локальные модели.

Флешбэки адового 2020 года, который в 2026 уже не кажется таким страшным

Спойлер: нет, я не про пандемиюВсем привет! На связи Саша Петрушин, я руковожу группой разработки в центре разработки и машинного обучения компании «Инфосистемы Джет».

продолжить чтение

Google обновила справочную документацию Chrome о загрузке ИИ на устройства

Google обновила справочную документацию для браузера Chrome. Теперь в ней объясняется, на каких устройствах можно загружать модели ИИ непосредственно на устройство, что для этого требуется и как пользователи могут управлять загрузками через настройку «ИИ на устройстве».

продолжить чтение

Всё, что вы хотели знать о локальном ИИ, но стеснялись спросить

РептилоидЕсли вы когда-нибудь смотрели на HF и не понимали, что такое DFlash, квантизация и почему одна и та же модель лежит в десяти репозиториях от десяти разных людей — или давно собирались поднять LLM у себя, но всё не находили повода — выход Muse Glimmer 30B буквально лучший момент начать.

продолжить чтение

Еще один день без Le Chaton Fat

Толстый котикTL;DR.

продолжить чтение

Сколько на самом деле стоит решённая задача: считаем экономику self-hosted моделей vs API токены

Каждый раз, когда заходит разговор "что дешевле — поднять у себя открытую модель или платить за API", его почему-то ведут в ценах за токен. И почти всегда это спор не в тех единицах.Во-первых, self-hosting — это постоянные затраты, а API — переменные. Значит, ответ зависит не от цены за токен, а от того, насколько плотно вы это железо загрузите. Во-вторых, токены вообще никто не покупает как цель. Покупают решённые задачи. А модели очень по-разному тратят токены на одну и ту же задачу.

продолжить чтение

Локальная RAG-система на Go, PostgreSQL и Ollama без облачных API

продолжить чтение

А мы и не заметили, или о том, какие ИИ живут в вашем кармане

Один разработчик запустил 400B-модель на iPhone 17 Pro.

продолжить чтение

Как мы перестраивали работу аналитиков под разработку с ИИ-агентами и SDD

Всем привет! Я Светлана Забирова, лид аналитики в Центре разработки и машинного обучения компании «Инфосистемы Джет». В ИТ работаю уже больше десяти лет, из них половину – в заказной разработке.

продолжить чтение

Деперсонализация через QWENы или как завести маленького домашнего ИБшника

продолжить чтение

LLM на iPhone: от llama.cpp до Foundation Models

2026: год, когда on-device стал нормойВ 2025 году вместе с iOS 26 компания Apple представила разработчикам Apple Foundation Models. Теперь порог входа для on-device AI упал до нескольких строк, и далее в статье мы рассмотрим как он выглядит. 

продолжить чтение