Развитие ИИ породило два подхода к использованию языковых моделей: «локальный» (Llama, Mistral) и «облачный» (ChatGPT, DeepSeek). Разберем ключевые различия, технические нюансы и сферы применения.

1. Доступность и инфраструктура Локальные модели (Llama 2/3, Mistral 7B/8x22B) - Оффлайн-работа: Запускаются на вашем устройстве (ПК, сервер, даже Raspberry Pi с оптимизацией). - Аппаратные требования: - Минимально: CPU + 8 ГБ ОЗУ (для 7B-параметровых моделей в 4-битной квантовке). - Оптимально: GPU с поддержкой CUDA (NVIDIA RTX 3060+ для Mistral) и 16+ ГБ VRAM для больших моделей (Llama 3 70B). - Примеры фреймворков: llama.cpp, Ollama, Hugging Face Transformers.

Облачные модели (ChatGPT-4o, DeepSeek-R1) - Зависимость от API: Требуют стабильного интернета и доступа к серверам провайдера услуг. - Инфраструктура провайдера: - Масштабируемые кластеры GPU (например, NVIDIA A100/H100). - Автоматические обновления модели (пользователь всегда работает с актуальной версией).

2. Производительность и масштабируемость - Локальные модели: - Скорость ответа: 1–50 токенов/с (зависит от мощности GPU/CPU). - Длина контекста: До 32K токенов, но можно настроить под задачи. - Параллельные запросы: Ограничены объемом оперативной памяти и VRAM. - Преимущества: Нет задержек из-за передачи данных, предсказуемая скорость.

• Облачные модели:
• Скорость ответа: 100+ токенов/с благодаря серверным GPU (A100/H100).
• Длина контекста: До 128K–1M токенов (например, GPT-4 Turbo).
• Параллельные запросы: Неограниченно через API.
• Преимущества: Обработка сложных задач (анализ датасетов, мультимодальность).

3. Безопасность и конфиденциальность - Локальные модели: - 152-фз/187-фз-совместимость: Данные не покидают устройство — подходит для медицины, юриспруденции. - Риски: Уязвимости устройства (например, вирусы), отсутствие автоматических патчей.

• Облачные модели:
• Политики провайдеров: OpenAI и DeepSeek сохраняют право анализировать запросы для улучшения моделей (можно отключить в Enterprise-версиях).
• Защита: TLS-шифрование, но данные хранятся на серверах провайдера.

4. Кастомизация и интеграция Локальные модели - Дообучение: - Fine-tuning на своих данных (например, адаптация Llama 3 под юридические документы). - Инструменты: LoRA, QLoRA для экономии ресурсов. - Интеграция: Встраивание в приватные приложения (чат-боты на предприятии).

Облачные модели - API-ограничения: - Невозможно изменить архитектуру модели. - Доступны промпт-инжиниринг и RAG. - Enterprise-решения: - Выделенные инстансы (например, Azure OpenAI) с гарантией изоляции данных.

5. Стоимость - Локальные модели: - Начальные вложения: 40 000р-2 000 000р (зависит от GPU). - Эксплуатация: Затраты на электроэнергию и апгрейд железа. - Пример для 10K запросов/месяц: ~1500р (электричество).

• Облачные модели:
• Начальные вложения: 0р (есть бесплатные тарифы).
• Эксплуатация: от 1р за 1K токенов (GPT-4).
• Пример для 10K запросов/месяц: ~4000–17 000р (зависит от модели).

6. Обновления и поддержка - Локальные: - Обновления вручную (скачивание новых весов с Hugging Face). - Зависимость от сообщества (форумы, GitHub).

• Облачные:
• Автоматические апдейты (например, переход с GPT-3.5 на GPT-4 незаметен для пользователя).
• Техподдержка 24/7 (в платных тарифах).

Когда что выбрать? - Локальные модели подходят для: - Корпораций: Банки, клиники, юридические фирмы с требованиями к конфиденциальности. - Энтузиастов: Кастомизация ИИ под личные нужды (например, персональный ассистент). - Территории с ограниченным интернетом: Оффлайн-доступ в удаленных регионах.

• Облачные модели идеальны:
• Стартапы: Быстрый старт без вложений в инфраструктуру.
• Сложные задачи: Анализ больших данных, мультимодальность (текст + изображения).
• Мультиязычность: Поддержка редких языков через мощные серверы.

Итог: Локальные решения — это контроль и безопасность, облачные — мощность и удобство.