
Я календарь перевернул… и вспомнил, что месяц назад рассказывал о полезном сервисе для писателей LitCritic AI. Он анализирует тексты, а затем выдаёт свои оценки и рекомендации.
И делает это лучше, чем другие нейросетевые модели. Gemma3 27b от Google также хороша, но по-своему, как рецензент для читателей. А писателю, на мой взгляд, полезнее LitCritic AI.
Большая локальная модель Qwen3 с 235 млрд параметров работает лучше всех, выдаёт самые развёрнутые критические обзоры, причём делает это на высоком художественном уровне, ярко и образно, сама как будто вживаясь в роль литературного критика. Причём не такого, как нонешние, а классического критика из ХХ века. Моим книгам в этом смысле повезло, они ещё таких застали.
Зато LitCritic AI глубже и тоньше чувствует сам текст, персонажей и стиль. Понимает даже настроение, тональность текста, распознаёт иронию, ощущает масштаб, атмосферу, подтекст. Редкий читатель на это способен. И отсебятину не гонит, как некоторые, ничего за автора не выдумывает.
Я продолжаю работать с LitCritic AI. И вот что он мне рассказывал о моей новой книге:
![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() |
Не со всеми из рекомендация я могу согласиться. И не собираюсь их бездумно исполнять. Большинство из них — следствия внутренних ограничений модели: она анализирует главу, но не книгу, тем более она не видит весь цикл в целом, не знает его смыслов и задач. LitCritic AI — не про смыслы, только про литературу. Это стоит учитывать.















