Ты присылаешь работу — через несколько минут получаешь разбор по критериям. Ниже честно о том, что внутри: где считает программа, где рассуждает нейросеть, где она ошибается и насколько наш вердикт сходится с вердиктом живого эксперта.
Что происходит с работой после отправки
Путь один и тот же для обоих режимов — сочинение ЕГЭ (задание 27) и итоговое сочинение.
- Ты отправляешь текст или фото рукописи — до пяти страниц. Больше не нужно: сочинение занимает одну–три страницы, пять — запас на крупный почерк.
- Фото распознаётся. Модель читает страницы и собирает из них сплошной текст.
- Ты видишь распознанный текст и можешь его поправить — на сайте это отдельный экран перед отправкой, в боте — кнопка «Что я прочитал» в разборе. Это важный шаг, а не формальность: грамотность считается по тому тексту, который прочитала программа.
- Работа уходит на проверку. Обычно разбор готов за одну–пять минут.
- Приходит разбор: балл или вердикт, оценка по каждому критерию и список ошибок «цитата → исправление».
Проверок бесплатно — три в сутки, счётчик обнуляется в полночь по Москве.
Что считает программа, а не нейросеть
Нейросети плохо считают. Поэтому всё, что можно посчитать точно, посчитано кодом, и модель на это повлиять не может.
Объём. Слова считаются по правилам ФИПИ: слово — любая последовательность символов без пробела, в которой есть буква. «Всё-таки» — одно слово, «всё же» — два. Инициалы с фамилией — одно слово: «М.Ю. Лермонтов» — одно, «Александр Сергеевич Пушкин» — три. Цифры словами не считаются: «5 лет» — одно слово, «пять лет» — два. Авторская орфография учитывается как есть: ошибочно слитное «влесу» — одно слово, ошибочно раздельное «черно белый» — два.
Порог объёма итогового сочинения. Меньше 250 слов — незачёт по требованию № 1, и это решает код, а не модель. Разбор по критериям ты всё равно получишь — чтобы было что дорабатывать.
Порог по грамотности в итоговом (К5). Модель только перечисляет найденные ошибки, а решение «зачёт/незачёт» принимает код по числу ошибок и объёму.
Сам вердикт итогового тоже собирается формулой в коде из оценок по критериям — чтобы модель не могла «передумать» в обход правила.
Что оценивает нейросеть
Всё содержательное: позицию автора, примеры и пояснения к ним, логику, речь, а также поиск конкретных ошибок с дословными цитатами.
Работа идёт в два прохода. Сначала модель перечитывает сочинение и выписывает все ошибки цитатами, и только потом, опираясь на этот список, выставляет критерии. Каждая цитата ошибки проверяется программно: если такой строки в твоём тексте нет, проверка переспрашивает модель — так отсекаются придуманные ошибки.
Итоговое сочинение проверяется дважды, двумя разными наборами инструкций. Совпали вердикты и обе проверки уверены — вердикт «уверенно». Разошлись — берётся более строгий, а уверенность честно снижается до «на грани»: такие работы решает живой эксперт.
Отдельно и независимо работают два судьи темы: они сравнивают вопрос твоей темы с вопросом, на который фактически отвечает работа. Это самая частая причина незачёта, и внутри общей проверки она терялась.
В задании 27 сначала считает быстрая модель. Если она не уверена в своих оценках, работу пересчитывает более сильная.
Погрешность распознавания рукописи
Это место, где мы можем ошибиться, и молчать о нём нечестно. Замер 19 сентября 2026 года на настоящих сканах из методических материалов ФИПИ:
- один и тот же скан, прогнанный дважды, дал 97,0 % совпадения — разошлись 5 слов из 184. То есть собственная нестабильность распознавания — около 3 % слов, и садится она на имена собственные и спорные написания (название города в трёх прогонах прочиталось тремя способами);
- слово, перенесённое через строку, распозналось без куска — и бот показал ученику ошибку, которой тот не делал. Одна ошибка распознавания = одна выдуманная претензия. После этого в инструкцию добавлено правило склейки переносов, и спорное слово стало распознаваться буква в букву;
- на другой работе распознавание, наоборот, вычистило настоящую ошибку ученика: поправило падеж и согласование. Орфографию и пунктуацию модель сохраняет, а грамматику иногда «причёсывает».
Вывод, который надо знать: по фото оценка грамотности систематически мягче правды — часть грамматических ошибок до проверки не доезжает. По набранному тексту этого класса ошибок нет. Поэтому экран с распознанным текстом — не украшение: прочитай его и поправь расхождения, прежде чем отправлять.
Насколько мы совпадаем с экспертом
Цифры по итоговому сочинению — из наших собственных замеров на работах с рецензиями живых экспертов.
| Замер | Результат |
|---|---|
| Пилот, 58 работ | вердикт совпал в 50 случаях |
| Проверка на 11 новых работах, которые не участвовали в настройке | вердикт совпал в 9 из 11 (82 %) |
| Совпадение по отдельным критериям на тех же 11 работах | 36 из 55 (65 %) |
Обе ошибки на этих 11 работах — в опасную сторону: эксперт поставил незачёт, мы поставили зачёт. Причина у обеих одна — подмена темы: сочинение грамотное и связное, но отвечает на соседний вопрос. После этого и появились отдельные судьи темы; на контрольном наборе из 10 подмен они перестали пропускать 7 и при этом не обвинили ни одной чистой работы.
Второе, что стоит знать: по композиции и речи мы мягче эксперта. На восьми зачётных работах эксперт снимал К3 или К4 семь раз, мы — один. Вердикт от этого не меняется, но «5 из 5 критериев» в разборе — оптимистичнее, чем поставил бы человек.
Чего эта проверка не делает
Она не заменяет эксперта и не является официальной оценкой. Это прогноз: сильный там, где ошибка видна в тексте, и слабее там, где нужен человеческий взгляд на логику.
Она не гарантирует балл. Разбор показывает, где теряются баллы по критериям, — распорядиться этим на экзамене придётся тебе.
Если разбор помечен «на грани» — это не отговорка, а честный сигнал: вердикт держится на одном спорном критерии, и живой эксперт может решить иначе. Такую работу стоит переписать в спорном месте, а не спорить с ботом.