Alibaba выпустила 27B dense-модель с нативными изображениями и видео: 262K контекст (1M в хостинге), три уровня мышления. Разбор архитектуры, официальные бенчмарки против Qwen3.6-27B и Opus 4.6 Max, железо и развёртывание локально.
PixelRAG предлагает строить RAG не по очищенному HTML-тексту, а по скриншотам веб-страниц. Разбираем архитектуру, результаты и практический смысл для корпоративных RAG-систем.
Recursive Language Models (RLM) - парадигма инференса из MIT (ICML 2025), позволяющая LLM обрабатывать контексты на два порядка длиннее окна модели через рекурсивные вызовы Python REPL. Разбор архитектуры, бенчмарков и практических следствий для бизнеса.
Наш локальный разбор Gemma 4 12B: почему даже Unsloth Q6, QAT, patched chat template и preserve_thinking не сделали модель надежной базой для сложных ИИ-агентов с tool-use и MCP.
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.
Наш open-source MCP-сервер: запускается одной командой npx, даёт агенту поиск через Google/Bing/Yahoo/DuckDuckGo, извлечение страниц и deep research. Без API-ключей, с fallback и дедупликацией.
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.
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.
Наш open-source MCP-проект AI Platforms под MIT: временные SSH/SFTP-сессии через чат, in-memory secrets, redaction, sudo, безопасный POSIX shell quoting и практическая интеграция в агентов.
Инженерный разбор CAA/activation steering на маленькой локальной модели: почему вектор технически считался, но качество не выросло, и что это значит для внедрения private LLM.
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.
Enterprise-GPU и rack-scale платформы не всегда доступны, поэтому на первый план выходят RTX 5090, RTX 4090, used 3090 - и правильная сборка. А с появлением RTX PRO 6000 Blackwell на 96 GB возник новый класс: workstatio...
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...
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.
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.
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.