🤖 Какую LLM выбрать для OSINT?

При работе с открытыми источниками универсальной модели не существует. Выбор зависит от типа данных, требований к точности, размера контекста и доступного оборудования.

📝 Для анализа больших массивов текста
🔹 Llama 3.1 70B — извлечение сущностей, 128K контекст.
🔹 Qwen2.5 72B — сильная мультиязычность и качественный JSON.

🖼 Для изображений и видео
🔹 Llama 3.2 Vision — OCR, документы, скриншоты.
🔹 Qwen2-VL — анализ изображений и видео.
🔹 MiniCPM-V — легкая модель для локальной работы.

🎙 Для аудио
🔹 Whisper large-v3 — транскрипция речи.
🔹 Qwen-Audio-Chat — анализ эмоций и интонаций.

💻 Для локальной работы на слабом оборудовании
🔹 Phi-3.5 Vision Instruct — запускается без дискретной видеокарты и подходит для полевых задач, когда нужно быстро обработать документы или фотографии.

Выбор модели всегда зависит от сценария использования.

#OSINT #LLM #AI #OpenSourceIntelligence #CyberSecurity

🔎 G8 analytics | 📬 Связаться с нами