10 реальних історій: що люди насправді роблять із GPT 5.6 Sol і Fable 5
За останній місяць з'явилося кілька справді потужних моделей — GPT 5.6 Sol і Fable 5. Китайські розробники активно наздоганяють, а Google готує наступний реліз. Це вже не чергове покращення попередньої версії: моделі створюють саме під складні, багатокрокові завдання, і люди почали знаходити для них застосування, про які раніше навіть не думали.
Сам я користуюсь топовими моделями нечасто — одна серйозна сесія з Fable 5 може з'їсти весь місячний ліміт кредитів. Тому зібрав реальні історії людей, які вже перевірили, на що ці моделі здатні. Чужий досвід завжди легше адаптувати під власну задачу, ніж вигадувати з нуля.
Усі кейси нижче перевірялися через агрегатор нейромереж, де в одній підписці доступні і Sol, і Fable, і агент, який сам збирає, тестує та розгортає застосунок. Але підхід працює в будь-якому сервісі — питання лише в рівні моделі.
1. Особистий застосунок для здоров'я
Людина кілька тижнів вела нотатки про тренування — вправи, підходи, результати, звичайним текстом. Через шість тижнів передала всі дані моделі й чітко описала, який застосунок хоче отримати.
За один день модель зібрала повноцінний iOS-застосунок: голосовий ввід тренувань, фотофіксація, історія, інтеграція з Apple Watch і даними про здоров'я, підписка, серверна частина. Не демо-версія — робочий продукт, який згодом опублікували.
Висновок простий: технічні навички стають менш критичними, а вміння чітко сформулювати задачу і послідовно збирати якісні дані — навпаки, все важливіше.
2. Розрахунок матеріалів за кресленнями для електрика
Спеціаліст, далекий від IT, витрачав години на ручний підрахунок матеріалів за будівельними планами: обводив позначки, враховував масштаб, переносив цифри в таблицю.
Він описав модель проблему своїми словами. Перша спроба на старіших моделях не вдалася. Новіша модель довела задачу до кінця: тепер достатньо завантажити креслення й показати один потрібний символ — програма сама знаходить усі подібні, враховує масштаб, рахує обсяги, звіряє з цінами і формує готову таблицю. Людині залишається лише перевірити результат.
3. Розрахунок плитки перед ремонтом
Ту саму логіку адаптували під побутову задачу: вказуєш розміри приміщення, розмір плитки або посилання на товар — сервіс сам підтягує характеристики і видає точну кількість із запасом.
Якщо ви регулярно працюєте з матеріалами — це готовий шаблон для власного інструменту, який можна використовувати і особисто, і продавати як продукт.
4. Сімейний асистент із «пам'яттю» про важливі дати
Один з користувачів створив сервіс, який зберігає історію родини: дні народження, подарунки, плани, фото, голосові повідомлення — усе, що зазвичай губиться в переписках.
Кожен член сім'ї має власний простір і спільну пам'ять. Можна завантажувати фото, голосові, повідомлення — система сама пов'язує їх із людьми й датами, а також налаштовувати приватні сповіщення чи нагадування, наприклад, батькам про ліки.
5. Інтерактивний сайт із плану подорожі
Замість звичайного документа з планом сімейної поїздки в Японію користувач попросив модель зробити з нього інтерактивний сайт. Отримав подорож, розкладену по днях: фото місць, деталі, меню ресторанів, ціни, маршрути.
Для гідів і туроператорів це готовий спосіб швидко перетворювати власні нотатки на продавані гайди.
6. Дашборд аналітики соцмереж
Ще один кейс — збір даних із кількох соцмереж в один дашборд. На попередніх моделях це не виходило через незручні або відсутні API. Новіша модель знайшла способи вивантаження даних і зібрала дашборд, який щодня оновлює аудиторію, перегляди, тренди й ефективність постів.
Ідею легко адаптувати під будь-які джерела даних — головне отримати повну картину в одному місці.
7. Рекламна кампанія від брифу до публікації
Автор дав моделі один короткий бриф про продукт. У відповідь отримав ідеї подачі, тексти, зображення, готовий лендинг, серію листів, ланцюжки автоматизації — і дійшов до реальних оголошень у рекламному кабінеті.
Особисто до повної автоматизації контенту ставлюся обережно — комунікація з аудиторією для мене завжди залишається особистою. Але для масштабування бізнес-процесів кейс показує, наскільки далеко зараз може дійти одна модель без втручання людини.
8. Інженерні задачі: 3D-модель двигуна
Менш ніж за 10 хвилин модель зібрала редаговану 3D-модель двигуна V8 — не картинку, а повноцінну геометрію, яку можна обертати і змінювати. В іншому прикладі — спроєктувала привід для робота, анімувала його роботу і перевірила деталі на зіткнення. За відгуками інженерів, результат справді вражає, а на всю роботу пішло близько півгодини.
9. 3D-простори та інтер'єри
Користувач попросив створити повноцінний 3D-світ із переходами між зонами. Модель сама уточнювала атмосферу, час доби, ключові локації, перевіряла результат у браузері, робила скріншоти, знаходила помилки і виправляла їх.
Легша версія цього підходу — відтворення інтер'єру кімнати за звичайним фото. Результат виявився настільки хорошим, що це вже стає окремим напрямком заробітку: люди беруть фотографії дорогих апартаментів із сайтів оренди, роблять 3D-прогулянки і пропонують власникам за кількасот доларів.
10. Власний інструмент для дизайну
Замість того щоб щоразу вручну редагувати окремий сайт, команда попросила модель зібрати під себе візуальний редактор: нескінченний холст, шари, панель властивостей, спільна робота в реальному часі. Модель майже з першого разу реалізувала систему з кількома взаємодіючими агентами.
Якщо стандартний сервіс перевантажений зайвими функціями — це приклад того, як швидко можна зібрати власний, під конкретну задачу.
Чому ці моделі сильніші
Головна відмінність — здатність утримувати задачу у фокусі протягом довгого часу, працювати з кількома інструментами одночасно, самостійно знаходити й виправляти помилки. Саме тому вони коштують дорожче за попередників.
Головне у всіх десяти кейсах — не сама модель, а якість вхідних даних і чіткість формулювання задачі. Чим послідовніше ведете нотатки і чим конкретніше описуєте, що саме потрібно отримати на виході, тим ближче результат до готового продукту, а не до чергового демо.
