Все материалы
03
1 июня 2026 · 14 мин

Эффект Android в мире ИИ: почему Китай бесплатно раздаёт веса мощнейших моделей

DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi и MiniMax выходят в формате Open Weights - обученные параметры доступны каждому. Разбираем бизнес-логику этой стратегии и последствия для рынка частных LLM.

  • open-weights
  • частные-llm
  • deepseek
Читать
05
25 мая 2026 · 9 мин

Скрытая стоимость облачных ИИ-кодеров: что стоит за подпиской в $20

Подписка на облачный ИИ-кодер стоит $20, а инференс для активного пользователя обходится провайдеру в $100 - 200. Разницу компенсируют данными: кодом, промптами, телеметрией. Разбираем экономику, риски для бизнеса и аргументы за локальные LLM.

  • LLM
  • private LLM
  • on-premise AI
Читать
06
16 мая 2026 · 12 мин

Почему смена моделей ломает ИИ-агентов: уроки Cursor и Anthropic

Разбираем инженерные уроки Cursor и Anthropic: почему смена LLM внутри одной агентной сессии разрушает контекст, кэш и метрики, и как строить надёжных агентов. Свежие данные 2026: Keep Rate, tool error classification, инцидент PocketOS и архитектура Managed Agents.

  • ["AI agents"
  • "harness"
  • "tool-use"
Читать
10
1 мая 2026 · 10 мин

DeepSeek-V4: миллион токенов, гибридное внимание и агентный поиск

Разбор DeepSeek-V4 от 24 апреля 2026: две MoE-модели с 1M контекстом, гибридное внимание CSA+HCA, mHC, Muon. Как сделать миллион токенов полезными в agentic search, а не просто дорогим распуханием промпта.

  • DeepSeek
  • LLM
  • long context
Читать
12
27 апреля 2026 · 6 мин

Частная LLM vs облачные LLM-сервисы: что выбрать бизнесу в 2026

Облачные ИИ-сервисы выглядят дёшево только в первый месяц. Дальше начинаются лимиты, сбор данных, деградация на дешёвых тарифах и счета за токены. Частная LLM - не компромисс для тех, кто «не смог купить enterprise-дост...

Читать
13
23 апреля 2026 · 10 мин

RAG для бизнеса: зачем он нужен и чем отличается от большого контекста

Понятно объясняем, что такое RAG, когда он нужен, почему большой контекст не заменяет retrieval, где чаще всего ломаются RAG-системы и как их правильно строить в 2026: чанкинг, гибридный поиск, reranking, RAGAS и agentic RAG.

  • RAG
  • LLM
  • поиск
Читать
14
19 апреля 2026 · 10 мин

Машинное зрение на конвейере: что реально работает в контроле качества

Разбираем, где машинное зрение действительно помогает на производстве: почему свет и механика важнее модели, какие архитектуры (YOLO, RT-DETR) работают на конвейере, zero-shot anomaly detection, интеграция с MES/SCADA и честная экономика внедрения.

  • machine vision
  • CV
  • качество
Читать
15
15 апреля 2026 · 11 мин

ИИ-агенты с tool-use: как модель сама ищет данные и добирает контекст

Как tool-use превращает LLM из чат-бота в агента: вызов инструментов, итеративный поиск, работа с памятью. MCP, LangGraph, CrewAI, паттерны оркестрации и почему 90% агентов падают в production - и как это исправить.

  • ["agents"
  • "tool-use"
  • "MCP"
Читать