Перейти к содержанию
Ctrl K
Telegram MAX
Все выпуски

Архив публикаций

Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.

937 Новые GGUF-кванты Qwen3.8-27B: что дают GSQ-RCO на 2,5–3,0 bpw Разбираем заявленные GGUF-кванты Qwen3.8-27B на базе GSQ-RCO: размер 8,4–10,1 ГБ, сравнение с BF16 и Unsloth Dynamic quants. Узнайте, как работают GSQ и RCO, ка 12 мин чтения 938 Qwen3.8-27B на 16 ГБ VRAM: как проверить локальную AI-песочницу с kvarn-квантами Разбираем, как проверить запуск Qwen3.8-27B на 16 ГБ VRAM: память весов, kvarn-кванты, KV cache, draft cache, контекст и ограничения кейса. 6 мин чтения 939 Как на 2× DGX Spark добиться 181 tok/s aggregate на Qwen3.8-Flash-Next: память, NVMe и настройка vLLM Практический разбор 181 tok/s aggregate на 2× DGX Spark с Qwen3.8-Flash-Next: чем aggregate throughput отличается от single-stream decode, почему NCCL может нез 16 мин чтения 940 Qwen3.8-Flash-Next-oQ4e-mtp на Apple Silicon: что известно о локальном инференсе и сравнении с Qwen3.8 27B Разбираем, что означают заявленные 45 tok/s на M4 Max и 25 tok/s на M2 Ultra для Qwen3.8-Flash-Next-oQ4e-mtp, почему эти цифры пока нельзя считать подтверждённы 11 мин чтения 941 Какие локальные модели запускать на M5 Max в 2026 году: Qwen, DS4, GLM и влияние квантования Практический разбор выбора локальных LLM для M5 Max в 2026 году: как сопоставить Qwen, DS4 и GLM, оценить память и выбрать квант под чат, код, документы и RAG. 14 мин чтения 942 Почему зелёные тесты не гарантируют правильную архитектуру AI-приложения Постмортем Electron-редактора меню: как AI-агент ошибся с полем volume, почему тесты это закрепили и как проверять SceneTree, SVG и итоговый PDF. Практические у 7 мин чтения 943 Qwen 3.8 Flash Next vs 27B на четырёх RTX 3090: есть ли смысл переходить Разбираем, стоит ли менять привычную 27B-модель на Qwen 3.8 Flash Next в 4-битной квантизации при запуске на четырёх RTX 3090. В статье есть расчёт бюджета VRAM 14 мин чтения 944 GPT-6 Astra вышла: 99,9% на ARC-AGI-3, новый уровень компьютерных агентов и «критический» киберриск Большой разбор GPT-6 Astra: ARC-AGI-3, computer use, программирование, контекст 1 млн токенов, цена API, безопасность, независимые тесты и отзывы. 39 мин чтения 945 Amazon Bedrock и OpenAI GPT-5.6 в Австралии: как проверять и запускать модели из Sydney и Melbourne Практический разбор запуска OpenAI GPT-5.6 через Amazon Bedrock для команд в Австралии: что проверить для Sydney и Melbourne, как отличить регион запроса от glo 19 мин чтения 946 Как запустить Qwen3.8-27B в true Q4_K_M на RTX 5080 16 ГБ: память, глубокий контекст и скорость Практическая схема оценки Qwen3.8-27B в true Q4_K_M на RTX 5080 с 16 ГБ VRAM. Разбираем бюджет памяти, KV-cache, выбор между Q4_K_M и IQ3, selective FFN placeme 11 мин чтения 947 AI-безопасность на практике: как защитить модели и ИИ-агентов от атак Prompt injection, скрытые модификации моделей и побеги агентов: какие угрозы реальны для LLM и как работают инструменты защиты. Разбор HiddenLayer, облачных реш 6 мин чтения 948 Почему интеграция и упрощение ИТ-ландшафта должны идти перед внедрением AI в enterprise-среде AI в enterprise-среде не исправляет разрозненные системы и грязные данные. Разбираем на примере Jabil, зачем сначала упрощать ИТ-ландшафт, как применять API-fir 10 мин чтения