MDST Engine: браузерные нейросети без установки и танцев с бубном

Что это вообще такое и зачем оно вам?

Забудьте про установку Python, CUDA-драйверов и борьбу с виртуальными окружениями. MDST Engine — это движок на Rust и C++, который запускает GGUF-модели прямо в браузере. Через WebGPU. Без сервера. Без Docker. Без головной боли.

Открыли вкладку, загрузили модель — и вот уже Llama 3.3 8B на 4-битных квантах отвечает на вопросы. На обычном ноутбуке с интегрированной графикой. На телефоне. На старом компьютере в офисе, где админ запретил ставить что-либо кроме Chrome.

Что там внутри и как оно работает

Движок построен на трёх китах:

• WebGPU — низкоуровневый API для графики и вычислений. В 3-5 раз быстрее WebGL на матричных операциях. Именно то, что нужно для трансформеров.
• WASM — WebAssembly модули на Rust. Вся логика загрузки моделей, управления контекстом, токенизации.
• GGUF-формат — тот самый, что используют llama.cpp и все локальные энтузиасты. Поддерживает квантование от Q2_K до Q8_0.

Модель загружается кусками по мере необходимости. Сначала веса для первых слоёв, потом остальные. Если у вас 8 ГБ оперативки, а модель весит 12 ГБ — MDST Engine будет подкачивать её частями. Умно? Да. Работает? На удивление — да.

Что можно запустить прямо сейчас

На февраль 2026 года MDST Engine стабильно работает с моделями до 13 миллиардов параметров. Больше — можно, но осторожно. Список проверенных:

А чем это лучше других браузерных решений?

В мире браузерных LLM сейчас три основных игрока: Transformers.js, MLC и MDST Engine. Давайте без воды:

• Transformers.js — от Hugging Face. Хорош для мелких моделей (до 2B), но с большими начинает захлёбываться. Поддерживает только модели из их хаба. GGUF? Нет.
• MLC — мощно, но сложно. Нужно компилировать модели в свой формат. Попробуйте объяснить коллеге-маркетологу, как скомпилировать Llama 3.3 в MLC-формат. Правильно — не попробуете.
• MDST Engine — взяли GGUF-файл с Hugging Face, закинули в движок, работает. Никакой компиляции. Никаких конвертаций.

Есть ещё Open WebUI и подобные системы, но они требуют сервер. MDST Engine — чисто клиентское решение. Никакого бэкенда.

Реальные кейсы, где это работает

Теория — это хорошо, но давайте о практике. Где MDST Engine выстреливает:

Образовательные платформы

Представьте: студент открывает учебный портал, и там встроен AI-ассистент на Mistral 7B. Объясняет темы, проверяет код, помогает с задачами. Никаких API-ключей. Никаких лимитов. Модель работает локально в браузере студента.

Демо для инвесторов и клиентов

Вам нужно показать работу вашей fine-tuned модели? Отправляете ссылку — человек открывает, модель загружается, можно общаться. Никаких «установите вот этот пакет, обновите драйверы, скачайте 20 ГБ». Просто ссылка.

Быстрое прототипирование

Хотите потестить, как будет работать интерфейс с конкретной моделью? Загружаете GGUF в MDST Engine, делаете прототип за день. Не нужно разворачивать сервер, настраивать API, думать об авторизации.

Подводные камни (потому что они всегда есть)

Всё звучит слишком хорошо? Почти. Вот что бесит в MDST Engine:

• Первая загрузка модели — если у вас медленный интернет и модель на 8 ГБ, придётся ждать. Минут 10-20. Дальше браузер кэширует, но первый раз — боль.
• Ограничения браузера — Chrome не даст сайту использовать больше ~4 ГБ RAM без специальных флагов. Для больших моделей нужно просить пользователя включить флаг chrome://flags/#enable-large-memory. Удачи объяснить бабушке, как это сделать.
• Нет batch-обработки — модель обрабатывает один запрос за раз. Хотите параллельно обрабатывать 10 промптов? Не получится. Архитектурное ограничение WebGPU.

И да, если вы думаете запустить огромные модели типа GLM-4.7 — забудьте. 179 миллиардов параметров не влезут ни в один браузер. Даже в трёх.

Как начать использовать (без кода, обещаю)

Есть три пути:

MDST Playground

Готовый веб-интерфейс на их сайте. Выбираете модель из списка (или загружаете свою GGUF), жмёте «Start» — и всё. Интерфейс похож на ChatGPT, но модель работает у вас в браузере. Бесплатно, без регистрации.

MDST IDE

Для разработчиков. Встроенный редактор кода, возможность писать плагины, кастомные интерфейсы. По сути — низкоуровневый доступ к движку через JavaScript API.

Встраивание в свой проект

Подключаете JavaScript-библиотеку, инициализируете движок, загружаете модель. Документация есть, но местами сыровата. Если привыкли к polished API от больших компаний — готовьтесь к некоторой боли.

Кому это реально нужно (а кому нет)

MDST Engine — не для всех. Вот кому стоит присмотреться:

• Преподаватели и создатели образовательного контента — возможность дать студентам AI-ассистента без сложных установок.
• Стартапы на ранней стадии — быстрое прототипирование AI-фич без развёртывания инфраструктуры.
• Компании с жёсткими требованиями к безопасности — данные не уходят с устройства, всё обрабатывается локально.
• Разработчики демо и интерактивных примеров — «поиграться» с разными моделями без скачивания гигабайтов.

А кому не подойдёт:

• Тем, кому нужна максимальная производительность — берите llama.cpp с CUDA и не мучайтесь.
• Для продакшена с высокой нагрузкой — браузерные ограничения не позволят обрабатывать тысячи запросов в минуту.
• Если нужны самые свежие модели — поддержка новых архитектур появляется с задержкой в несколько месяцев.

Что будет дальше (прогноз на 2026-2027)

WebGPU стандартизирован. Браузеры активно его внедряют. Жёсткие диски и интернет становятся быстрее. Всё это играет на руку MDST Engine и подобным технологиям.

Мой прогноз: к концу 2026 года мы увидим:

• Поддержку моделей до 30B параметров на средних компьютерах
• Встроенную оптимизацию под разные GPU (не только десктопные, но и мобильные)
• Интеграцию с техниками сжатия для слабого железа
• Готовые шаблоны для популярных use cases (чат-боты, код-ассистенты, анализ текста)

А самое интересное — когда браузеры начнут кэшировать модели между сайтами. Открыли один сайт, загрузили Llama 3.2 3B — и на другом сайте она уже доступна без повторной загрузки. Звучит как фантастика? На февраль 2026 года это уже обсуждают в W3C.

Попробуйте. Откройте MDST Playground, выберите Phi-4 7B и задайте вопрос. Удивитесь, что это действительно работает. Потом закройте вкладку и забудьте — потому что ничего устанавливать не пришлось.

Именно в этом и есть главная магия: AI, который появляется по щелчку и исчезает без следа. Как должно быть.