ИИ и Агенты
Полное руководство: от «что такое LLM» до своей локальной лаборатории
Карта коммерческих API и open-source
Ollama + LM Studio на твоём Mac за 10 минут
Конструктор: Mac / сервер / облако / гибрид
Как ИИ работает сам: инструменты и циклы
4 уровня: промпт → RAG → LoRA → pre-train
Vercel AI SDK + локальный Ollama (OpenAI-совместимый endpoint)
Ты не один с этими вопросами. Весь мир сейчас пытается разобраться в ИИ-ландшафте. Этот конструктор — твоя карта: объясняет принципы, а не рецепты. Ты поймёшь, зачем каждый инструмент, когда что применять и как масштабироваться с ростом задач.
Для твоего MacBook (Apple Silicon) — всё работает нативно: Ollama с Metal-ускорением, MLX для fine-tuning, Open WebUI как личный ChatGPT. 32+ ГБ унифицированной памяти позволяют запускать серьёзные 14B–30B модели.
Мир ИИ делится на два лагеря: коммерческие API (платишь за токены, не устанавливаешь — просто вызываешь) и open-source модели (скачиваешь на свою машину, бесплатно, полная приватность). У каждого подхода своя ниша.
Лучший выбор для агентной работы: понимает длинный контекст, очень точно следует инструкциям, умеет использовать инструменты (tool-use / MCP). Claude Code — полноценный ИИ-разработчик в терминале.
Самый известный. GPT-4o — мультимодальный (текст + изображения + аудио). o3/o4 — серия «думающих» моделей для сложных задач. Есть «Reasoning» режим с более глубоким анализом.
Рекорд по контексту: миллион токенов = целая кодовая база или несколько книг сразу. Flash — быстрая и дешёвая версия для рутинных задач. Глубоко интегрирован с Google Search.
Сильная модель с акцентом на reasoning. Единственная с доступом к данным Twitter/X в реальном времени. Доступна через Grok.com и API.
Самая популярная open-source серия. Llama 3.3 70B сопоставима с GPT-4 по многим задачам. 8B легко работает на обычном ноутбуке с 16 ГБ RAM. Используется как «базовая» модель для большинства fine-tuning проектов.
Размеры: 1B · 3B · 8B · 11B · 70B · 90B
Лучшая линейка для кода и математики среди open-source. Qwen2.5 14B — отличный выбор для MacBook с 16-32 ГБ. Qwen3-235B (MoE) — топ уровня GPT-4, но нужны 128 ГБ RAM. Coder-версии оптимизированы под программирование.
Размеры: 0.5B · 1.5B · 3B · 7B · 14B · 32B · 72B · 235B
Французская альтернатива. Mixtral — MoE-архитектура: 8 «экспертов», работает столько же слоёв, сколько 7B, при качестве 47B. Очень быстрый для своего размера. Хорош для приватного API-сервера.
Размеры: 7B · 8×7B · 8×22B
Компактные модели от Google с неожиданно высоким качеством. Gemma 3 27B конкурирует с моделями втрое крупнее. PaliGemma — с поддержкой изображений. Хорош для edge-устройств и встраивания.
Размеры: 1B · 4B · 12B · 27B
Маленькие, но очень умные. Phi-4 14B на бенчмарках обходит модели вдвое крупнее — идеальный выбор для слабого железа. Phi-3 mini 3.8B работает даже на телефоне.
Размеры: 3.8B · 7B · 14B
«Китайский конкурент GPT-4 за 6 миллионов долларов» — сотряс мир в январе 2025. R1 — «думающая» модель с явной цепочкой рассуждений. Дистиллированные версии (7B-70B) отлично работают локально. Важный нюанс: серверы в Китае, для приватных данных — только локально.
Размеры: 1.5B · 7B · 14B · 32B · 70B · 671B
Лучший русский язык среди коммерческих API. Глубоко интегрирован с Яндекс.Облако, Яндекс.Диск, DataLens. Хороший выбор для проектов, где важно соответствие российскому законодательству (данные в РФ).
Российская разработка Сбера. Хорошо работает с деловой перепиской, финансовыми документами. API доступен для бизнеса. Данные хранятся в России — важно для regulated отраслей.