Бесплатная нейросеть для создания текста и кода: тестирую 5 моделей одним запросом

Клиенты регулярно спрашивают, какая бесплатная нейросеть для создания скриптов и текстов лучше. Обычно отвечаю: «смотря для чего», но решил проверить это не на словах, а на практике. Взял один реальный технический запрос из своей работы и задал его пяти нейросетям подряд: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek и GigaChat. Ниже разбор того, что получилось у каждой, где модели наврали, а где выдали рабочий код без правок.

Какой запрос я дал пяти нейросетям и почему выбрал именно эту задачу

Формулировка была такой: «Напиши JS-скрипт для Tilda, который на странице оформления заказа считает стоимость доставки СДЭК по трём зонам (Москва, Россия до 1000 км, Россия свыше 1000 км), определяет зону по выбранному региону в форме и выводит итоговую цену рядом с кнопкой оплаты».

Задача взята не случайно: я делаю такие интеграции для клиентов на Tilda регулярно, и она хорошо показывает разницу между моделями сразу по нескольким параметрам.

• знание специфики Tilda (структура блоков, события tilda_customization, работа с data-атрибутами)
• способность не выдумывать несуществующие методы API
• умение держать логику расчёта без ошибок в условиях
• адекватность объяснений на русском без машинного акцента

Каждой нейросети запрос ушёл в свежем диалоге, без предварительного контекста и без дополнительных подсказок. Именно так пользователи обычно и формулируют задачи, когда ищут бесплатную нейросеть для создания рабочего кода прямо сейчас.

ChatGPT и Claude: бесплатные версии для создания кода

ChatGPT на бесплатном тарифе (младшая модель) выдал структурно аккуратный скрипт: обработчик на change для селекта региона, объект с ценами по зонам, вывод суммы в элемент рядом с кнопкой. Проблема вылезла в деталях: модель придумала классы вида .t-store__orderform-region, которых в реальной Tilda-форме нет, и вставила вызов несуществующей функции tilda.getRegion(). Код выглядел правдоподобно, но в консоли сразу падал с ошибкой. Это типичная история для генерации кода под платформы с закрытой внутренней разметкой: модель предполагает синтаксис по аналогии с популярными фреймворками, а не по документации Tilda.

Claude (бесплатный лимит, модель уровня Sonnet) отработал осторожнее. В начале ответа явно указал, какие предположения делает о структуре формы, и предложил проверить реальные атрибуты через console.log перед подстановкой в прод. Сам код был короче, без лишних абстракций, и не пытался угадать несуществующие Tilda-методы: вместо этого использовал стандартный document.querySelectorAll с комментарием, что селекторы нужно сверить с конкретным блоком заказа. По моему опыту это разумнее, чем уверенно выдавать код, который ссылается на несуществующий API. Из минусов: на бесплатном тарифе лимит сообщений в диалоге выбивает быстрее, чем у ChatGPT, и на объёмных задачах с несколькими итерациями правок это чувствуется.

const zones = {
  moscow: 350,
  near: 500,
  far: 800
};

document.querySelectorAll('[name="region"]').forEach(function (select) {
  select.addEventListener('change', function () {
    const zone = select.value;
    const price = zones[zone] || 0;
    const priceBlock = document.querySelector('.js-delivery-price');
    if (priceBlock) {
      priceBlock.textContent = price + ' ₽';
    }
  });
});

Это упрощённый вариант того, что дал Claude: без выдуманных Tilda-методов, но с честной оговоркой, что реальные селекторы нужно подставить под конкретный блок.

Gemini и DeepSeek: бесплатные нейросети для генерации скриптов

Gemini (бесплатная версия через AI Studio, модель уровня 2.5 Flash) сработал быстрее остальных и не срезал ответ по длине: большой контекст явно помогает, когда нужно вставить весь скрипт целиком с комментариями. Логика расчёта была верной, но в одном месте модель смешала async function с обработчиком события без await там, где он не нужен. Лишняя синтаксическая конструкция не ломает код, но выдаёт, что кусок собран из разных источников без проверки на цельность. Объяснения были на русском, но местами с англицизмами в комментариях к коду.

DeepSeek (бесплатный чат) неожиданно показал один из самых чистых результатов по структуре: определение зоны через data-zone атрибут на опции селекта, без домыслов про Tilda API, с fallback на дефолтную зону, если значение не распозналось. Из минусов: в текстовом объяснении к коду встречались обороты, по которым чувствуется, что модель думает не на русском и переводит мысль дословно, из-за чего часть пояснений приходилось перечитывать дважды. Про граничные значения, например ровно 1000 км, модель вообще не сказала ни слова, просто пропустила этот случай в логике.

GigaChat: бесплатная нейросеть для создания кода на русском языке

GigaChat (бесплатный Lite-тариф от Сбера) единственный из пяти не переспрашивал, что такое СДЭК и зоны доставки: контекст российского e‑commerce модель понимает нативно, без пояснений про то, что такое служба доставки СДЭК. Это ощутимо ускоряет диалог, если задача завязана на русские реалии: работу с Т‑Банк эквайрингом, СДЭК, российские CRM.

С самим кодом ситуация хуже: модель написала рабочую, но устаревшую по стилю конструкцию, без разделения const/let там, где это важно, с вложенными if вместо объекта соответствий зон и цен. Формально скрипт после небольшой правки заработал, но задачу пришлось доводить руками. На бесплатном тарифе ещё и лимит запросов в сутки ощутимо ниже, чем у остальных четырёх: для разовой генерации хватает, для итеративной доработки скрипта в несколько заходов уже не всегда.

Сравнительная таблица бесплатных нейросетей для создания кода

Ни один из пяти вариантов не выдал скрипт, который я поставил бы на сайт клиента без проверки. Разница в том, сколько именно правок понадобится: от пары строк у Claude и DeepSeek до переписывания половины логики у ChatGPT и GigaChat.

Как выбрать бесплатную нейросеть для создания рабочих скриптов

По итогам теста у меня сложилась простая раскладка по задачам:

• для черновика логики и структуры кода - Claude или DeepSeek, они меньше всего придумывают несуществующие методы
• для объёмных ответов с большим количеством кода за один раз - Gemini из-за размера бесплатного контекста
• для задач с российской спецификой (СДЭК, Т‑Банк, 152-ФЗ) без долгих объяснений терминов - GigaChat, но с готовностью самому переписать код
• для быстрого черновика текста или описания к скрипту - любая из пяти справится одинаково сносно

Главный вывод из этого эксперимента для меня в другом: бесплатная нейросеть закрывает черновик, но не проверку на реальной платформе. Код, который ссылается на несуществующие методы Tilda или пропускает граничный случай в расчёте зоны, в проде просто не сработает, а заметить это без тестирования на живой странице сложно. Когда мне присылают такой сгенерированный скрипт на доработку, обычно готовый скрипт зон доставки для Tilda с проверенной логикой сверки адреса с зонами закрывает задачу быстрее, чем правка чужого черновика от нейросети.

То же самое касается более сложных сценариев: когда за один запрос пытаются получить не JS-виджет, а Telegram-бота на aiogram с обработкой платежей или цепочку в n8n с несколькими вебхуками. На таких задачах разница между пятью моделями увеличивается ещё сильнее: одна нейросеть уверенно опишет несуществующий метод aiogram, другая забудет про обработку ошибок в HTTP-узле n8n, третья не учтёт, что вебхук СДЭК возвращает данные в другом формате, чем ожидает скрипт.

Частые вопросы

Какая бесплатная нейросеть для создания кода показала лучший результат в тесте?

По моему запросу с расчётом доставки СДЭК для Tilda ближе всего к рабочему коду без правок оказались Claude и DeepSeek: обе модели не придумывали несуществующие методы Tilda и честно указывали на предположения в логике.

Можно ли использовать код от бесплатной нейросети на реальном сайте без проверки?

Нет, ни один из пяти протестированных вариантов не подошёл для прямой установки без ручной проверки селекторов и граничных значений в расчётах: каждый скрипт нужно было протестировать на живой странице перед публикацией.

Почему разные нейросети дают разный код на один и тот же запрос?

Модели по-разному обучены на примерах кода под конкретные платформы: там, где в обучающей выборке было мало реальных примеров интеграций с Tilda или СДЭК, нейросеть достраивает логику по аналогии с более популярными фреймворками, из-за чего появляются выдуманные методы и классы.

Стоит ли переходить на платную версию нейросети ради генерации кода?

Если генерация нужна разово или для черновика, бесплатных лимитов обычно хватает. Платная версия оправдана, когда нужно много итераций правок в одном диалоге без сброса лимита сообщений: именно это чаще всего упирается в потолок бесплатного тарифа, а не качество самого кода.