GLM-5.2 тепер можна запустити локально
GLM-5.2 тепер можна запустити локально
Unsloth представили нові 2-бітні та 4-бітні моделі GGUF, які забезпечують високу точність при значному зменшенні споживання пам'яті.
Unsloth створили чудові GGUF 2-бітні та 4-бітні моделі. Модель 2-біт зберігає близько 82% точності та при цьому зменшує споживання пам'яті на 84%. Запускається на 256GB Mac.
Можна використовувати навіть 1-біт, і все одно буде добре. На простому прикладі в порівнянні з Claude 4.8 Opus і GPT-5.5 модель демонструє вражаючі результати ⬆️
Чому це важливо
АналітикаЦі нові моделі дозволяють розробникам запускати потужні AI рішення на локальних машинах з обмеженими ресурсами, що відкриває нові можливості для використання штучного інтелекту.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Частина I. Архітектура ШІ-агентів: фундаментальні блоки
Десять фундаментальних блоків сучасного агента: таксономія моделей, рантайм-петля, техніки промптингу, дистиляція, навички (skills), пам'ять, function calling та юніт-економіка.
Частина II. Архітектура ШІ-агентів: від моделі до пам'яті та інструментів
Глибоке інженерне занурення: токенізація, KV-кеш, детермінізм семплінгу, тренувальний стек, квантування, контекстна інженерія, стек безпеки, виробничий RAG, ReAct та мультиагентні swarm-системи.
Frontier Models (Фронтирні моделі ШІ)
Найпотужніший клас штучного інтелекту на передньому краї світових досліджень (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o3/GPT-4.5, Gemini 2.0 Pro), що визначає межу сучасних можливостей міркування, автономності та кодування.
LLM (Large Language Model - Велика мовна модель)
Фундаментальний клас нейромережевих архітектур на базі авторегресійного трансформера, що передбачає ймовірнісний розподіл наступних токенів і демонструє емерджентні властивості абстрактного мислення, синтезу коду та логічного висновку.