Falcon-H1-Tiny (90M): микро-модель, которая работает на чем угодно. Даже на холодильнике

Гонка на выживание: когда 7 миллиардов параметров — это роскошь

Забудьте про гигантские LLM, которые требуют видеокарту стоимостью как иномарка. Реальный мир — это старый телефон, Raspberry Pi в углу и мечта о собственном ИИ, который не зависает при открытии. Пока все обсуждают модели на 30+ миллиардов параметров, тихая революция происходит в другом месте. В мире, где 90 миллионов — это не опечатка, а осознанный выбор.

Что такое Falcon-H1-Tiny? Не модель, а хирургический инструмент

Это не урезанная версия большой модели. Это специализированный инструмент, созданный с нуля для работы в условиях жестких ограничений. Всего 90 миллионов параметров. Весит ~90 МБ в квантовании Q8_0. Запускается на процессоре десятилетней давности. И при этом — понимает контекст, генерирует код и отвечает на вопросы.

1 Архитектура: гибрид Mamba и Attention

Здесь нет чистого Transformer. Вместо этого — странный, но эффективный гибрид. Mamba-слои обрабатывают длинные последовательности с постоянной памятью, а Attention-слои фокусируются на важных связях. Результат? Модель помнит, о чем вы говорили 20 реплик назад, даже на Raspberry Pi Zero.

2 Anti-curriculum training: учим с самого сложного

Обычные модели учатся как школьники: от простого к сложному. Falcon-H1-Tiny учили наоборот. Сначала — сложные логические задачи и код на Rust. Потом — простые диалоги. Методика Anti-curriculum заставляет модель с первых шагов понимать сложные паттерны. Это как учить ребенка говорить, начав с философии Канта.

С чем сравнить? Микро-модели 2026 года

Рынок микро-моделей за последний год взорвался. Каждый месяц появляется что-то новое. Но не все созданы для реального железа.

Falcon-H1-Tiny выигрывает в одном — минимальных требованиях. Она запустится там, где другие даже не загрузятся. Вам не нужен Orange Pi 6 Plus или Raspberry Pi 5. Хватит Pi 3 или старого Android-смартфона.

Как заставить это работать? Инструкция без воды

Забудьте про Docker, виртуальные окружения и сложные скрипты. Все проще.

1 Скачиваем модель

Идем на Hugging Face. Ищем falcon-h1-tiny-90M-Q8_0.gguf. Качаем. Все. Не нужно конвертировать, quantize или еще что-то. Файл готов к работе.

2 Запускаем через llama.cpp

Собирать llama.cpp с нуля? Нет. Берите готовые бинарники для вашей архитектуры. Для Raspberry Pi — ARMv7 или ARMv8. Для телефона — Android-сборку.

# Для Raspberry Pi (предварительно установите make и g++)
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make -j4

# Запуск модели
./main -m ./models/falcon-h1-tiny-90M-Q8_0.gguf \
       -p "Напиши функцию сложения на Python" \
       -n 256 -t 4

Флаг -t 4 указывает количество потоков. На четырехъядерном процессоре — ставьте 4. На двухъядерном — 2. Модель настолько легкая, что даже single-thread работает приемлемо.

3 Интеграция с VS Code: Continue plugin

Это главный кейс. Локальный ИИ-ассистент в редакторе кода, который не отправляет ваш код в облако.

Устанавливаете плагин Continue в VS Code. В конфигурации указываете локальный сервер llama.cpp.

// settings.json для Continue plugin
{
  "continue": {
    "models": [
      {
        "title": "Falcon-H1-Tiny Local",
        "provider": "ollama",
        "model": "falcon-h1-tiny",
        "baseUrl": "http://localhost:8080"
      }
    ]
  }
}

Запускаете llama.cpp в server mode:

./server -m ./models/falcon-h1-tiny-90M-Q8_0.gguf -c 2048 -t 4

Теперь в VS Code можно выделить код и спросить: «Объясни эту функцию» или «Найди баг». Отклик — 1-2 секунды. Без интернета. Без подписок.

Кому это нужно? Три реальных сценария

1. Образовательные проекты

Школа, университет, курсы. Нужен ИИ-ассистент для студентов, но нет бюджета на облачные API. Ставите Falcon-H1-Tiny на старый ноутбук — получаете локального помощника для 30+ пользователей. Он не заменит преподавателя, но ответит на базовые вопросы по программированию или истории.

2. IoT и умные устройства

Холодильник с голосовым управлением. Система умного дома, которая понимает команды на естественном языке. Для этого не нужен GPT-4o. Хватит микро-модели, которая распознает intent и параметры. Falcon-H1-Tiny потребляет мало памяти и работает на процессорах типа Cortex-A53.

3. Разработчики с паранойей

Вы не хотите, чтобы ваш код уходил в облако OpenAI или GitHub Copilot. Но автоcomplete нужен. Локальная модель в VS Code через Continue plugin решает проблему. Да, она предложит менее точные варианты. Зато ваши алгоритмы останутся на вашем железе.

Ограничения, которые бесят

• Контекст 2048 токенов. Это примерно 1500 слов. Для диалога — нормально. Для анализа длинного документа — нет.
• Английский лучше русского. Модель обучали в основном на английских данных. Русский понимает, но иногда путается в падежах.
• Нет мультимодальности. Только текст. Никакого зрения, речи или генерации изображений.
• Самый раздражающий момент: иногда выдает полную ерунду с абсолютной уверенностью. Проверяйте факты.

Что дальше? Микро-модели в 2027 году

Тренд очевиден: модели будут уменьшаться, а качество — расти. К 2027 году мы увидим 50M-модели с возможностями сегодняшних 3B. Архитектура Mamba и ее наследники заменят Transformer в edge-устройствах.

Совет: не гонитесь за последней версией. Falcon-H1-Tiny — проверенный инструмент, который работает здесь и сейчас. Пока другие ждут, когда 7B-модель загрузится на телефоне, вы уже решаете задачи с 90M.

Скачайте. Запустите. Поймете, что иногда меньше — действительно больше.