Modele AI: analiza możliwości, architektury i przewodniki po rodzinach
Sam model, przeanalizowany: rodziny, architektury, kompromisy.
Wybór modelu to inne zagadnienie niż jego uruchomienie. Runtime’y, GPU i sterty serwowania odpowiadają na pytanie „jak to uruchomić”; ten klastro odpowiada na pytanie „jaki model i dlaczego ten”.
Strony w tym miejscu analizują modele jako artefakty: jak ewoluuje dana rodzina od pokolenia do pokolenia, co zmienia architektura modelu w zakresie jego możliwości oraz gdzie leżą kompromisy między kwantyzacją a wydajnością. Każde twierdzenie jest zakotwiczone w kartach modeli dostawcy, niezależnych benchmarkach lub zmierzonych uruchomieniach — wartości prognozy są oznaczone jako prognozy.
Gdzie modele AI pasują w stosie
Strona dzieli zagadnienie modeli na trzy warstwy:
| Warstwa | Zakres | Klastro |
|---|---|---|
| Model | możliwości, architektura, ewolucja rodziny, kwantyzacja | Jesteś tutaj |
| Serwowanie | runtime’y, dopasowanie GPU, przepustowość, zachowanie kontekstu | Hosting LLM · Wydajność LLM |
| System | routowanie, pamięć, agenci, weryfikacja | Systemy AI · Architektura LLM |
Twierdzenie dotyczące możliwości sformułowane tutaj (co utrzymuje gęsty model 27B w kwantyzacji 4-bit, co emituje decyder w jednym kroku wprzód) staje się wejściem dla decyzji dotyczących hostingu i wydajności podejmowanych w innym miejscu. Klaster są celowo oddzielone, aby tabele benchmarków nie migrowały do esejów o architekturze i z powrotem.
Mapa klastra
Klastro jest młody i rośnie w gęstość, a nie według harmonogramu. Co istnieje dzisiaj:
- Jesteś tutaj — ten filar: co obejmuje klastro i gdzie leżą jego granice
- Architektury — Co po LLM? Mamba, dyfuzja i modele świata — krajobraz post-transformerowy: modele przestrzeni stanów, modele językowe dyfuzji oraz modele świata JEPA, z dowodami na ich poparcie
- Rodziny — Qwen 4: co jest potwierdzone i co to oznacza dla lokalnej AI — strona referencyjna rodziny oparta na stopniu benchmarków 27B między pokoleniami, podgląd architektoniczny Flash-Next i dopasowanie do GPU konsumenckich
Planowane subklaster, nasiewane, gdy istnieje wystarczająca liczba powiązanych stron: benchmarki (porównania między modelami), kwantyzacja (odniesienia do schodków bitowych), embeddingi i rerankery (modele po stronie odzyskiwania), porównania (rodzina vs rodzina).
Architektury modeli
Analiza architektur zadaje pytanie, co zmiana projektowa robi z możliwościami, pamięcią i zachowaniem inferencji — nie który model jest na szczycie listy rankingowej w tym tygodniu. Strona główna obejmuje kandydatów ustawionych, by przejąć lub uzupełnić transformera:
- Modele przestrzeni stanów (Mamba) — liniowe skalowanie z długością sekwencji przez skompresowany stan rekurencyjny
- Modele językowe dyfuzji — równoległe generowanie tokenów zamiast dekodowania od lewej do prawej
- Modele świata i JEPA — predykcja nad reprezentacjami, a nie nad tokenami
Wzorzec hybrydowy — uwaga transformerowa tam, gdzie uzasadnia swój koszt, liniowa uwaga tam, gdzie nie — jest już w modelach produkcyjnych, a Co po LLM? śledzi zarówno linię badawczą, jak i dowody produkcyjne.
Rodziny modeli
Strony rodzin śledzą jedną linię modeli przez pokolenia: co zmieniło każde wydanie, które zyski w benchmarkach są rzeczywiste, a które raportowane przez dostawcę, oraz co oznacza następne pokolenie dla sprzętu, który być może już posiadasz.
Pierwsza z nich obejmuje najczęściej uruchamianą rodzinę z otwartymi wagami na GPU konsumenckich:
- Qwen 4: co jest potwierdzone i co to oznacza dla lokalnej AI — potwierdzona mapa drogowa Alibaby, stopień benchmarków 27B Qwen3.5 → 3.6 → 3.8, Flash-Next jako uruchomialny podgląd architektoniczny oraz cele pamięci, na których wyląduje Qwen 4 27B.
Czego nie należy tu umieszczać
Zasady granicowe utrzymują klastro w uczciwości:
- Pytania o serwowanie i strojenie — jak szybko działa model, jak zmieścić kontekst, jaki runtime — należą do Wydajność LLM i Hosting LLM. Strona rodziny linkuje do tych pomiarów, zamiast replikować tabele tok/s.
- Użycie modeli w systemie — poziomy routingu, pamięć, projektowanie agentów — należy do Systemy AI i Architektura LLM.
- Modele po stronie odzyskiwania — embeddingi i rerankery są analizowane tutaj jako modele, ale ich zastosowanie wewnątrz potoków mieszka w RAG.
Jak ten klastro łączy się z innymi
- Wydajność LLM w 2026 roku — zmierzone odpowiedniki twierdzeń o możliwościach tutaj: efektywna granica modeli otwartych i strony benchmarków 16 GB zamieniają „ten model jest wydajny” w „ten model mieści się i działa z prędkością N t/s”.
- Hosting LLM w 2026 roku — decyzja dotycząca runtime’u i infrastruktury następująca po wyborze modelu.
- Co po LLM? i strony rodzin wzajemnie się odwołują: podglądy architektoniczne w rodzinie (Flash-Next) są krótkoterminowym dowodem na przesunięcia architektoniczne, które opisuje strona krajobrazu.
