Reytingli qo'llanma

Lokal / Shaxsiy SI — Sizning miyangiz, Sizning qurilmangiz, Sizning qoidalaringiz

Mana radikal bir g'oya: agar siz o'z qurilmangizda haqiqatan ham aqlli SIni ishlata olsangiz va unga aytgan hech bir gapingiz qurilmangizdan tashqariga chiqmasa nima bo'ladi? Hech qanday bulutli serverlar yo'q. Ma'lumotlarni yig'ish yo'q. Obuna to'lovlari yo'q. Faqat siz, noutbukingiz va maxfiyligingizni boshidanoq hurmat qiladigan aql-idrok. Ochiq vaznli (open-weight) inqilobiga xush kelibsiz.

Avval qaror

Bizning reyting

G'olibdan boshlang, so'ng tanlovingizni o'zgartirishi mumkin bo'lgan murosalarni solishtiring.

#1 Lokal / Shaxsiy SI

Qwen3.8 — 27B

Alibaba (Qwen Team)

Qwen3.8-27B — murosalari odamlar amalda egalik qiladigan qurilmalarga mos keladigan noyob lokal model: matn, rasm, video, kodlash va vosita ishlatuvchi agentlar uchun bitta zich 27B checkpoint. 4-bitli variant 24 GB toifadagi GPU ga sig'adi, Apache 2.0 esa ishni shaxsiy va tijoriy foydalanishga ochiq saqlaydi.

Nima uchun bu eng yaxshisi

Qwen SWE-bench Pro da 61.7, Terminal Bench 2.1 da 73.0, DeepSWE 1.1 da 42.2, OSWorld-Verified da 84.3 va CoWorkBench da 70.7 natijani e'lon qildi. Modelda 262,144 tokenlik tabiiy kontekst, 1M gacha YaRN, sozlanadigan fikrlash kuchi, navbatlar orasida fikrlashni saqlash hamda rasm va videoni tabiiy tushunish bor.

Kamchiliklari

Bular reliz kunidagi dalillar, hali mustaqil tasdiqlangan yakun emas. Asosiy raqamlarning ko'pi Qwen jadvalidan; ayrimlari Claude Code muhiti, tuzatilgan vazifalar, maxsus promptlar yoki ichki sinovlardan foydalanadi. Odatdagi Q4_K_M ko'rish proyektori bilan qariyb 18 GB, ammo runtime va KV kesh 24 GB kartadagi kontekstni baribir cheklaydi.

9.2 Tahririyat bahosi
Sharhni o'qish
Eng mos

Qwen3.8-27B — murosalari odamlar amalda egalik qiladigan qurilmalarga mos keladigan noyob lokal model: matn, rasm, video, kodlash va vosita ishlatuvchi agentlar uchun bitta zich 27B checkpoint. 4-bitli variant 24 GB toifadagi GPU ga sig'adi, Apache 2.0 esa ishni shaxsiy va tijoriy foydalanishga ochiq saqlaydi.

Nima uchun bu eng yaxshisi

Qwen SWE-bench Pro da 61.7, Terminal Bench 2.1 da 73.0, DeepSWE 1.1 da 42.2, OSWorld-Verified da 84.3 va CoWorkBench da 70.7 natijani e'lon qildi. Modelda 262,144 tokenlik tabiiy kontekst, 1M gacha YaRN, sozlanadigan fikrlash kuchi, navbatlar orasida fikrlashni saqlash hamda rasm va videoni tabiiy tushunish bor.

E'tibor bering

Bular reliz kunidagi dalillar, hali mustaqil tasdiqlangan yakun emas. Asosiy raqamlarning ko'pi Qwen jadvalidan; ayrimlari Claude Code muhiti, tuzatilgan vazifalar, maxsus promptlar yoki ichki sinovlardan foydalanadi. Odatdagi Q4_K_M ko'rish proyektori bilan qariyb 18 GB, ammo runtime va KV kesh 24 GB kartadagi kontekstni baribir cheklaydi.

#2

Ajablanarli darajada samarali 284B/13B MoE modeli bo'lib, agent va kodlash vazifalarida yetakchilik qiladi va o'rta darajadagi qurilmalarga bemalol sig'adi.

9.1 Tahririyat bahosi
Sharhni o'qish
#3

GLM-5.3

Z.ai (Zhipu AI)

Hali yuklab bo‘lmaydigan eng qiziqarli lokal model. GLM-5.3 GLM-5.2 ning 744B MoE bazasini saqlab, faqat post-trening orqali kodlash va agentlarda katta sakrash ko‘rsatadi. Z.ai vaznlarni taxminan ikki haftada chiqarishni va’da qildi; hozircha bu lokal kelajagi ishonchli bo‘lgan bulut modeli.

9.2 Tahririyat bahosi
Sharhni o'qish
#4

Kimi K3

Moonshot AI

Yopiq frontier-doninga o'xshaydigan birinchi ochiq vaznli model. 2.8 trillion parametrdan iborat Mixture-of-Experts arxitekturasi, tub ko'rish qobiliyati, to'liq bir million tokenlik kontekst va tijoriy foydalanishga ruxsat beruvchi litsenziya — barchasi siz nazorat qiladigan mashinaga yuklab olinadi. Muammo mashinada: u ish stoliga emas, ma'lumotlar markaziga muhtoj.

8.5 Tahririyat bahosi
Sharhni o'qish
#5

Gemma 4

Google DeepMind

Bitta model emas — beshta. Google DeepMind'ning Gemma 4 tarmog'i telefoningizda ishlaydigan 2 milliard parametrli qismdan tortib, serverlar uchun mo'ljallangan 31 milliard parametrli qudratli tizimgacha bo'lgan hamma narsani qamrab oladi. Har bir a'zoning o'ziga xos arxitekturasi, kuchli tomonlari va apparat talablari bor. E2B 1 GB operativ xotiraga sig'adi. 12B Unified noutbuk videokartasida to'liq multimodal AIni ishga tushiradi. 26B MoE har bir token uchun faqat 3.8B parametrni faollashtiradi. Barchasi Apache 2.0, barchasi ochiq vaznli. Ushbu qo'llanma apparatingiz va ishingizga qaysi Gemma mos kelishini aniq bilishingiz uchun har birini ko'rib chiqadi.

8.2 Tahririyat bahosi
Sharhni o'qish
Savol va javoblar

Ko'p so'raladigan savollar