Claude и Gemini выдают свои привычки в рабочих текстах
Исследование 84 рабочих текстов показало, что у разных нейросетей есть заметный стиль письма: одни любят начинать с «Вот», другие — завершать текст подсказкой для заказчика, а третьи чаще используют заголовки, эмодзи или жирное. Это полезно всем, кто работает с ИИ: по таким маркерам проще замечать машинный текст и править его под деловой стиль.
Что именно нашли в 84 рабочих текстах
Автор сравнил 12 моделей от Google, Anthropic, OpenAI, Alibaba, Moonshot, Z.ai, Mistral, MiniMax и Meta. Для каждой модели было от 4 до 10 текстов — это не рейтинг качества, а скорее карта привычек в разных жанрах.
Самый заметный пример — Gemini 4 Argon. Она начинала с «Вот…» в 9 текстах из 10, а в 3 случаях из 10 даже предлагала несколько вариантов вместо одного. В целом во всей выборке такие множественные ответы встречались редко: 4 раза из 84, и три из них пришлись на Gemini.
Чем отличаются Claude, Kimi и другие модели
В конце текста тоже есть характерные следы. Kimi K3 в 5 текстах из 7 предлагала что-то доработать, а Claude Sonnet 5.5 делала это в 6 случаях из 10. Для черновика это нормально, но в готовом письме или посте такие фразы часто лучше убрать, чтобы текст не выглядел как ответ чат-бота.
У моделей различаются и другие привычки: Mistral Large 4 чаще других использовала жирное и заголовки, MiniMax M3 ставила больше эмодзи, а Claude Haiku 5.5 в 7 текстах не поставила ни одного markdown-заголовка. Qwen 3.8 Flash, наоборот, писала самые длинные тексты в среднем — 5735 знаков, а один из её материалов дошёл до 14 052 знаков.
Почему длинное тире — не главный признак нейросети
Отдельный вывод касается длинного тире. Оно действительно часто встречается в текстах ИИ, но в этом наборе моделей его количество оказалось сопоставимым с человеческими текстами. У некоторых моделей тире было даже меньше, чем у классических авторов из сравнения: у Claude Sonnet 5.5 — 0,7 на 1000 знаков, а у Гиляровского — 2,25.
Для практики это важный сигнал: механически вычищать все длинные тире не стоит. Иногда это портит русский текст сильнее, чем сам нейросетевой след. Гораздо полезнее смотреть на совокупность признаков — начало, конец, заголовки, жирное, эмодзи и лишние пояснения для заказчика.