AI Coding

DGX Spark и Mac Studio: сравнение цен на персональный ИИ-суперкомпьютер NVIDIA

DGX Spark и Mac Studio: сравнение цен на персональный ИИ-суперкомпьютер NVIDIA

Доступность, фактические розничные цены в шести странах и сравнение с Mac Studio.

NVIDIA DGX Spark — это реальный продукт, доступный к продаже с 15 октября 2025 года, ориентированный на разработчиков CUDA, которым требуется локальная работа с LLM с использованием интегрированного стека NVIDIA AI. Рекомендованная розничная цена в США составляет $3,999; в Великобритании, Германии и Японии розничная цена выше из-за НДС и каналов дистрибуции. Публичные ценники для Австралии и Южной Кореи (AUD/KRW) пока не опубликованы широко.

Сравнение: Qwen3:30b и GPT-OSS:20b

Сравнение: Qwen3:30b и GPT-OSS:20b

Сравнение скорости, параметров и производительности этих двух моделей

Ниже приведено сравнение Qwen3:30b и GPT-OSS:20b с акцентом на следовании инструкциям и параметрах производительности, спецификациях и скорости.

Проблемы структурированного вывода в Ollama GPT-OSS

Проблемы структурированного вывода в Ollama GPT-OSS

Не очень приятно.

Модели GPT-OSS от Ollama (https://www.glukhov.org/ru/llm-performance/ollama/ollama-gpt-oss-structured-output-issues/ “Ollama GPT-OSS”) постоянно сталкиваются с проблемами при работе со структурированным выводом, особенно при использовании с фреймворками вроде LangChain, OpenAI SDK, vllm и другими.

Сравнение структурированного вывода у популярных провайдеров LLM: OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral и AWS Bedrock

Сравнение структурированного вывода у популярных провайдеров LLM: OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral и AWS Bedrock

Для работы с несколько отличающимися API требуется особый подход.

Вот сравнительная таблица поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) у популярных провайдеров LLM, а также минимальные примеры на Python

Ограничение LLM с помощью структурированного вывода: Ollama, Qwen3 и Python или Go

Ограничение LLM с помощью структурированного вывода: Ollama, Qwen3 и Python или Go

Несколько способов получения структурированного вывода из Ollama

Большие языковые модели (LLM) являются мощным инструментом, однако в производственных условиях мы редко хотим получать свободные текстовые абзацы. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно использовать в приложении. Это и есть Структурированный вывод LLM.

Протокол контекста модели (MCP) и заметки о реализации сервера MCP на Go

Протокол контекста модели (MCP) и заметки о реализации сервера MCP на Go

Статья о спецификациях и реализации MCP на языке GO

Здесь представлено описание Протокола Контекста Модели (MCP), краткие заметки о том, как реализовать MCP сервер на Go, включая структуру сообщений и спецификации протокола.

Переранжирование документов с помощью Ollama и модели Qwen3 Reranker на языке Go

Переранжирование документов с помощью Ollama и модели Qwen3 Reranker на языке Go

Внедряете RAG? Вот несколько фрагментов кода на Go — часть 2...

Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для пересчета рангов (rerank), вам потребуется реализовать пересчет рангов с использованием Qwen3 Reranker на GO путем генерации эмбеддингов для пар «запрос-документ» и их оценки.

Переранжирование текстов с помощью Ollama и модели встраивания Qwen3 LLM на языке Go

Переранжирование текстов с помощью Ollama и модели встраивания Qwen3 LLM на языке Go

Внедряете RAG? Вот несколько сниппетов на Golang..

Этот небольшой пример кода на Go для пересортировки вызывает Ollama для генерации эмбеддингов для запроса и для каждого кандидата-документа, затем сортирует их по убыванию косинусного сходства.

Конвертируйте содержимое HTML в Markdown с использованием LLM и Ollama

Конвертируйте содержимое HTML в Markdown с использованием LLM и Ollama

LLM для извлечения текста из HTML...

В библиотеке моделей Ollama есть модели, способные конвертировать HTML-контент в Markdown, что полезно для задач преобразования контента. Это руководство является частью нашего Инструменты документации в 2026: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.

Что такое Vibe Coding? Смысл, инструменты, преимущества и риски в 2026 году

Что такое Vibe Coding? Смысл, инструменты, преимущества и риски в 2026 году

Кодирование с помощью ИИ: опишите, а не пишите.

Vibe coding — это подход к программированию на базе ИИ, при котором разработчики описывают желаемый функционал на естественном языке, позволяя инструментам ИИ автоматически генерировать код — с минимальным прямым написанием.