Siri AI против Google Gemini: Дебют обновленного голосового помощника Apple

После длительного периода ожидания компания Apple наконец-то представила свои амбиции в области искусственного интеллекта. На конференции WWDC 2026 была продемонстрирована полностью переработанная версия виртуального помощника, получившая название Siri AI. Эта новая итерация представляет собой глубокую модернизацию многократно критикуемой, работающей на устройстве голосовой системы, основанной на принципах Apple Intelligence.

Чтобы оценить нововведения, специалисты незамедлительно установили бета-версию iOS 27 для разработчиков и активировали доступ к Siri AI. Результатом стало более 48 часов интенсивного тестирования нового интеллектуального помощника и его сравнения с Google Gemini. Полученные выводы оказались весьма интересными, показав значительный прогресс Siri.

Контекст и философия

Прежде чем углубляться в детали, важно обозначить ключевые принципы, заложенные Apple. Компания обещает кардинально изменить взаимодействие пользователей со смартфонами, превратив часто критикуемый голосовой интерфейс в глубоко интегрированный системный оркестратор. Проще говоря, Siri теперь индексирует значительный объем локальной информации, включая текстовые сообщения, электронные письма, записи календаря и многое другое, непосредственно на устройстве. Для выполнения простых запросов все данные обрабатываются локально, без отправки в облако.

В тех случаях, когда задача не может быть решена локально, подмножество этой обработанной информации (без широко используемых идентификаторов) отправляется в облачную модель для обработки. Эта облачная большая языковая модель (LLM) работает на технологическом стеке Google Gemini, но, вопреки распространённому мнению, не является идентичной Gemini. Гибридный подход, сочетающий локальную и облачную обработку, отличается от моделей Gemini, используемых сегодня на смартфонах, и, предположительно, является более безопасным и менее ресурсоемким для Apple. Он также позволяет глубоко интегрироваться с персональными данными пользователя.

Важно отметить, что тестирование проводилось на самой ранней стадии разработки (developer preview), поэтому производительность может быть непредсказуемой, а набор функций, вероятно, изменится к моменту финального публичного релиза для iPhone.

Siri AI и Gemini не конкурируют за звание одного и того же продукта; они соревнуются в определении того, каким должен быть ИИ-помощник будущего. Чтобы выяснить, удалось ли Apple сократить огромный разрыв между своим нативным предложением и текущим лидером мобильного интеллекта, бета-версия Siri AI на iOS 27 была подвергнута серии одновременных, реальных тестов против Google Gemini. Основное внимание уделялось практическим, повседневным сценариям, призванным довести оба цифровых ассистента до предела.

Результаты выявили фундаментальное философское различие в том, как эти два технологических гиганта видят будущее искусственного интеллекта в кармане пользователя.

Поиск личных данных

Первый практический эксперимент был полностью сосредоточен на проверке одной из самых интересных функций Siri AI — локального контекста. Задача заключалась в следующем: оба помощника должны были найти конкретную рекомендацию ресторана, отправленную знакомым через текстовое сообщение, проверить часы работы заведения на предстоящих выходных, а затем создать приглашение в календарь на обед. Этот тест требовал от помощника бесшовного соединения между личными журналами сообщений, электронной почтой и актуальными мировыми знаниями.

Поскольку Siri AI полагается на общесистемную поисковую индексацию Apple, при обработке запроса iOS 27 анализирует индексы сообщений и баз данных электронной почты для сопоставления имени с сообщением и получения названия ресторана. Учитывая конфиденциальный характер этих данных, локальный подход Apple представляется логичным.

То, что Siri AI выполнила за один запрос, потребовало от Gemini пяти минут утомительного диалога.

После идентификации названия ресторана Siri AI обратилась к актуальным веб-данным для уточнения часов работы и сообщила, что ресторан действительно будет открыт на следующий день. Затем был дан запрос на составление черновика ответа контакту и планирование обеда в ресторане. Примечательно, что Siri безупречно выполнила задачу с первой попытки.

Google Gemini подходила к той же задаче через свою взаимосвязанную сеть расширений Google Workspace, но результаты оказались не совсем ожидаемыми. То, что было трехшаговым процессом для Siri AI, превратилось в пятиминутную, вызывающую разочарование, переписку с Gemini. Несмотря на включенное расширение для сообщений, Gemini не смогла найти сообщение с приглашением на обед, в то время как Siri AI легко его проанализировала. В качестве резервной задачи помощнику также было предложено проверить электронную почту на предмет тестового приглашения на обед. И снова Gemini не смогла найти письмо, несмотря на многочисленные попытки. Однако следующий шаг — выяснение часов работы — был выполнен безупречно, и помощник смог составить черновик ответа по электронной почте.

Разница, однако, заключается в подходе. В то время как Siri AI предоставила черновик письма, готовый к отправке, Gemini дала ответ непосредственно в строке диалога. Это не всегда удобно при работе «на ходу».

Для следующего эксперимента с локальным контекстом была воспроизведена идея планирования дня. Обоих моделей ИИ попросили использовать имеющуюся информацию и помочь спланировать день. Siri AI подтянула контекстную информацию из электронных писем, предыдущего разговора об обеде, а также информацию об ожидаемой встрече любителей часов. Особое внимание привлекла детальная проработка.

Siri не просто читала электронные письма. Она понимала, что нужно сделать дальше.

Siri AI не просто анализировала электронные письма; она извлекала из них контекст. Например, она обнаружила электронное письмо с обновлениями Asana, выделила отстающие задачи и предложила их завершить. Далее, поскольку процесс планирования обеда продолжался, а время близилось к обеденному часу, помощник предложил отправиться на быстрый обед. Наконец, получив письмо о предстоящей встрече любителей часов, Siri посоветовала подтвердить участие или подготовить часы. Это особенно впечатляет, учитывая, что все эти данные собираются локально.

Gemini, с другой стороны, не смогла дать пригодных для использования результатов. Несмотря на многочисленные попытки, она ничего не извлекла из подключенного почтового ящика и не имела представления о предстоящем событии. Это дало Siri AI явное преимущество.

Осведомленность об экране

Во втором эксперименте оценивалась эффективность интерпретации активного содержимого экрана смартфона каждым помощником. Была открыта цепочка электронных писем, содержащая изображение подтверждающего билета и плотный блок текстовых сообщений, а затем Siri AI и Gemini попросили рассказать, что находится на экране.

Разница в подходе, упомянутая выше, здесь также заметна. Siri AI предоставила краткое изложение содержимого письма. Gemini, хотя и была немного более многословной, дала во многом схожие результаты. Кроме того, обеим моделям ИИ можно задавать уточняющие вопросы для создания записей в календаре или отправки ответов.

Siri AI и Gemini справляются с задачей одинаково хорошо. Siri просто использует более мягкий визуальный подход.

Хотя обе модели ИИ позволяли взаимодействовать с информацией и создавать записи в календаре, различия заключались в эстетике и системной интеграции. Siri AI продемонстрировала значительно более сдержанный подход к выполнению задач, не перегружая экран ненужным текстом и элементами, в отличие от Gemini. Тем не менее, это скорее вопрос личных предпочтений, и в этом тесте Siri AI и Gemini финишировали практически наравне.

Творческие задачи

В третьем тесте фокус сместился с личных данных и анализа экрана на более творческие задачи. Поскольку у Siri теперь есть собственное приложение, она должна быть способна выполнять более длительные, традиционные LLM-задачи, подобные ChatGPT, Gemini или Claude. Обеим моделям ИИ было предложено написать статью о виртуальной группе Gorillaz в определенном стиле, чтобы текст выглядел так, будто он был написан человеком.

Поскольку Siri индексирует сообщения и почту локально на устройстве, она имеет доступ к широкой картине повседневного общения, включая разговорные сокращения, отсылки и ритм построения предложений. Полученная статья была приличной. Она уловила некоторые интонации и хорошо собрала историю группы, но язык был слишком формальным и не соответствовал стилю, который ожидался.

Gemini справляется заметно лучше. Однако, в отличие от Siri, у неё есть годы данных для обучения.

Вывод Gemini был ближе к требуемому стилю. Персональный интеллект Gemini черпает данные из Gmail и Google Drive, и, учитывая годы работы пользователя в экосистеме Google, у неё просто было больше материала для анализа. Созданный ею текст имел больше индивидуальности и включал несколько более креативных решений, но все же не приблизился к тому, как пишет человек. Этот тест можно считать ничьей с небольшим преимуществом для Gemini, но с важной оговоркой: тест не совсем справедлив. Gemini изначально имела преимущество, так как «знает» пользователя лучше, а не обязательно потому, что является лучшим писателем. Предоставьте Siri AI такой же объем исходного материала, и разрыв может значительно сократиться. По мере накопления персональных данных обеими платформами со временем такого рода тесты станут более показательными. На данный момент Gemini лидирует, но с оговоркой.

Разговорная беглость и смена контекста

Впервые за долгие годы общение с Siri ощущалось нероботизированным. При этом Apple предоставляет возможность дополнительно персонализировать голос.

Что касается результатов, и Siri AI, и Gemini без труда следовали за развитием беседы и могли предоставлять точные ответы. Разница, опять же, заключалась в форме выражения. Ответы Siri были краткими и по существу, что было отмечено как предпочтительное решение.

Кроме того, голос Siri звучал значительно естественнее, чем голос Gemini. Было отмечено, что в бета-версии Expressive Voices, использующей модель с 20 миллиардами параметров на iPhone 17 Pro, голосовая модель была улучшена. На iPad Air, который не поддерживает высокопроизводительную голосовую модель, разница менее заметна. Apple заявляет, что пользователи смогут настраивать выразительность голоса по своему вкусу, однако в бета-версии 1 эти ползунки пока неактивны.

В целом, обе модели ИИ полностью способны поддерживать стабильную беседу при переключении между темами. Это важная функция для спонтанного общения с помощником.

Генерация изображений

Обеим моделям, Siri AI и Gemini, было предоставлено базовое изображение для изучения параметров лица, необходимых для поддержания согласованности в генерируемых изображениях. Запрос был одинаковым для обеих моделей: «Сделай так, чтобы я выглядел как в Токио». Результаты, однако, кардинально отличались.

Генерация изображений от Apple улучшается, но Google всё ещё имеет значительный отрыв.

Функция Image Playground от Apple всё ещё находится на стадии становления в плане фотореализма. Генерация лица по референсу работала, но результаты были непоследовательными. Даже стилистические решения оказались странными. Любая модель генерации изображений выбрала бы культовый киберпанк-пейзаж Токио в качестве фона. Siri AI, однако, решила поместить человека перед офисным зданием. Справедливости ради, запрос мог быть более специфичным, и результаты не были ужасными, но это явно первая версия продукта. Это явный шаг вперёд по сравнению с предыдущими попытками Apple, но это не Nano Banana.

Gemini, работающая на модели Google Nano Banana, достигла гораздо лучших результатов в той же задаче. Если загрузить четкое референсное фото и описать желаемый результат, она производит что-то, что действительно напоминает человека. Структура лица, освещение и общее сходство были переданы лучше, чем у аналога Apple. Даже Nano Banana не идеальна, и сгенерированное сходство было лишь приблизительным, но в целом результаты Gemini значительно опередили Siri AI.

В этом аспекте Gemini уверенно побеждает. Image Playground от Apple улучшается, но Google имеет значительный отрыв в этой области, и это заметно.

Непрерывность экосистемы и интеграция в ежедневный рабочий процесс

Ответом Apple стало выделенное приложение Siri, которое в значительной степени справляется со своей задачей. Полная история разговоров приватно синхронизируется через iCloud между iPhone, iPad, Mac, Apple Watch и Vision Pro. Начав обсуждение туристического исследования на iPhone 17 Pro, затем переключившись на iPad Air, после небольшой задержки для синхронизации, разговор был продолжен именно с того места, где он был прерван.

Хотя MacBook ещё не получил последнюю бета-версию, предполагается, что там синхронизация будет работать аналогично. Это почти незаметная передача данных, в которой Apple всегда была сильна. Разумеется, при условии полного погружения в экосистему Apple. В этом и заключается загвоздка. Эта непрерывность работает только в «закрытой» экосистеме Apple. Если iPhone сопряжен с ноутбуком под управлением Windows, практически нет шансов получить доступ к разговорам Siri AI на нём.

Siri следует за вами по всем устройствам Apple. Gemini следует за вами повсюду.

Gemini придерживается противоположного подхода и не скрывает этого. Поскольку она находится в облаке Google и привязана к учетной записи, а не к устройствам, она работает на любом устройстве с браузером. Начав тот же исследовательский рабочий процесс на смартфоне, полную историю можно было найти во вкладке браузера на MacBook в течение нескольких секунд — без привязки к какой-либо экосистеме. То же самое можно сделать на ноутбуке Windows, Chromebook или даже на чужом телефоне.

На бумаге это явная победа для Gemini. Однако оценка этого аспекта усложняется из-за принципиально разных философских подходов компаний к ИИ. В то время как Google Gemini — это инструмент ИИ, доступный на различных устройствах, Siri на продуктах Apple — это функция, а не отдельный продукт. Какой подход окажется выигрышным, полностью зависит от образа жизни пользователя в мире технологий.

Siri AI против Google Gemini: Фундаментальное различие

Оценка ранней бета-версии Siri AI на iOS 27 по сравнению с Google Gemini подчеркивает две принципиально противоположные философии в отношении будущего персональных вычислений. По результатам тестирования, Apple пытается создать безопасный, глубоко интегрированный системный оркестратор, который рассматривает локальное устройство как частное убежище. ИИ здесь — это инструмент, довольно хороший, но не сам продукт.

Google, с другой стороны, совершенствует сверхъинтеллектуальную, универсально доступную облачную большую языковую модель, разработанную для работы на любом мыслимом экране, отдавая приоритет чистой вычислительной мощности и способности синтезировать огромные объемы данных на своих серверах. Локальная системная оркестрация пока не является приоритетом.

Тем не менее, функции персонального контекста Siri AI вызвали значительное впечатление. Это тот ИИ-помощник, который пользователи давно хотели видеть на своих смартфонах. Пользователи желают, чтобы помощник мог осмысленно интерпретировать данные на телефоне, и это та область, где Siri AI демонстрирует значительное превосходство. Между тем, визуальное представление и голосовой интерфейс на iPhone 17 Pro являются одними из лучших среди всех встроенных помощников. Эти аспекты могут быть важны для одних пользователей и менее значимы для других. В любом случае, во многом это та Siri, которую Apple обещала два года назад, и она, наконец, заслуживает внимания.

Siri AI, наконец, ощущается как помощник, обещанный Apple два года назад.

Однако нельзя игнорировать тот факт, что на данный момент Gemini опережает в нескольких задачах, которые могут быть решающими для некоторых пользователей. Она генерирует более качественные изображения и работает повсюду, независимо от используемого оборудования. Она не требует от пользователя привязки к определенному уровню устройств или пребывания в конкретной экосистеме для получения максимальной выгоды. Для большинства людей такая универсальность может оказаться важнее элегантности экосистемного подхода Apple.

Однако более интересный вопрос заключается в том, как ситуация будет развиваться дальше. Локальная архитектура Apple дает ей структурное преимущество в конфиденциальности, которое конкурент, ориентированный на облачные решения, не сможет легко повторить. По мере того, как Siri AI будет накапливать больше персонального контекста, разрыв естественным образом будет сокращаться. Apple играет в долгую игру, и компания это осознает.

Твитнуть