Как следить за выходом open-source ИИ-моделей и их лицензиями
Анонс модели ещё не значит открытые веса. Разбираем октябрьский срез open-source ИИ: что реально вышло, у чего лицензия не открытая и как это проверять.
Как запустить большую MoE-модель на одной видеокарте
Разбор MoMoE: как запускать крупные MoE-модели на одной GPU с догрузкой в системную RAM, на каком железе работает и чем отличается от llama.cpp.
Как ускорить ответ локальной LLM: чтение ввода заранее
Разбор MAFDET: open-source надстройка над llama.cpp, которая считает KV-кэш по мере набора промпта и срезает ожидание с 12 до 3 секунд на GPU на 6 ГБ.
Как автоматизировать оценку ИИ-агента по рубрике критериев
Eval Agent проверяет ответы агента по 54 критериям и ловит на 25% больше отклонений от регламента. Разбор подхода и как повторить его у себя.
Локальная LLM или облачная: как выбрать по бенчмаркам
Как сравнить локальную и облачную модель на своих задачах: методика бенчмарка, что мерить кроме очков и когда локальный запуск оправдан.
Как сравнить две LLM на реальной задаче и выбрать модель для кода
Пошаговый метод честного сравнения моделей: одна задача, одинаковый харнесс, одинаковый уровень усилий, минимум два прогона на комбинацию.
Сколько VRAM нужно для локальной LLM: считаем до скачивания
Модели на 800B+ выходят с открытыми весами, но в 24 ГБ не влезают. Разбираем, как считать память, контекст и лицензии до скачивания модели.
Как заставить ИИ-агентов работать в команде над одной задачей
Четыре агента Gemini 4 Argon сами прошли Minecraft до Эндер-дракона: роли не назначались, координация — через чат и общую память. Что это даёт вашим задачам.
Что можно делать с локальной моделью: задачи для open-LLM
Локальная open-модель на 27B закрывает документы, код и агентные цепочки без подписки. Разбираем задачи, шаги запуска и подводные камни.
Как изучать LLM на практике через Dive into LLMs: бесплатный курс с кодом
Простым языком разбираем репозиторий Dive into LLMs: что в нём есть, кому он подойдёт и как использовать бесплатные практические материалы для изучения LLM.
GPT-5.4 для разработчиков: что важно знать
OpenAI представила GPT-5.4 5 марта 2026 года. Модель позиционируется как самая мощная и эффективная для профессиональной работы. Рассказываем о возможностях в к
GPT-5.3 Instant: где быстрые модели полезнее фронтирных
OpenAI выпустила GPT-5.3 Instant 3 марта 2026 года. Модель ориентирована на плавные повседневные разговоры, где скорость и UX важнее максимальной глубины. Узнай