В 2026 локальные LLM уже рвут облачные GPT/Claude по приватности, цене (0₽/мес +электричество) и кастомизации. Никаких API, всё на твоих GPU! Тестированы на SWE-Bench, HumanEval, LiveCodeBench - топ для Python/C#/HLSL/GLSL. Особо выделяю GLM-4.7, DeepSeek V3, Qwen3.

Таблица: бенчмарки 0-100%, реальные тесты Reddit/WhatLLM Январь 26

DeepSeek Coder V3/R1 - Хорош для локального кодинга в 2026: 82.6% на HumanEval, поддержка 8 языков, отличен в code review (87% Python, 83% JS). В Reddit хвалят за "solid" производительность в competitive programming (Codeforces) и отсутствие регресса в V3.1. Минус: слабее в логическом reasoning на edge-кейсах. Запуск: Ollama pull deepseek-coder-v3 --quant q4_0 (16GB VRAM, MIT-лицензия без ограничений).

Qwen3 Coder (особенно 30B) - выбор для агентных задач: 88% first-try bug-fix, fluent комментарии, низкий cost/token . Превышает Qwen2.5 в LiveCodeBench (72%), держит 1M контекст для полных репозиториев. Идеален для C#/Python. Пользователи отмечают: "лучше o1-mini для overnight рефакторинга". Deployment: Ollama или FlashAI, 8GB для 30B.


Code Llama 70B остается гибким выбором для OSS-экосистем: топ в MBPP/CruxEval (Python), но уступает Codestral в SQL/Spider. Слабее новичков в 2026 из-за возраста (2023 база).

Mistral Codestral 22B - для скорости: outperforms CodeLlama в Python/MBPP, low-latency для IDE (VS Code Continue). Хорош для скриптинга/Python.

StarCoder2 - entry-level: 4GB VRAM, multilingual completion, но не для сложных задач.


GLM-4.7 - это MoE-архитектура (7B/9B активных параметров из 47B total), Apache 2.0 лицензия, оптимизирована для локального запуска (Ollama: glm-4.7v-chat-9b-q4, 10-16GB VRAM).

В бенчмарках 2026 (SWE-Bench Verified: 68%, HumanEval: 84.2%, LiveCodeBench-Hard: 79%) он опережает DeepSeek V3 в Python/JS рефакторинге и agentic задачах (89% bug-fix rate), благодаря vision+code интеграции. Пользователи на /r/LocalLLaMA называют его "hidden gem": "GLM-4.7 кодит как o1-preview, но локально на RTX 4090 за 120 tok/s". Минусы: слабее в C++/Rust (vs Qwen3), требует flash-attention для длинного контекста (128K+)


Мультимодальность: Анализирует изображения (скриншоты багов) - 92% accuracy на CodeV (vision-code bench).


Локальная оптимизация: Q4_K_M quant (10GB VRAM), 128K контекст без деградации, интегрируется в VS Code Continue/Aider. Скорость: 120 tok/s на 5090, ниже latency чем Qwen3.

Агентность: Multi-step reasoning (89% на AgentBench-Code), сам пишет тесты/дебажит. Для автоматизаций (Python/C#) - идеал.

Установка: ollama pull glm-4v-7b-chat --quant q4_0 или LM Studio. По бенчмаркам Jan 2026 (WhatLLM.org), GLM-4.7
Второй после DeepSeek, но первый для мультимодал/геймдева (gap 2-3%).


#ИИ #Нейросети #Обзор #Сравнение #Мое

@DevsRoot

Всем привет. На связи Влад. В прошлой жизни я был юристом, поэтому у меня профдеформация: я не верю словам, я верю доказательствам. А в мире ИИ сейчас творится такой маркетинговый ад, что без «адвокатского расследования» не разобраться.

Ситуация классическая: — OpenAI выкатывает апдейт: «Мы самые умные!» — Anthropic (Claude) выбивает дверь с ноги: «Нет, мы лучше кодим!» — Google просыпается: «А у нас контекст миллион токенов, шах и мат!»

Слушать их официальные релизы — это как слушать прокурора без адвоката. Сплошной шум и «успешный успех». Если верить всем графикам из их твиттеров, то каждый из них уже давно обогнал Эйнштейна и вышел в астрал.

Кому верить?

Я нашел для себя единственное место, где иерархия выстраивается объективно, а не за деньги инвесторов. Это LMSYS Chatbot Arena (https://lmarena.ai/ru/leaderboard).

По сути, это «Бойцовский клуб» для нейросетей 🥶

Как это работает? Механика гениально простая, как в слепых тестах Pepsi vs Coca-Cola.

1. Вы пишете запрос.

2. Вам отвечают две анонимные модели (Модель А и Модель Б).

3. Вы выбираете лучший ответ.

4. Только после выбора раскрываются названия моделей.

Никакого бренда, никакого хайпа. Только качество ответа. На основе этих битв формируется рейтинг ELO (как в шахматах или CS:GO). Если нейронка побеждает сильного соперника — получает много очков, если сливает слабому — теряет.

Что показывает Арена прямо сейчас? (Ситуация меняется каждую неделю, но тренд такой):

1. Если нужно «подумать» и решить сложную логическую задачу:

   В топе часто мелькают модели типа Gemini 3 pro
. Они медленные, дорогие, но «думают» перед ответом.

2. Если нужно кодить:

   Тут настоящая «Игра престолов». Долгое время корону держит Claude 4.5 OPUS
. Юристы (бывшие) и прогеры (нынешние) его обожают за то, что он не просто пишет код, а понимает структуру проекта. Но GPT и новые Gemini постоянно дышат в спину.

3. Для всего подряд (чат, письма, рецепты): сейчас безусловный лидер - Gemini 3 PRO.

Главный инсайт: Перестаньте фанатеть от одного бренда. В 2026 году лояльность к бренду — это глупость. — Нужно написать код? Идем к Клоду (Claude). — Нужен мультимодальный комбайн? Берем Gemini 3 PRO.

Мораль: Доверять статистике, согласно статистике — хорошая идея. Не ведитесь на красивые презентации, смотрите на ELO. Цифры не врут, в отличие от маркетологов.

А вы на чем сейчас сидите? До сих пор на бесплатном GPT или уже нашли что-то поинтереснее? 👇

Если заходят такие истории «юрист против ИИ», в телеге t.me/vladexecute их ещё вагон.