Прогнал семь LLM через свой русский спортивный бенчмарк. Базовой моделью всё равно оставляю Gemma 4 31B

Почему 3.5 когда вышла версия уже 3.6, и 3.7 на подходе

Qwen3.6 27B MTP весит на +0.3 Гб больше, а даёт ускорение в ~2 раза. С 60 t/s до 130 t/s без потерь. Что такое MTP

Тебя в гугле забанили? И ненужной информации здесь нет

Калькулятор VRAM для локальных LLM: Какие модели ИИ запустятся у вас на компьютере?

Длинная история это сказать "автор оллама не хотел показывать что всё сделано на ллама.cpp, поэтому скрывал это, из за чего получил претензии и быстро заменил самописной фигнёй"?

Калькулятор VRAM для локальных LLM: Какие модели ИИ запустятся у вас на компьютере?

Что такое мое архитектура почитай, и лучше запусти qwen3.6:27b с хорошей скоростью, эта модель новее и лучше, весит меньше

Настройка self-hosted gitlab runner (CI/CD)

Ну пожалуйста, хватит писать старое название конфига, раз вы решили обучать новичков то учите сразу писать актуальное compose.yaml

Локальные LLM в реальной работе: Gemma 4, Qwen 3.6 и Qwen Coder

35b вышла неудачная, как и прошлая

27b модель плотная, даже в Q2 будет в разы лучше чем 35b moe даже в q8

Она просто сама по себе в разы лучше, а скорость упадёт процентов на 15

Локальные LLM в реальной работе: Gemma 4, Qwen 3.6 и Qwen Coder

Да

Хотел упростить мониторинг проектов и в отпуск — пришлось обучать свой LLM.Часть 3.Дистилляция

Зачем использовать 2.5 когда вышли уже 3.6?

n8n self-hosted в production: docker-compose, nginx, ретраи и три грабли

После названия конфига docker-compose.yml можно не читать

Выбираем и оцениваем open-source LLM для саммаризации встреч

Qwen3. 5 уже не свежий.

Выбираем и оцениваем open-source LLM для саммаризации встреч

У вас пинг большой? Или год назад забыли статью выпустить?

Разбираю «Qwen3.5-21B-Claude-4.6-Opus-Heretic-Uncensored»: что на самом деле внутри файнтюна с громким именем

Это изначально не имеет смысла учитывая что вышел давно qwen3. 6, который впрочем уже имеет похожие репы

Как запускать LLM-агентов без облачных API: VPS, локальные модели и требования к железу

Как понять что статья иишная, квен3. 5, клауд 4..

Локальные LLM на слабом железе — что ставить, как запустить, чего ждать

В 26 году советовать модели древности типа qwen2. 5 это мощно

Self-hosted AI-платформа: полный стек для локального ИИ на Docker

Статья либо сгенерировать полностью им, либо ничего не смыслящим человеком

Уже после названия конфига docker-compose.yml и написания версии 3.8 можно понять что все иишное

Воркеров для n8n нет, ллм модели бредовые, 1-4b модели - подходят только для опытов и тюнинга, никак не для использования

Питоновский скрипт абсолютно бредовые, без него можно в принципе обойтись

**Qwen2.5 это вообще древность

Кароче это рейджбайт 100%**