подход скорее философский, с уклоном в гуманизм и осторожность. Второй ответ (справа) — более аналитичный и структурный. Автор сразу разбирает ситуацию по шагам: минимизация вреда, моральная оценка поступков, вклад в будущее, правило вмешательства. В рассуждении явно ощущается попытка рационализировать выбор, разложить его на составляющие и объяснить логику публично. Здесь нет попытки уйти от решения — наоборот, автор берет на себя ответственность и объясняет, почему выбрал именно этот вариант. Что интереснее: гуманистическая осторожность или структурная рациональность?Оба подхода по-своему сильны: первый заставляет задуматься о границах нашего права судить, второй — о важности прозрачности и логики в сложных решениях. Лично мне ближе тот, что не спешит с выводами и честно признает сложность ситуации. Кто из моделей где? Слева — ответ Claude 4 Opus, справа — ChatGPT o3-pro. И если бы не подсказка, отличить их по стилю было бы непросто: обе модели умеют рассуждать, но глубина и акценты заметно различаются. Для теста я использовал задачу на логическое мышление: «На столе лежат три предмета: книга, чашка и ручка. Книга правее чашки, а ручка левее книги. В каком порядке расположены предметы слева направо? Кратко объясните вывод.» В Yupp я сравнил ответы двух топовых моделей — Claude 4 Opus и o3-pro. Claude 4 Opus быстро выдал однозначный порядок: чашка — ручка — книга. Модель расписала логику, но не заметила, что исходных данных недостаточно для единственного варианта. Она выбрала одну из возможных последовательностей, не учитывая альтернативу. o3-pro подошел к задаче иначе: модель последовательно перебрала все варианты, четко обозначила ограничения условий и честно указала, что определить, что стоит левее — чашка или ручка — нельзя. Единственный точный вывод: книга всегда крайняя справа. Этот кейс хорошо показывает разницу в подходе. o3-pro не спешит с выводами, анализирует задачу глубже и не боится признать, что информации недостаточно для однозначного ответа. Такой стиль особенно ценен, когда важна точность и прозрачность рассуждений. Для практического теста я выбрал задачу, актуальную для брендов одежды: генерация атмосферного moodboard, который можно использовать в лукбуке или презентации коллекции. Промпт был максимально конкретным: «Женщина в лаконичном красном платье среди елового леса, легкий утренний туман, приглушенные цвета, акцент на фактуре ткани, стиль — лукбук для fashion-бренда, естественное освещение, кадрирование под Instagram.» В Yupp я запустил две модели — Minimax Image и Stable Diffusion 3.5 Large. Minimax Image отлично справился с задачей: кадр получился атмосферным, с мягким светом, выразительной фактурой ткани и гармоничным сочетанием цветов. Такой визуал легко представить в современном лукбуке — он цепляет вниманием и передает нужное настроение. Stable Diffusion 3.5 Large выдал более классическую композицию: четкая детализация, яркое платье, светлый фон. Такой вариант подойдет, если нужен акцент на чистоте изображения и узнаваемости формы, но атмосфера здесь менее выражена. В итоге Minimax Image оказался ближе к задачам бренда, где важна не только техническая точность, но и эмоциональный отклик. Возможность сравнить результаты разных моделей в одном окне экономит время и помогает быстро находить тот визуал, который действительно работает под задачу. Одна из частых задач для дизайнеров — создать яркий постер с четкой надписью. Я решил проверить, насколько современные нейросети реально умеют работать с текстом на изображениях и что получится, если дать всем одинаковый промпт: «Современный постер для музыкального фестиваля на открытом воздухе, яркие цвета, динамичная композиция, крупная надпись „SUMMER SOUND 2025“ в центре, стиль минимализм, чистый фон, высокое разрешение.» Для теста выбрал сразу четыре модели: Midjourney v6, FLUX1.1 Pro Ultra, GPT Image 1 и Google Imagen 4 Ultra. Все они доступны в Yupp, и можно запускать их параллельно, чтобы сразу видеть разницу. Midjourney v6 выдала постер в духе музыкальных фестивалей: яркие краски, крупные наушники, надпись «SUMMER SOUND 2025» читается отлично. FLUX1.1 Pro Ultra пошла по другому пути — показала реальную сцену с толпой и сценой, где текст органично вписан в архитектуру, но уже не так бросается в глаза. GPT Image 1 выдала минималистичный постер с четкой типографикой, все по делу: надпись крупная, цвета контрастные, сразу понятно, что это афиша фестиваля. Google Imagen 4 Ultra сделала ставку на чистый фон и лаконичный дизайн — текст легко читается, но визуально выглядит проще остальных вариантов. Весь эксперимент занял пару минут: один промпт, четыре модели, четыре совершенно разных подхода к оформлению текста. Такой формат позволяет быстро сравнивать стили и выбирать то, что реально работает под конкретную задачу — без долгих правок и бесконечных попыток объяснить нейросети, что такое «читаемый текст». В итоге видно: даже с одинаковым запросом разные нейросети выдают абсолютно разные результаты. Где-то текст идеален, где-то теряется в деталях, а где-то дизайн выигрывает за счет минимализма. Такой подход экономит время и дает возможность реально контролировать итог — не угадывать, а видеть все наглядно. Не буду называть Yupp «убийцей подписок» — это просто не про него. Здесь другой смысл: ты не ограничен одной нейросетью и не вынужден платить за каждую отдельную функцию. Все собрано в одном окне, и ты сам решаешь, какие модели подключать и какие задачи решать — от ChatGPT и Claude до Midjourney, Imagen 4, Flux и других. Что особенно выделяет Yupp: Для меня Yupp стал рабочим инструментом, который позволяет не просто получать ответы, а реально влиять на развитие нейросетей. Ты не просто пользователь — ты участник процесса, и твой вклад ценится. Если хочется контролировать процесс, экономить время и получать максимум от современных AI — этот сервис точно стоит попробовать. А если вы хотите разобраться, как работать и с другими инструментами ИИ для создания крутого контента с нуля, советую курс «Мастер искусственного интеллекта».
AI против дилеммы вагонетки: кто мыслит глубже?
Проверка на глубину рассуждения: Claude 4 Opus против o3-pro
Moodboard для fashion-бренда: сравниваем Minimax Image и Stable Diffusion 3.5 Large
Эксперимент: как нейросети справляются с текстом на постерах
Yupp — платформа, где выбираешь ты