Я попросил ИИ сделать отчет. Он сделал сайт. Тестирую Kimi Researcher

Я долго думал, что большинство инструментов на базе искусственного интеллекта — это либо продвинутые чат-боты, либо быстрые поисковые системы. Недавно я уже тестировал Kimi AI в стандартном чат-режиме: он уверенно анализировал загруженные документы, но не удивил чем-то особенным. Все работало, но не больше.

Ситуация изменилась, когда я заметил новый режим «Researcher». Разработчики Moonshot AI позиционируют его как инструмент для глубокого исследования, который не просто выдает подборку ссылок, а создает структурированный материал с графиками, таблицами и выводами — в виде интерактивной веб-страницы. Такой результат можно сразу использовать для работы: он подходит для презентаций и аналитических записок.

Это оказалось важным, потому что главная проблема большинства ИИ-поисковиков — не столько поиск информации, сколько ее последующая обработка. Обычно получаешь длинный текст, который приходится вручную превращать в таблицы, презентации или лаконичные отчеты.

Kimi Researcher выделяется способностью к самостоятельному многошаговому анализу, глубокой фильтрации информации и созданию интерактивных, наглядных отчетов. Этот инструмент особенно полезен, когда требуется не просто собрать данные, а получить действительно структурированный и проверенный материал для дальнейшей работы.

ChatGPT Deep Research больше ориентирован на детальное текстовое описание и академическую проработку, уделяет внимание качеству источников и глубине анализа, активно уточняет детали у пользователя.

Gemini Deep Research выигрывает по скорости и удобству: быстро формирует структурированные отчеты, хорошо подходит для получения общей картины и экспресс-анализа, хотя иногда может упустить редкие детали, если они не были заданы изначально.

В этом тесте я решил проверить, насколько удобно использовать итоговый материал от Kimi без доработки. Я выбрал несколько типичных рабочих задач, чтобы выяснить: можно ли сразу брать результат в работу, или потребуется дополнительная обработка.

Доступ, интерфейс и первые впечатления

Раньше для активации режима Researcher в Kimi требовалась регистрация в списке ожидания, сейчас сервис открыт для всех — достаточно зарегистрироваться на kimi.ai и выбрать нужный режим.

После ввода запроса запускается многоступенчатый мыслительный процесс. В отличие от быстрых чат-ботов, Kimi Researcher тратит на сложные задачи от 15 до 30 минут: формирует план исследования, анализирует сотни сайтов, выявляет противоречия, уточняет детали. Когда аналитика завершается, Kimi начинает собирать визуальное пространство — формирует полноценный интерактивный веб-сайт с графиками, таблицами и структурированными выводами.

Далее после собранного материала, Kimi преображает его в сайт:

По результатам независимых бенчмарков, Kimi Researcher входит в число лидеров по глубине анализа и качеству поиска. На Humanity’s Last Exam (HLE) он показывает 26,9% точности (pass@1) — это на уровне или выше, чем у OpenAI Deep Research и Gemini-Pro Deep Research. На xbench-DeepSearch Kimi достигает 69% pass@1, опережая o3 с поисковыми инструментами. В математических задачах (AIME 2024, MATH500) Kimi стабильно превосходит OpenAI и Qwen, а в генерации кода сравним с топовыми решениями.

Сервис сейчас полностью бесплатный: нет лимитов и подписок.

Далее — тестирование на реальных задачах.

Анализ рынка внутреннего туризма в России

Представим, что передо мной стояла задача — подготовить для руководства лаконичный и содержательный анализ перспектив внутреннего туризма в России. Нужно было определить, какие направления растут быстрее остальных, что происходит с ценами и какие тренды будут определять рынок в ближайшие пару лет. Для этого потребовалось собрать и структурировать разрозненную информацию — задача, идеально подходящая для Kimi.

Запрос был максимально приближен к реальному рабочему формату:

«Провести комплексный анализ динамики и популярности ключевых туристических регионов России: Крым, Сочи, Алтай и Байкал за 2023–2025 годы. — Оценить и спрогнозировать динамику туристических потоков по каждому региону. — Проанализировать сезонные тренды: какие направления востребованы летом, какие — зимой, есть ли потенциал в межсезонье. — Сравнить динамику цен на проживание и транспорт (авиа- и ж/д билеты), определить ключевые факторы роста цен. — Выделить лидеров по объему бронирований и регионы с самым высоким темпом роста. — Сформировать структурированный интерактивный отчет с ключевыми выводами, таблицами и прогнозами, с обязательными ссылками на авторитетные источники.»

Kimi сразу уточнил детали: стоит ли делать акцент на определенных типах туризма (например, оздоровительный или активный) и нужны ли данные по патентным заявкам в туристических технологиях. Для анализа был выбран общий массовый сегмент, без фокуса на патенты.

Далее начался процесс сбора данных, который занял около 25 минут. Kimi перебирал поисковые запросы по динамике турпотока, ценам и сезонности для каждого региона, анализировал сайты туроператоров, отраслевые отчеты и публикации СМИ.

Результатом стал интерактивный дашборд, который можно использовать для презентации или обсуждения на совещании.

В отчете были собраны:

1. Ключевые выводы: Внутренний туризм стабильно растет. Сочи и Крым лидируют по абсолютному числу туристов, Алтай и Байкал — по темпам прироста, привлекая уникальной природой. Отмечен тренд: авиабилеты дорожают быстрее, чем железнодорожные.
2. Динамика популярности: Таблица с прогнозом турпотока по регионам на 2023, 2024 и 2025 годы (например, для Алтая ожидается рост на +167% к 2025 году, источник — «ИнфоТур»).
3. Сезонные колебания: Разделение спроса по сезонам. Летом (июнь–сентябрь) — 68% всех бронирований, лидируют Краснодарский край и Крым. Зимой (декабрь–февраль) — рост спроса на горнолыжные курорты, лидер — Сочи (Красная Поляна). В межсезонье (весна–осень) — оптимальное время для экскурсий, цены ниже на 20–30%.
4. Анализ ценовой динамики: Таблица со средними ценами на проживание. Например, в Сочи средняя стоимость ночи вырастет с 5000 ₽ в 2023 до 6000 ₽ в 2025 (+20%). Факторы роста: инфляция, спрос, развитие инфраструктуры.
5. Интерактивная визуализация: Блок с картой, где можно выбрать год, сезон и показатель (турпоток, средний чек) и увидеть динамику в реальном времени.
   
   

 Сайт с интерактивным дашбордом: можно выбрать год, сезон и регион, посмотреть динамику турпотока, сравнить цены и увидеть ключевые тренды в режиме реального времени. Все выглядит наглядно и удобно для быстрой работы с данными.

В процессе тестирования возникла техническая проблема: при попытке построить графики по динамике турпотока и росту цен визуализация не отобразилась. Данные были собраны и структурированы, но изображения пришлось бы создавать вручную. В других тестах Kimi корректно строил инфографику, однако здесь возник сбой.

Kimi не берет на себя роль эксперта, но отлично справляется с самой трудоемкой частью — сбором, сортировкой и первичной структурой данных. На выходе получается рабочий материал, который можно быстро превратить в полноценный аналитический отчет или презентацию, не тратя часы на рутину.

Даже с учетом технических нюансов, экономия времени колоссальная: на ручной сбор, систематизацию и анализ подобных данных ушло бы несколько часов. За полчаса я получил готовую структуру, ключевые цифры, инсайты и ссылки на источники. Все, что остается — добавить экспертную оценку и оформить финальный вывод для руководства.

Как Kimi Researcher создал для меня гайд по вирусному росту

После простых тестов я решил устроить Kimi настоящую проверку на прочность. Я придумал по-настоящему сложный запрос, который требует не простого поиска в Google, а синтеза информации из нескольких областей: маркетинга, продакт-менеджмента и поведенческой психологии. Это задача, на которую у специалиста ушло бы несколько дней кропотливой работы.

Вот запрос, который я отправил:

«Проведи глубокое исследование на тему "Модели вирусного роста для новых мобильных приложений".

Что нужно включить в отчет:

1. Определение и важность: Объясни, что такое вирусный рост, k-фактор и почему это критично для современных приложений.
2. Основные модели: Опиши и сравни ключевые модели вирусного роста: встроенная вирусность, совместная, коммуникативная, социальная, вирусность контента и т.д. Представь их в виде сравнительной таблицы.
3. Глубокий анализ каждой модели: Для каждой модели приведи примеры реальных приложений (например, Slack, Dropbox, TikTok, Spotify), объясни механику и ключевые факторы успеха.
4. Практические рекомендации: Дай советы по внедрению вирусных механик в фитнес-приложения и трекеры.

Сформируй результат в виде интерактивного веб-отчета с четкой структурой, ключевыми идеями, цитатами и визуальными элементами».

Я нажал Enter и приготовился ждать. Минуты шли. 5, 15, 30... Я уже начал думать, что он завис или просто сломался от такого сложного запроса. Индикатор продолжал крутиться. Прошло почти 50 минут. Честно говоря, я уже потерял надежду.

И вот тогда он выдал результат. И это был не просто текст. Это был полноценный, интерактивный веб-сайт-отчет. Вы когда-нибудь видели, чтобы ИИ генерировал целый аналитический лендинг такого масштаба? Я — нет.

И вот здесь я понял: почти час ожидания — это не недостаток. Это показатель масштаба работы. Kimi не пытался быстро скомпилировать первые попавшиеся ссылки. Он проводил настоящее, глубокое исследование (Deep Research), перебирая десятки источников, чтобы синтезировать из них единый, структурированный продукт.

Что было внутри этого мега-отчета?

Отчет был сверстан как качественный аналитический лендинг, который не стыдно показать руководству. Вот его структура:

1. Шапка и ключевые идеи: Сразу вверху — заголовок «Модели вирусного роста для новых приложений» и блок с главными тезисами: «K-фактор > 1 обеспечивает экспоненциальный рост», «83% доверяют рекомендациям, а не рекламе». Мгновенное погружение в контекст.
2. Теоретическая база: от k-фактора до циклов роста. Четкое и понятное объяснение базовых терминов. Без воды. Сразу была приведена классическая схема "Slack Growth Loop" и визуализация k-фактора (K<1, K=1, K>1), объясняющая, как работает самоподдерживающийся рост.
3. Сравнительный анализ: все модели на одном слайде. Kimi создал идеальную таблицу для презентации, где сравнил 5 основных моделей вирусности: встроенную, совместную, коммуникативную, социальную и вирусность контента. Для каждой модели были указаны описание, примеры приложений (WhatsApp, Figma, Instagram) и механика приобретения пользователей.
4. Глубокое погружение: от механики до реальных кейсов. Дальше отчет превратился в настоящий лонгрид. Каждый из пяти типов вирусности был разобран в отдельном большом разделе с подзаголовками, списками, цитатами и примерами. Например, в разделе «Совместная вирусность» он объяснил, как Figma и Google Docs используют совместную работу для роста, и привел конкретные тактики внедрения.
5. Практические примеры и истории успеха. Отчет не был чисто теоретическим. В нем были разобраны кейсы Spotify Wrapped, реферальной программы Dropbox и создания фитнес-сообщества Strava. Kimi даже нашел и вставил релевантное видео-объяснение о том, как Zoom использовал вирусные механики для своего взрывного роста.
6. Применение в разных категориях. Был даже отдельный блок, где он показывал, как разные вирусные шаблоны можно применять в фитнес-приложениях, трекерах и даже коммунальных услугах, с конкретными примерами функций.

Почти час ожидания ради одного отчета? После увиденного мой ответ — однозначно да.

На самостоятельное создание такого материала у меня, как у специалиста, ушло бы не меньше двух полных рабочих дней. Нужно было бы найти и прочитать десятки статей, отсмотреть лекции, систематизировать информацию, найти примеры, а потом еще и сверстать это все в понятную структуру.

Kimi Researcher сделал это за 50 минут. Он не просто нашел информацию — он ее проанализировал, структурировал и представил в формате, который почти не требует доработки. Он взял на себя самую нудную, рутинную и время затратную часть работы, оставив мне самое интересное — стратегическое осмысление.

Kimi необходимо испробовать

Kimi Researcher решает не только проблему временных затрат на сбор и структурирование информации. Его ключевой акцент — в том, что он превращает разрозненные данные в полноценный, визуально насыщенный веб-отчет. Это не просто подборка цифр и таблиц: на выходе вы получаете интерактивный сайт-презентацию с графиками, картами, фильтрами и наглядными блоками, который можно сразу использовать для обсуждения, защиты идей или отправки руководству.

Вместо механической рутины я теперь сразу перехожу к проверке, наполнению и интерпретации. Kimi не подменяет эксперта, но дает качественную основу для размышлений — с источниками, противоречиями и местами, где требуется экспертное мнение.

ЦА для использования

1. Аналитикам и маркетологам — для быстрых презентаций и конкурентной разведки.
2. Консультантам — чтобы структурировать хаотичную информацию и сразу визуализировать выводы.
3. Исследователям — для обзора литературы и создания интерактивных досье по теме.

Kimi Researcher — это не просто ассистент по сбору данных, а инструмент для создания законченного цифрового продукта: от первичного анализа до готового сайта-отчета с визуализацией. В эпоху информационной перегрузки именно такой подход позволяет быстро переходить от данных к осмысленной презентации и решениям.

А если вы хотите разобраться, как работать и с другими инструментами ИИ для создания крутого контента с нуля, советую курс «Мастер искусственного интеллекта».