Локальные модели 2026 года: близко, но не в цель
В феврале 2026 года сообщество локальных LLM ликует. GLM 5 наконец-то вышла, обещая качество на уровне GPT-4.5. Codestral обновилась до 22B версии с улучшенной поддержкой кода. Qwen2.5 72B показывает результаты, близкие к коммерческим моделям в бенчмарках. Кажется, прорыв наступил.
А потом вы пытаетесь заставить локальную модель сгенерировать простую игру на PyGame. И всё рассыпается.
Конкретный пример: игра, которая ломает всё
Возьмите простой промпт: "Напиши игру на PyGame, где игрок управляет квадратом и собирает падающие звёзды. Добавь счёт, уровень сложности и систему жизней".
Claude Opus 4.6 (выпущенный в январе 2026) выдаёт 120 строк чистого, работающего кода с первой попытки. Импорты правильные. Классы логичные. Физика работает. Можно запустить и играть.
GLM 5 32B (последняя версия на февраль 2026) генерирует 95 строк. Код компилируется. Но звёзды проходят сквозь пол. Счёт не обновляется. Уровень сложности — просто множитель, который делает игру невозможной после 10 секунд.
Разница не в количестве параметров. Разница в понимании. Облачная модель понимает, что вы хотите получить в итоге. Локальная — пытается угадать следующий токен.
Факт: по данным тестов на февраль 2026, Claude Opus 4.6 решает 94.2% задач HumanEval с первой попытки. Лучшая локальная модель (Codestral 22B) — 78.1%. Разрыв в 16 процентных пунктов — это пропасть на практике.
Почему так происходит? Три причины
Первая — данные. Anthropic кормит Claude терабайтами высококачественного кода, проверенного людьми. GLM 5 тренируется на том, что есть в интернете. А в интернете много плохого кода.
Вторая — архитектура. Opus 4.6 использует гибридную архитектуру, которая отделяет логическое планирование от генерации кода. Локальные модели пытаются делать всё одним трансформером. И проигрывают.
Третья — масштаб. Облачные модели тренируются на кластерах стоимостью как небольшой город. Локальные конкуренты работают с бюджетами в миллионы, а не миллиарды долларов. Бенчмарки часто лукавят, сравнивая простые задачи, где разница минимальна.
| Модель (февраль 2026) | HumanEval | MBPP+ | Стоимость часа инференса |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 94.2% | 91.8% | $18 (API) |
| GLM 5 32B | 76.3% | 74.1% | ~$0.85 (локально на 2x RTX 4090) |
| Codestral 22B | 78.1% | 75.9% | ~$0.70 |
| Qwen2.5 72B | 81.4% | 79.2% | ~$2.10 (требует больше памяти) |
Когда локальные модели догонят? Не в 2026
Вот неприятная правда: качество генерации кода — это не только параметры. Это понимание контекста, архитектурных паттернов, edge cases. Этому нельзя научиться на GitHub-репозиториях с тысячами незавершённых проектов.
Локальные модели улучшаются. GLM 5 лучше GLM 4.7 на 8-10% по всем метрикам. Но Opus с 4.5 до 4.6 улучшился на 5% только в понимании контекста — и это дало скачок в качестве кода на 12%. Они бегут в разных лигах.
А что с мультиагентами? Тоже провал
Новая мода — запускать несколько локальных моделей как агентов. Один пишет код, другой проверяет, третий тестирует. Звучит умно. На практике — кошмар.
Claude Opus 4.6 с его 200K контекстом держит в голове всю задачу целиком. Локальные модели с 32K-64K окном забывают, о чём говорили 500 токенов назад. Агенты начинают спорить сами с собой. Архитектурные различия убивают производительность в таких сценариях.
Попробуйте запустить Owlex MCP-сервер с тремя локальными моделями. Через 10 минут они уйдут в бесконечную дискуссию о правильном импорте PyGame.
Когда ждать прорыва? 2027-2028
Прорыв случится не когда параметры сравняются. А когда появится новая архитектура, которая не пытается скопировать трансформеры, а предлагает что-то лучшее.
Слухи из лабораторий: Microsoft работает над архитектурой, которая разделяет планирование и исполнение на уровне модели. Google тестирует гибридные системы, где маленькая модель решает, какую большую модель вызывать. Это может изменить правила игры.
Но пока — в 2026 году — облачные модели остаются королями качества. Локальные варианты хороши для специфичных задач: кодирование на слабом железе, обработка приватных данных, массовая трансформация текста.
Что делать сейчас? Гибрид
Умные команды уже не выбирают между облаком и локальным. Они используют оба. Сложную логику и планирование отдают Claude. Генерацию шаблонного кода и рефакторинг — локальным моделям.
Инструменты типа MCP (Model Context Protocol) позволяют создавать такие гибридные цепочки. Можно даже запустить Claude Code локально через прокси, если очень хочется.
Мой прогноз: к концу 2026 года гибридные системы станут стандартом. Облако для интеллекта, локальное для масштабирования. А чистые локальные решения останутся нишевыми — для тех, кому приватность важнее качества.
P.S. Если всё ещё сомневаетесь — попробуйте заставить GLM 5 сгенерировать игру с сохранением прогресса в JSON. И посчитайте, сколько раз вам придётся перезапускать инференс, чтобы получить работающий код. Ответ: больше, чем вы готовы потратить времени.
