«Учиться учиться и еще раз учиться» или дообучение LoRA
Юмористическое отображение процесса точно сделанное моделью Krea 2
ИИ Qwen3.6-27B запустили на смартфоне: 1 бит на вес и 90% интеллекта оригинала
Стартап PrismML представил
Контекстная инженерия для слабой локальной модели: как мы делаем среднюю модель надёжной
Принято думать, что качество ИИ-агента упирается в размер модели. Но когда модель работает локально, в закрытом контуре и на ограниченном железе, брать «побольше» особо некуда. И оказывается, что главный рычаг не модель, а контекст: что вы ей показываете, в каком порядке и как фильтруете. Причём «контекст» здесь — это сборка под то, кто спрашивает, откуда и о чём, плюс честный порог релевантности и продуманный порядок секций. На сильной облачной модели небрежный контекст прощается запасом по reasoning; на средней локальной — нет. Об этом и статья.Почему на локальной модели контекст важнее самой модели
Тесты бюджетных сборок для ИИ до 100к рублей
GPU для локального ИИ достаточно дорогие, и мне стало интересно: а есть ли жизнеспособный инференс на CPU? А что будет если добавить дешевую видеокарту для майнинга или Tesla V100 16gb? Что можно выжать из максимально бюджетных решений для локального ИИ?Я собрал бюджетную сборку в разных вариациях (2 материнские платы и 2 видеокарты) прогнал тесты некоторых известных моделей LLM и построил графики чтобы можно было сделать выводы.Объем статьи достаточно большой, поэтому для простоты восприятия оформил 15-ти минутное видео на youtube.Навигация по тексту:Стенд
Claude Code с локальными Qwen3.6 на AMD Strix Halo: полное руководство по настройке
ВведениеВсем привет! Продолжаю тему предыдущей статьи. В ней сравнивалось железо для локального инференса — Nvidia DGX Spark, Mac Studio M3 Ultra и Strix Halo. И как можно было догадаться, остановился я именно на последнем.Железо есть, зарядим теперь на нем пару-тройку локальных моделей под управлением проверенного AI-агента.Claude Сode по подписке с оригинальными LLM - это, конечно, замечательно. Но это стоит денег, да и свой код в чужие дата-центры не всегда правильно отправлять. Плюс за всякое неосторожное движение можно попасть в бан, рискуя потерять все свои наработки.Одно из решений:
В каталоге готовых моделей Selectel теперь доступна линейка Qwen3.6
Рады объявить о большом пополнении: в нашем Foundation Models Catalog
Почему Qwen3.6-27B лучше чем Claude? Железная коробка, которая научилась думать
На вопрос «Чем локальная модель лучше коммерческой top‑quality модели от Anthropic, OpenAI или Google?», — обычно отвечают: приватность. На самом деле это не совсем так. Приватность важна, но не только она. У локальных моделей есть более важные качества, которые я опишу в этой статье.Первое преимущество локальных моделей
Локальные LLM в реальной работе: Gemma 4, Qwen 3.6 и Qwen Coder
Gemma 4 обыграла Qwen Coder в задачах программирования, а режим мышления заставил модели хуже следовать инструкциям. Рассказываю почему.Зачем я это затеялПривет, меня зовут Вячеслав. Я интересуюсь локальными LLM и тем, как они ведут себя в реальных задачах — не на синтетических бенчмарках, а когда нужно написать работающий код, отрефакторить файл с багами или вытащить данные из HTML.
