Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
8701
FLUX.2 [klein]: тестируем новую модель для генерации и редактирования изображений в реальном времени
Black Forest Labs выпустила FLUX.2 klein — 4B модель для генерации и редактирования изображений в реальном времени. Apache 2.0, субсекундный инференс, 13 ГБ VRA
8702
Step-Audio-R1.1: тестирование аудиомодели с рекордной точностью 96.4% и временем отклика 1.51с
Тестирование Step-Audio-R1.1 - аудиомодели с рекордными 96.4% на BigBench Audio и временем отклика 1.51 секунды. Архитектура, сравнение, примеры использования.
8703
Кодинг на RTX 3060 12GB: GPT-OSS-120B, MiniMax-2.1 и GLM-4.7 — кто реально пишет код, а кто жрёт память?
Практический тест: какая модель лучше пишет код на RTX 3060 12GB. Сравнение квантований REAP-40, q3, производительности и качества кода.
8704
RTX 5090 + RTX Pro 4500: как собрать ПК, который не сгорит от игр и не задохнется от AI
Пошаговый гайд по сборке уникального ПК с RTX 5090 для игр и RTX Pro 4500 для AI. Разделение задач, разгон, энергопотребление 2-150 Вт, производительность 30-20
8705
Обзор свежих исследований RAG: от Agentic RAG до GraphRAG и BayesRAG
Подробный разбор последних исследований RAG: Agentic RAG для автономных агентов, GraphRAG для семантических связей, BayesRAG для вероятностного поиска. Сравнени
8706
Сколько VRAM реально нужно для локальных LLM: история переоценки запросов сообщества
Анализ эволюции запросов к видеопамяти для локальных LLM. Почему сообщество LocalLLaMA переоценивало требования и как современные технологии меняют правила игры
8707
Бюджетный ИИ-ПК: RTX 5060 Ti 16GB против двух RTX 3060. Где спрятаны подводные камни?
Практическое сравнение конфигураций для локального ИИ: одна мощная RTX 5060 Ti 16GB или две бюджетные RTX 3060. Разбираем роль системной RAM, скрытые расходы и
8708
Локальный RAG для 4 миллионов PDF: как не сломать сервер и не потерять данные
Пошаговое руководство по созданию локального RAG-поисковика для миллионов PDF с OCR. Архитектура, инструменты, безопасность данных и оптимизация производительно
8709
AMD для LLM: почему все ругают, но половина всё равно покупает
ROCm, драйверы, ошибки выделения памяти — разбираем реальные проблемы запуска LLM на AMD. Что работает, а что нет в 2025 году.
8710
От нуля до жеста: как я научил YOLO понимать язык жестов с нуля
Пошаговое руководство по созданию пет-проекта для распознавания американского языка жестов с помощью YOLO. Сбор датасета, разметка, обучение и нюансы.
8711
Война за AI-таланты: как переходы топ-специалистов между OpenAI, Anthropic и Thinking Machines меняют индустрию
Анализ кадровых войн в AI: почему топ-специалисты уходят из OpenAI в Anthropic и Thinking Machines, и как это меняет индустрию.
8712
Как запустить Qwen3-VL-8B на CPU: реальный бенчмарк производительности и ловушка llama.cpp с флагом -ngl 0
Практическое руководство по запуску Qwen3-VL-8B на CPU с реальными тестами производительности на i9-12900k. Разбираем ошибку -ngl 0 и показываем правильный флаг