Идеи и решения для ПККомпьютерные технологииПублицистика

Конкурс моделей на одном отдельно взятом компьютере

30 сентября, 2026

В СССР, как известно, секса не было. Конкурсов красоты – тем более. Это считалось неприличным в обществе, построившем социализм и стремившимся к коммунизму. Идеалом красоты считалась композиция Веры Мухиной «Рабочий и колхозница». Но настала перестройка, страна открылась миру, и с загнивающего Запада к нам просочились идеи состязаний в красоте. Появились первые модели-победительницы. Конкурсы красоты у нас проводятся и по сей день. Правда, с меньшим успехом. Ими уже никого не удивишь!

В середине августа я тоже решил устроить у себя конкурс моделей. Маленький и скромный, но со вкусом. Он продолжался больше месяца, а завершился вчера. Конкурсанток выбирал сам, сам же и судил, кто из них на что способен. На моём конкурсе от моделей не требовалось дефилировать по подиуму в бикини, и никто не упрекал победительниц, что они накачали губы или что за всё заплатил богатый папик.

Нет. Модели на моём конкурсе оценивались не по внешности. А по уму! Потому что все модели, как вы уже, конечно, догадались, были нейросетевые – большие нейролингвистические (LLM).

Но я не стал гонять их по бенчмаркам, это занятие пустое, никому не нужное. Я поставил перед ними одну и ту же конкретную, практическую задачу – написать подробное, понятное и внятное руководство по программе LM Studio, благодаря которой с ними и общался. Выбрал несколько доступных моделей, скачал, запустил. А потом оценивал результаты. По мере выхода новых моделей присоединялись новые участницы. Всего в конкурсе приняли участие примерно три десятка моделей – от самых простых до таких, чья успешная работа на потребительском «железе» уже может показаться чудом (но мне удалось их уломать).

Американки отсеялись в первом же туре. Во-первых, потому что бесплатных LLM из США почти и не осталось, а какие есть, устарели или сильно урезаны. Во-вторых, потому они оказались слабы против китаянок.

В конечном счёте Deepseek V4 Flash и Mimo 2.5 также выбыли из гонки. Их руководства по LM Studio оказались слабоватыми и невнятными. А Kimi K3, возможно, лучшая из китайских моделей, не запустилась даже в низком (самом сжатом) квантовании, так что о её способностях я судить не могу. Возможно, позже мне таки удастся затащить её… в свой комп.

Тройку лидеров, лучше всех справившихся с заданием, предсказуемо составили новые флагманские модели Qwen 3.8, MiniMax M3 и GLM 5.3. Я уж было собрался присуждать первый приз одной из них, как внезапно в гонку вступила ещё одна конкурсантка.

Она возникла словно бы из ниоткуда: каюсь, до августа 2026 года я даже не слышал о ней. Могу предположить, что и среди вас немногие слышали. Она не на слуху.

Но именно она помогла справиться с крайне запутанной инженерно-технической ситуацией на моём ПК (о чём ещё расскажу). Не Алиса. Не Gemini. Не Claude. И не ChatGPT. Облачные боги ИИ оказались бессильны. И другие LLM – тоже. Не справились!

Справилась только она – Ornith 1.5.

Поэтому я сразу включил её в гонку и стал смотреть, что это за птица такая.

За неполный месяц она доказала, что является, на сегодняшний день, лучшей моделью конкретно для моих задач. Её руководство по LM Studio – самое обстоятельное, дотошное и точное. Вы спросите – так почему тогда на сайте руководство, созданное GLM, а не Ornith?

Потому что гайд от GLM короче и понятнее для новичков, которым он и адресован. Может быть, руководство от Ornith 1.5 я тоже выложу, немного позже. Они пишут по-разному, друг друга не дублируют, поэтому полезны оба.

Вы также спросите – в чём смысл подобных конкурсов, стоят ли они затраченных усилий?

Они дают понимание принципов работы ИИ, характеров разных моделей (вы не поверите, но да, нейросетевые модели, словно люди, тоже разные, со своими «характерами»), какие из них и для каких задач лучше подходят, на каком железе как себя ведут, кто в чём действительно нуждается для лучших результатов, а что не так уж важно, и т.п. Много ценной информации, и вся бесплатно, только будь внимателен и вдумчив – изучай! За месяц я узнал об этом мире больше, чем за пять лет работы программистом (ещё в 1990-е) и за три года общения с ИИ в качестве пользователя.

Чем это полезно для нашей совместной работы? Теперь я лучше знаю, какие именно сборки, какие конфигурации подходят и для каких задач. А значит, и бюджеты. Но отталкиваться всегда стоит не столько от бюджетов, сколько от своих практических задач. Кому-то нужен чат, другим – вайбкодинг, третьим – аналитика, и т.д. А многим, для начала, поиграться, разобраться, что есть что в этом новом дивном мире, неотвратимо наступающем на нас. Некоторые уже спрашивают «компьютер для ИИ».

Но «компьютер для ИИ» – это как «машина для езды». Для езды по городу, свадебного кортежа, переезда в другой регион, строительных работ или спортивных гонок – для этих разных задач нужны разные машины. Здесь всё то же самое. Именно понимание задач даёт возможность подобрать оптимальную конфигурацию компьютера конкретно под указанные задачи и сильно на этом сэкономить.

Так что, кому нужно, обращайтесь. Консультации платные, но если затем вы заказываете сборку ПК, плата за консультацию включается в сумму за сборку.

P.S. Заглавная иллюстрация к этой статье также целиком и полностью создана на моём домашнем компьютере с помощью ИИ. Как видите, качество практически кинематографическое. А сделать то же самое с помощью Nano Banana? Или любого другого платного генератора картинок? Я пробовал – не получилось: большинство просто отказались от такой задачи, а кто взялся, сделал не то и не так. На локальном ПК вы, как хозяева своего железа, сами выбираете, что именно хотите видеть на картинке, где и как, определяете и содержание, и стиль изображения.