Ранжированное руководство

Локальный / приватный ИИ — ваш мозг, ваша машина, ваши правила

Локальный ИИ теперь охватывает два совершенно разных уровня: модель вроде Qwen3.8-27B на одном мощном персональном компьютере и систему передового масштаба вроде GLM-5.3-Flash в частном кластере. В обоих случаях данные могут оставаться под вашим контролем, но требования к оборудованию, лицензии, скорость и эксплуатационные расходы различаются радикально.

Сначала решение

Наш рейтинг

Начните с победителя, затем сравните компромиссы, которые могут изменить ваш выбор.

#1 Локальный / Приватный ИИ

Qwen3.8-27B

Alibaba (Qwen Team)

Qwen3.8-27B — редкая локальная модель, чьи компромиссы совпадают с реально доступным железом: один плотный чекпойнт на 27B для текста, изображений, видео, кода и агентов с инструментами. 4-битная версия помещается на GPU класса 24 ГБ, а Apache 2.0 позволяет хранить работу локально и применять модель коммерчески.

Почему он побеждает

Независимые тесты теперь придают стартовой истории реальную опору: Qwen3.8-27B получает 52 в Artificial Analysis Intelligence Index и 51 в Agentic Index, а рейтинг Arena Image-to-WebDev ставит её на #7 среди гораздо более крупных передовых систем. Собственные результаты Qwen в программировании и управлении компьютером остаются сильными, а модель сочетает контекст 262K, регулируемое рассуждение, нативное зрение и видео с лицензией Apache 2.0.

В чем подвох

Независимые сводные оценки подтверждают широкие и агентные способности модели, но большинство конкретных результатов в программировании и управлении компьютером по-прежнему получено в окружениях Qwen. Стандартный режим рассуждения xhigh может быть мучительно медленным и многословным на локальном железе; для обычной интерактивной работы начинайте с low или medium либо отключайте мышление. Между загрузкой Q4 размером 18 ГБ и практическим использованием контекста 262K всё ещё стоят ограничения квантования и KV-кэша.

9.2 Оценка редакции
Читать обзор
Лучше всего для

Qwen3.8-27B — редкая локальная модель, чьи компромиссы совпадают с реально доступным железом: один плотный чекпойнт на 27B для текста, изображений, видео, кода и агентов с инструментами. 4-битная версия помещается на GPU класса 24 ГБ, а Apache 2.0 позволяет хранить работу локально и применять модель коммерчески.

Почему он побеждает

Независимые тесты теперь придают стартовой истории реальную опору: Qwen3.8-27B получает 52 в Artificial Analysis Intelligence Index и 51 в Agentic Index, а рейтинг Arena Image-to-WebDev ставит её на #7 среди гораздо более крупных передовых систем. Собственные результаты Qwen в программировании и управлении компьютером остаются сильными, а модель сочетает контекст 262K, регулируемое рассуждение, нативное зрение и видео с лицензией Apache 2.0.

Обратите внимание

Независимые сводные оценки подтверждают широкие и агентные способности модели, но большинство конкретных результатов в программировании и управлении компьютером по-прежнему получено в окружениях Qwen. Стандартный режим рассуждения xhigh может быть мучительно медленным и многословным на локальном железе; для обычной интерактивной работы начинайте с low или medium либо отключайте мышление. Между загрузкой Q4 размером 18 ГБ и практическим использованием контекста 262K всё ещё стоят ограничения квантования и KV-кэша.

#2

GLM-5.3-Flash

Z.ai (Zhipu AI)

Оптимальный премиальный вариант семейства GLM для частного кластера: интеллект почти передового уровня, нативное зрение, контекст 1M и веса MIT. Всё ещё сотни гигабайт, но намного практичнее флагманской GLM-5.3.

9.1 Оценка редакции
Читать обзор
#3

Qwen3.8-Flash-Next

Alibaba (Qwen Team)

Предварительный показ архитектуры Qwen4, которая хранит примерно 180B параметров, но активирует лишь 6B на токен. Она приносит мультимодальные возможности почти передового уровня на машины с большим объёмом RAM — если необычная лицензия подходит вашему продукту.

9.0 Оценка редакции
Читать обзор
#4

Эффективная текстовая и кодинговая MoE-модель с 284B параметров всего и 13B активных, которая остаётся привлекательной для систем класса 128 ГБ. Новые мультимодальные конкуренты положили конец её недолгим притязаниям на корону локальных агентов.

9.0 Оценка редакции
Читать обзор
#5

GLM-5.3

Z.ai (Zhipu AI)

Модель почти передового уровня, которой наконец можно владеть — если под локальным компьютером вы понимаете стойку ускорителей. GLM-5.3 предлагает превосходный интеллект для частного кластера, контекст 1M и доступные для скачивания веса под нестандартной лицензией.

8.7 Оценка редакции
Читать обзор
#6

Kimi K3

Moonshot AI

Передовая модель с открытыми весами и 2,8 триллиона параметров, которая доказывает: приватный ИИ может быть одновременно огромным и превосходным. А ещё она доказывает, что бесплатная загрузка вовсе не означает бесплатную машину для запуска.

8.5 Оценка редакции
Читать обзор
#7

Gemma 4

Google DeepMind

Не одна модель, а пять. Gemma 4 от Google DeepMind — это семейство, охватывающее всё: от 2-миллиардного фрагмента, работающего на вашем телефоне, до мощной системы на 31 миллиард параметров для серверов. Каждая модель имеет свою архитектуру, свои сильные стороны и различные требования к аппаратному обеспечению. E2B помещается в 1 ГБ ОЗУ. 12B Unified запускает полноценный мультимодальный ИИ на графическом процессоре ноутбука. 26B MoE активирует только 3,8 млрд параметров на токен. Все они имеют лицензию Apache 2.0 и открытые веса. Это руководство поможет вам выбрать именно ту Gemma, которая подходит для вашего оборудования и рабочего процесса.

8.1 Оценка редакции
Читать обзор
Вопросы и ответы

Часто задаваемые вопросы