Миф о «равных весах»: что на самом деле скрывается внутри малых моделей
Последние годы развитие LLM шло по пути экстенсивного масштабирования: считалось, что чем больше весов и данных, тем умнее модель. В индустрии даже сл…
Testing & QA
⚑ Report a ProblemLatest Testing & QA news from Tech News
All topics
agents
ai
api
architecture
automation
aws
beginners
career
claude
cybersecurity
database
devchallenge
devops
discuss
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
security
showdev
softwareengineering
testing
tutorial
typescript
webdev
Мой опыт с ИИ в России глазами европейца
Это история о том, как я собрал полностью локальную ИИ-среду разработки (и почему вам стоит сделать то же самое). Переезд из Евросоюза в Москву казалс…
Best Local Coding LLM in 2026: Qwen2.5-Coder vs DeepSeek-Coder-V2 vs Codestral
This article was originally published on runaihome.com Three open-weight coding models are worth taking seriously for local inference in 2026: Qwen2.5…
Running Qwen3.6-27B on a 16GB M1 MacBook Pro: A Practical Engineer’s Guide
Running Qwen3.6-27B on a 16GB M1 MacBook Pro: A Practical Engineer’s Guide Running a 27B model on a 16GB M1 MacBook Pro sounds a little unfair to the …
Qwen3.6 MTP весит на +0.3 Гб больше, а даёт ускорение в ~2 раза. С 60 t/s до 130 t/s для Qwen3.6 27B без искажений
В llama.cpp добавили поддержку MTP Qwen3.6. Дополнительные слои Multi-Token Prediction позволяют сгенерировать сразу несколько токенов за 1 проход, чт…
Локальные LLM в реальной работе: Gemma 4, Qwen 3.6 и Qwen Coder
Привет, меня зовут Вячеслав. Я интересуюсь локальными LLM и тем, как они ведут себя в реальных задачах — не на синтетических …