Большие языковые модели перестали быть только облачными сервисами — сегодня многие из них можно запускать прямо на обычном ПК.
В статье собран практический обзор популярных локальных моделей и результаты их тестирования в реальных сценариях.
Что внутри:
▶️ В чем преимущества локальных LLM по сравнению с облачными: конфиденциальность, доступность, бесплатный API, корпоративные сценарии;
▶️ Как работать с Ollama: загрузка моделей, запуск через чат и API, управление через терминал;
▶️ Сравнительное тестирование моделей (Mistral, Llama 3.1, Qwen, Gemma, GPT-OSS, DeepSeek) на задачах фактологии, математики, кода и текста;
▶️ Результаты по скорости и точности: где локальные модели справляются лучше, а где уступают облачным;
▶️ Практические выводы — для каких задач подходят быстрые «легкие» модели, а где уместны более крупные и «думающие» варианты.
Материал будет полезен тем, кто хочет разобраться в локальных альтернативах ChatGPT и протестировать их в боевых условиях.
➡ Читать статью
tags: #статья
➡ Data Scientist | Чат