Локальный / Приватный ИИ — Ваш мозг, Ваша машина, Ваши правила

Модель с открытыми весами, которая переписывает правила для локального ИИ. Design Arena #1, SWE-bench Pro 62,1%, Terminal-Bench 82,7, AkitaOnRails 87/100 — и всё это доступно под лицензией MIT, чтобы вы могли скачивать, квантовать и запускать на собственном оборудовании. Правильно обученное контекстное окно 1М, два уровня усилий по рассуждению и первая открытая модель, которая действительно конкурирует с закрытыми лидерами на длительных инженерных задачах.

Самая сильная открытая модель, когда-либо выпущенная для кодинга и агентной работы — Design Arena #1 (Elo 1360), AkitaOnRails 87/100 Tier A (+41 от GLM-5.1), SWE-bench Pro 62,1% (лучшая среди открытых), FrontierSWE 74,4% (на 1% позади Opus 4.8). Лицензия MIT без ограничений. 744B MoE (~40B активных) — компактнее, чем DeepSeek V4 (1,6T), показывая более сильные результаты в проверенных бенчмарках. Работает на vLLM, SGLang, ktransformers. Помещается на Mac с 256 ГБ унифицированной памяти при агрессивном квантовании (~241 ГБ при динамическом 2-битном).

744B MoE по-прежнему требует серьезного оборудования — 256 ГБ+ унифицированной памяти или кластеры из нескольких GPU. Не модель для ноутбуков. Нет нативных визуальных возможностей. Медленнее на токен, чем компактные модели вроде Qwen 3.6 27B или Gemma 4. Инструменты западной экосистемы все еще развиваются.

Новейшая плотная 27B модель от Alibaba не просто заменяет предыдущего локального короля ИИ — она превосходит их собственный флагман на 397B во всех основных бенчмарках агентного программирования, работая при этом на одном потребительском GPU. SWE-bench Verified 77.2, Terminal-Bench 2.0 59.3, нативное зрение и видео, лицензия Apache 2.0. Поворотный момент для локального инференса.

Превосходит Qwen3.5-397B-A17B (модель MoE на 397B) в SWE-bench Verified (77.2), SWE-bench Pro (53.5), Terminal-Bench 2.0 (59.3) и SkillsBench Avg5 (48.2). GPQA Diamond 87.8. Нативная мультимодальность с сохранением контекста мышления (thinking preservation). r/LocalLLaMA называет это «самым крупным релизом года» и «поворотным моментом для локального инференса».

Схожий профиль VRAM с предшественником (~17–20 ГБ в 4-бит); совсем новая, поэтому квантованные версии все еще появляются; режим размышления может быть многословным на простых задачах (можно отключить). Немного не дотягивает до SOTA закрытых моделей на самых сложных агентных задачах с длинным горизонтом.

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.

Пять моделей, от телефона до ноутбука и сервера. 12B Unified: мультимодальность без энкодера, ~7 ГБ VRAM с QAT, более 100 токенов/с на потребительских GPU. E2B работает с 1 ГБ ОЗУ на телефонах. E4B набирает 42,5% в AIME 2026 на смартфоне. 26B MoE обеспечивает качество ~97% от 31B при значительно меньших вычислительных затратах. 31B входит в топ-3 среди открытых моделей. Все Apache 2.0. Поддержка более 140 языков.

Пять моделей — пять наборов компромиссов. Edge-модели жертвуют глубиной рассуждений. Для 12B нужен хороший GPU. Для 26B/31B требуется серьезный объем VRAM. Ни одна модель не делает всё — вы выбираете ту, что подходит под ваше железо. Для лучшего опыта рекомендуется инструментарий Google.