Как составить промпт для ИИ: руководство по Qwen, Kimi, DeepSeek и Mistral

Промпты для ИИ становятся фундаментальным инструментом работы с современными языковыми моделями. Но если смотреть с разных точек зрения, подходы к их созданию заметно отличаются между экосистемами Китая, Европы и США.

Китайские разработчики делают упор на масштабные модели, способные обрабатывать сотни тысяч токенов в одном контексте. Это позволяет использовать промпт-инжиниринг не только для отдельных задач, но и для анализа целых документов или даже репозиториев кода. Европейские команды, например Mistral, идут другим путём: они делают ставку на открытость и оптимизацию работы с компактными нейросетями, которые легко внедрять в продукты и сервисы.

С практической стороны это означает, что обучение нейросетей и настройка под конкретные сценарии различаются: китайские модели заточены под корпоративные и агентные сценарии, европейские — под гибкость, простоту интеграции и контроль со стороны пользователей. В результате промпты для ИИ в разных экосистемах выглядят по-разному: где-то важна строгая структура и системные инструкции, а где-то — лаконичные подсказки, которые оставляют больше свободы модели.

Такое разнообразие формирует глобальную экосистему языковых моделей, где у каждой стороны есть свои преимущества, и грамотный выбор стратегии работы с промптами напрямую влияет на итоговую эффективность.

В предыдущем разделе мы посмотрели на общие различия между китайскими и европейскими экосистемами. Теперь пора перейти к конкретным моделям. Логично начать с Qwen — одной из самых активно развиваемых линей от Alibaba, которая во многом задаёт стандарт того, как работают современные промпты для ИИ. Все эти возможности уже доступны в Ai Wiz, так что пользователи сервиса могут напрямую применять лучшие практики и проверенные сценарии работы с Qwen в своих проектах.

Модели семейства Qwen создавались с акцентом на масштабные сценарии — от анализа репозиториев до работы с длинными контекстами (до 1M токенов).

Это позволяет пользователям не просто решать отдельные задачи, а строить полноценные агентные рабочие процессы, где модель сама планирует шаги, использует инструменты и возвращает результаты в структурированном виде.

Ключевой приём — чётко задавать структуру и формат ответа. Если запрос касается анализа большого проекта или документации, полезно использовать заголовки, разделы и JSON-структуры для итогов.

Пример промпта:

Qwen3 Coder особенно силён в задачах программирования. Достаточно описать задачу и показать пример входных данных — модель вернёт корректный и работающий код.

Пример промпта (Python-парсер HTML):

После того как мы рассмотрели Qwen и его сильные стороны в агентных сценариях, логично перейти к Kimi K2 от Moonshot AI. Если Qwen часто применяют для разработки и анализа кода, то Kimi K2 фокусируется на агентности и работе с инструментами.

В Ai Wiz эта модель доступна наравне с другими и идеально подходит для тех задач, где нужно не просто получить ответ, а выстроить автономный процесс — от постановки цели до интеграции с внешними системами.

Главная особенность Kimi K2 — ориентация на цели. Системный промпт по умолчанию максимально простой.

Kimi K2 особенно полезна для задач, где важна структура и предсказуемый формат ответа.

Пример промпта для отчёта:

Kimi K2 мы рассмотрели как модель, ориентированную на цели и интеграцию инструментов. Теперь логично перейти к DeepSeek, которая делает акцент на reasoning — автоматическом рассуждении и работе с длинными цепочками логики. Эти модели особенно ценны там, где от промпта требуется не просто генерация текста, а глубокий анализ и последовательный вывод.

В Ai Wiz пользователи могут работать сразу с несколькими версиями DeepSeek — от универсальной V3 до специализированного Reasoner R1, что позволяет подбирать оптимальный инструмент под конкретные задачи.

DeepSeek V3 поддерживает полный JSON-режим, что делает модель удобной для задач анализа и структурированного вывода.

Пример промпта (JSON-вывод):

Работа с reasoning-моделями требует аккуратности. Есть несколько типичных ошибок:

• ❌ Использовать системные промпты для Reasoner R1 — это снижает качество (все инструкции нужно давать в user-промпте).

• ❌ Добавлять few-shot примеры — для R1 они только мешают, так как модель сама генерирует рассуждения.

• ❌ Не проверять структурированный вывод — даже при хорошем JSON-промпте бывают пустые ответы, поэтому всегда нужна автоматическая валидация.

Совет: для задач анализа текста или данных лучше запускать несколько запросов с разными формулировками и выбирать результат по принципу голосования большинством. Это снижает риск ошибок и повышает надёжность работы.

DeepSeek показал нам, как работает reasoning с автоматическим построением цепочек рассуждений. Теперь перейдём к Mistral — европейской линейке моделей, где акцент сделан на компактность, скорость и удобство внедрения в работу компаний.

Эти модели активно используют для задач создания текста, генерации контента и анализа данных. В Ai Wiz у пользователей есть доступ к Small, Medium и Mixtral 8×7B, что позволяет подобрать оптимальный баланс между скоростью и глубиной анализа.

При работе с Mistral важно правильно задавать промпт и учитывать структуру вывода. В отличие от некоторых китайских нейросетей, Mistral отлично справляется со структурированным выводом и поддерживает вызов функций, что делает её полезным инструментом для автоматизации бизнес-процессов.

Пример промпта (structured output):

Mistral эффективна в прикладных задачах: от составления краткого резюме текста до генерации полноценного контент плана.

Пример промпта (резюме):

После обзора отдельных моделей (Qwen, Kimi K2, DeepSeek и Mistral) важно показать, как эти подходы можно применить на практике. В реальной работе пользователей интересует не просто тестирование инструментов, а конечный результат: готовый контент, пост или статья. В Ai Wiz можно комбинировать модели, сравнивать их вывод и находить оптимальные решения для задач маркетинга, аналитики и генерации текстов.

Чтобы превратить один промпт в полноценный контент, полезно использовать пошаговый сценарий.

1)Базовый запрос:

Чтобы улучшить качество результата, важно не останавливаться на первом ответе модели. Ai Wiz позволяет быстро перезапускать генерацию с разными вариантами инструкций и сравнивать их.

Чек-лист качества промптов:

• Чётко ли описана задача?
• Указан ли формат результата (текст, список, таблица)?
• Добавлены ли ограничения по стилю или длине текста?
• Понятны ли примеры и требования пользователю?

A/B тестирование промптов:

1. Создаём два варианта промпта (например, с разной формулировкой требований).
2. Получаем два результата.
3. Сравниваем по критериям: точность, стиль, удобство адаптации под задачу.

Такой подход помогает учитывать предпочтения пользователей и выбирать формулировки, которые дают лучший результат в конкретном контексте. Дополнительно вы можете пользоваться библиотекой готовых промптов BestPromtAi — это удобный ресурс с коллекцией проверенных решений, которые легко адаптировать под свои задачи и тестировать вместе с Ai Wiz.

Мы рассмотрели ключевые особенности и практики работы с четырьмя ведущими моделями: Qwen, Kimi K2, DeepSeek и Mistral. Каждая из них демонстрирует собственный подход к промпт-инжинирингу — от агентных сценариев и длинного контекста у Qwen до структурированного вывода и function calling в Mistral. DeepSeek показал силу reasoning-моделей с цепочками рассуждений, а Kimi K2 выделился агентной архитектурой и продвинутым tool-use.

Главный вывод: правильный промпт — это не просто формулировка задачи, а инструмент управления интеллектом модели. Грамотно заданный запрос определяет точность анализа, стиль ответа, формат данных и даже скорость получения результата.

Для пользователей это означает три ключевых преимущества:

1. Экономия времени — вы получаете нужный результат с первого раза.
2. Качество контента — тексты, статьи, посты или аналитика становятся структурированными и точными.
3. Гибкость — можно подстраивать промпты под разные модели и задачи, учитывая особенности каждой нейросети.

Чтобы эти преимущества были доступны в реальной работе, важно иметь универсальную площадку. Именно такую роль выполняет Ai Wiz: в одном сервисе собраны Qwen, Kimi K2, DeepSeek и Mistral. Пользователь получает доступ ко всем моделям, может сравнивать их, тестировать промпты и выбирать оптимальный результат для конкретной задачи.

Промпты для ИИ — это навык будущего. Освоив базовые принципы и изучив лучшие практики, вы сможете не только улучшить свои рабочие процессы, но и открыть новые возможности для бизнеса, контента и исследований.