Добавлена поддержка ЭЧ/Ech (ex-Escapechan) и Ежчана (ejchan.net, ejchan.site). Набегаем, тестируем архивацию, сообщаем о замеченных проблемах.
К сожалению, значительная часть сохранённых до 2024 г. изображений и видео была потеряна (подробности случившегося). Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Активный
532
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №280 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с нано флеш моделей на 1488B параметров. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Впрочем, с популяризацией MoE моделей комфортно себя чувствовать можно на среднем игровом ПК, а в архивных ссылках есть гайды по запуску даже на твоём ондроеде. Официальная, но слегка тухлая вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference Не вошедшее в шапку и архив полезных ссылок: https://rentry.co/llama-2ch-archive Инструменты для запуска на десктопах: • llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • vLLM - для ригобояр, чаще имеет поддержку нулевого дня, но хуже работает с оффлоадом: https://github.com/vllm-project/vllm • Unsloth Studio - не только запуск с llama.cpp внутри, но и тренировка: https://unsloth.ai/download • Обертка над llama.cpp с закрытым исходным кодом: https://lmstudio.ai Универсальные десктопные фронтенды: • SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine • Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI Поставщики локальных моделей: • Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models • Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth Рейтинги и списки локальных моделей: • (не очень) актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026 • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Готовые карточки для таверны: • Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com • Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai • Архив карточек, удадённых с chub: https://gottasaveemall.github.io/ Официальные документации к инструментам: • llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md • koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1729909 (OP) >>1727076 (OP)
2026-11-10 06:29:13
Активный
550
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №275 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с нано флеш моделей на 1488B параметров. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная, но слегка тухлая вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference Не вошедшее в шапку и архив полезных ссылок: https://rentry.co/llama-2ch-archive Инструменты для запуска на десктопах: • llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Обертка над llama.cpp с закрытым исходным кодом: https://lmstudio.ai • Обертка над llama.cpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama Универсальные десктопные фронтенды: • SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine • Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • PocketPal - интерфейс для локального запуска моделей под андроид и IOS на llamacpp (CPU, GPU, и NPU инференс): https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai • Maid - интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • ChatterUI - альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://web.archive.org/web/20241201232031/https://rentry.co/STAI-Termux Поставщики локальных моделей: • Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models • Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth Рейтинги и списки локальных моделей: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026 • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Готовые карточки для таверны: • Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com • Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai • Архив карточек, удадённых с chub: https://gottasaveemall.github.io/ Официальные документации к инструментам: • llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md • koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1718049 (OP) >>1715908 (OP)
2026-11-10 06:29:13
Активный
502
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №281 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с нано флеш моделей на 1488B параметров. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Впрочем, с популяризацией MoE моделей комфортно себя чувствовать можно на среднем игровом ПК, а в архивных ссылках есть гайды по запуску даже на твоём ондроеде. Официальная, но слегка тухлая вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference Не вошедшее в шапку и архив полезных ссылок: https://rentry.co/llama-2ch-archive Инструменты для запуска на десктопах: • llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • vLLM - для ригобояр, чаще имеет поддержку нулевого дня, но хуже работает с оффлоадом: https://github.com/vllm-project/vllm • Unsloth Studio - не только запуск с llama.cpp внутри, но и тренировка: https://unsloth.ai/download • Обертка над llama.cpp с закрытым исходным кодом: https://lmstudio.ai Универсальные десктопные фронтенды: • SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine • Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI Поставщики локальных моделей: • Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models • Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth Рейтинги и списки локальных моделей: • (не очень) актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026 • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Готовые карточки для таверны: • Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com • Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai • Архив карточек, удадённых с chub: https://gottasaveemall.github.io/ Официальные документации к инструментам: • llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md • koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1732083 (OP) >>1729909 (OP)
2026-11-10 06:29:13
Сохранен
227
Ну что, был пидорнут из белого мира. Посоветуйте замену Claude code, но не для программирования. Я в — Ну что, был пидорнут из белого мира. Посоветуйте замену Claude code, но не для программирования. Я в нем документы всякие собирал для работы, типа договоров, ЛНА и так далее. Доки по мероприятиям писал: положения, списки участников, презентации, программы. Опус 5.5 даже на медиуме с нормальными скилами как боженька все исходники собирал, с законодательством РФ сверялся, в интернете наличие билетов, проф стандартов, etc чекал и артефакты в папочку складывал, мне их потом только подписать надо было. И даже за недельный лимит ни разу не вышел на про подписке. Сука, аж в груди щемит, что теперь придется все это руками делать. Посоветуйте альтернативы, за сопостовимую цену и чтобы по качеству хотя бы приблизительно близко было. Кодекс? Я про него ничего хорошего не слышал. У грока какая-то ебала есть, но он не умеет вроде бы по твоему компу париться и его ресурсы использовать, все в облаке делает.
2026-10-31 01:10:59
Активный
507
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №274 /llama/ — #Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №xxx В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с нано флеш моделей на 1488B параметров. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная, но слегка тухлая вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference Не вошедшее в шапку и архив полезных ссылок: https://rentry.co/llama-2ch-archive Инструменты для запуска на десктопах: • llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Обертка над llama.cpp с закрытым исходным кодом: https://lmstudio.ai • Обертка над llama.cpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama Универсальные десктопные фронтенды: • SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine • Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • PocketPal - интерфейс для локального запуска моделей под андроид и IOS на llamacpp (CPU, GPU, и NPU инференс): https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai • Maid - интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • ChatterUI - альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://web.archive.org/web/20241201232031/https://rentry.co/STAI-Termux Поставщики локальных моделей: • Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models • Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth Рейтинги и списки локальных моделей: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026 • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Готовые карточки для таверны: • Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com • Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai • Архив карточек, удадённых с chub: https://gottasaveemall.github.io/ Официальные документации к инструментам: • llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md • koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1715908 (OP) >>1713984 (OP)
2026-11-10 06:29:13
Сохранен
25
Экстремальный эксперимент: Qwenputer (30 октября 2026) — Буквально сегодня, 30 октября 2026 года, независимый разработчик Дивьянш Агравал опубликовал на Hugging Face код проекта Qwenputer, построенный на базе открытой модели Alibaba Qwen3.5-4B. • Он совершил безумный архитектурный трюк: сконфигурировал часть весов нейросети таким образом, чтобы они имитировали физические схемы процессора RISC-V внутри прямого прохода модели. • Обычно для сложных математических расчетов (например, умножения огромных чисел) ИИ вызывает внешнюю среду Python. Qwenputer обрабатывает логические инструкции, выполняя роль виртуального процессора прямо внутри математического тела нейросети, исключая внешние зависимости. Это радикальный шаг к созданию автономного «компьютера внутри нейросети». Экстремальный эксперимент Qwenputer — это прорывной вирусный проект разработчика Дивьянша Агравала (Divyansh Agrawal), в ходе которого настоящий 32-битный процессор RISC-V и оперативная память были встроены напрямую в веса большой языковой модели Qwen 3.5 4B. Технология позволяет ИИ исполнять точный код на C и MicroPython внутри собственного прямого прохода (forward pass), не вызывая внешние песочницы, инструменты или интерпретаторы. ## Как это устроено технически? Проект ломает привычное представление о вызовах инструментов (Tool Calling). Вместо того чтобы просить внешнюю систему посчитать математику, модель считает ее внутри своей нейросети: • Процессор в весах трансформера: Автор добавил 11 дополнительных слоев перед 32 стандартными слоями модели Qwen3.5-4B. Эти слои не обучались — их точные веса и архитектура были рассчитаны специальным компилятором, чтобы симулировать логические вентили процессора архитектуры RV32IM. • Собственная RAM (оперативная память): Для хранения кода, регистров, счетчика команд и данных используются модифицированные слои внимания Gated DeltaNet (GDN), которые есть в архитектуре Qwen 3.5. Выставив коэффициент забывания и силу записи на значение 1, а также используя one-hot ключи, разработчик превратил эти рекуррентные слои в ячейки памяти со 100%-й точностью перезаписи и чтения. • Внутренняя файловая система: В веса также «зашито» хранилище данных объемом до 512 файлов. Они сохраняются между сессиями чата: состояние модели выгружается после одного диалога и загружается перед следующим, обеспечивая долговременную память. ## Результаты эксперимента По заявлениям автора, система успешно прошла официальные наборы тестов riscv-tests и совпадает с эмулятором QEMU. Она выполнила 18 миллионов инструкций подряд без единой ошибки. Главная проблема LLM — неумение точно считать большие числа (они угадывают токены, а не считают) — решена полностью: • В тестах NUPA на длинную арифметику точность Qwenputer достигла 100% (против 48,6% у базовой модели). • Результаты полностью идентичны LLM с подключенным внешним Python-интерпретатором, но достигаются нативно. • В сообществе LocalLLaMA энтузиасты на базе этого проекта уже запустили простейшую текстовую версию игры Doom прямо в весах модели. ## Главные компромиссы и минусы 1. Огромный вес: Модифицированный чекпоинт весит 18,8 ГБ (почти в два раза больше базовой Qwen 3.5 4B) из-за архитектурного оверхеда и нулевого заполнения слоев. 2. Низкая скорость: Вычисления происходят невероятно медленно по меркам компьютеров. Скорость составляет около 3200 CPU-токенов в секунду на GPU Nvidia L4. Поскольку одна процессорная инструкция требует генерации нескольких токенов трассировки, сложные расчеты занимают секунды, а не миллисекунды. 3. Необходимость в драйвере: Модель нельзя запустить обычным методом generate(), для работы нужна кастомная утилита RvChat, которая инициализирует прошивку процессора в памяти. Проект опубликован в открытом доступе на GitHub и Hugging Face. Это яркий концептуальный сдвиг, доказывающий, что современные открытые LLM-архитектуры могут содержать в себе полностью детерминированные вычислительные машины. https://vc.ru/ai/3224245-neyroset-qwen-s-protsessorom-risc-v
2026-10-31 10:00:21
Активный
509
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №279 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с нано флеш моделей на 1488B параметров. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная, но слегка тухлая вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference Не вошедшее в шапку и архив полезных ссылок: https://rentry.co/llama-2ch-archive Инструменты для запуска на десктопах: • llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • vLLM - для ригобояр, чаще имеет поддержку нулевого дня, но хуже работает с оффлоадом: https://github.com/vllm-project/vllm • Обертка над llama.cpp с закрытым исходным кодом: https://lmstudio.ai • Обертка над llama.cpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama Универсальные десктопные фронтенды: • SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine • Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • PocketPal - интерфейс для локального запуска моделей под андроид и IOS на llamacpp (CPU, GPU, и NPU инференс): https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai • Maid - интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • ChatterUI - альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://web.archive.org/web/20241201232031/https://rentry.co/STAI-Termux Поставщики локальных моделей: • Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models • Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth Рейтинги и списки локальных моделей: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026 • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Готовые карточки для таверны: • Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com • Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai • Архив карточек, удадённых с chub: https://gottasaveemall.github.io/ Официальные документации к инструментам: • llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md • koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >> >>
2026-11-10 06:29:13
Активный
521
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №278 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с нано флеш моделей на 1488B параметров. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная, но слегка тухлая вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference Не вошедшее в шапку и архив полезных ссылок: https://rentry.co/llama-2ch-archive Инструменты для запуска на десктопах: • llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Обертка над llama.cpp с закрытым исходным кодом: https://lmstudio.ai • Обертка над llama.cpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama Универсальные десктопные фронтенды: • SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine • Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • PocketPal - интерфейс для локального запуска моделей под андроид и IOS на llamacpp (CPU, GPU, и NPU инференс): https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai • Maid - интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • ChatterUI - альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://web.archive.org/web/20241201232031/https://rentry.co/STAI-Termux Поставщики локальных моделей: • Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models • Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth Рейтинги и списки локальных моделей: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026 • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Готовые карточки для таверны: • Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com • Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai • Архив карточек, удадённых с chub: https://gottasaveemall.github.io/ Официальные документации к инструментам: • llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md • koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1724402 (OP) >>1722020 (OP)
2026-11-10 06:29:13
Активный
544
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №277 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с нано флеш моделей на 1488B параметров. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная, но слегка тухлая вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference Не вошедшее в шапку и архив полезных ссылок: https://rentry.co/llama-2ch-archive Инструменты для запуска на десктопах: • llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Обертка над llama.cpp с закрытым исходным кодом: https://lmstudio.ai • Обертка над llama.cpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama Универсальные десктопные фронтенды: • SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine • Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • PocketPal - интерфейс для локального запуска моделей под андроид и IOS на llamacpp (CPU, GPU, и NPU инференс): https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai • Maid - интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • ChatterUI - альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://web.archive.org/web/20241201232031/https://rentry.co/STAI-Termux Поставщики локальных моделей: • Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models • Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth Рейтинги и списки локальных моделей: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026 • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Готовые карточки для таверны: • Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com • Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai • Архив карточек, удадённых с chub: https://gottasaveemall.github.io/ Официальные документации к инструментам: • llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md • koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1722020 (OP) >>1719837 (OP)
2026-11-10 06:29:13
Активный
510
Локальные языковые модели (LLM): Gemma, Qwen, GLM и прочие №276 /llama/ — В этом треде обсуждаем генерацию охуительных историй и просто общение с большими языковыми моделями (LLM). Всё локально, большие дяди больше не нужны! Здесь мы делимся рецептами запуска, настроек и годных промтов, расширяем сознание контекст и бугуртим с нано флеш моделей на 1488B параметров. Тред для обладателей топовых карт NVidia с кучей VRAM или мажоров с проф. картами уровня A100, или любителей подождать, если есть оперативная память. Особо терпеливые могут использовать даже подкачку и запускать модели, квантованные до 8 5 4 3 2 0,58 бит, на кофеварке с подкачкой на микроволновку. Официальная, но слегка тухлая вики треда с гайдами по запуску и базовой информацией: https://2ch-ai.github.io/wiki/llama/ Гайд для новичков: https://rentry.org/2ch-llama-inference Не вошедшее в шапку и архив полезных ссылок: https://rentry.co/llama-2ch-archive Инструменты для запуска на десктопах: • llamacpp - отец и мать всех инструментов, позволяющий гонять GGML и GGUF форматы: https://github.com/ggml-org/llama.cpp • koboldcpp - самый простой в использовании и установке форк llamacpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp • Обертка над llama.cpp с закрытым исходным кодом: https://lmstudio.ai • Обертка над llama.cpp с ограниченными возможностями: https://github.com/ollama/ollama Универсальные десктопные фронтенды: • SillyTavern - всеядное, сопрягается почти со всем, имеет большую коллекцию расширений: https://github.com/SillyTavern/SillyTavern • Marinara Engine - вариация на тему таверны, больше возможностей из коробки: https://github.com/Pasta-Devs/Marinara-Engine • Risuai - еще одна вариация, на этот раз в профиль, излишеств по минимуму: https://github.com/kwaroran/RisuAI Инструменты для запуска на мобилках: • PocketPal - интерфейс для локального запуска моделей под андроид и IOS на llamacpp (CPU, GPU, и NPU инференс): https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai • Maid - интерфейс для локального запуска моделей под андроид с llamacpp под капотом: https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid • ChatterUI - альтернативный вариант для локального запуска под андроид (фронтенд и бекенд сепарированы): https://github.com/Vali-98/ChatterUI • Гайд по установке SillyTavern на ведроид через Termux: https://web.archive.org/web/20241201232031/https://rentry.co/STAI-Termux Поставщики локальных моделей: • Hugging Face - платформа куда загружается всё и во всех форматах: https://huggingface.co/models • Проверенные квантоделы: https://huggingface.co/bartowski, https://huggingface.co/mradermacher, https://huggingface.co/unsloth Рейтинги и списки локальных моделей: • Актуальный список моделей с отзывами от тредовичков: https://rentry.co/2ch_llm_moe_2026 • Рейтинг моделей по уровню их закошмаренности цензурой: https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard • Сравнение моделей по сомнительным метрикам: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard • Сравнение моделей реальными пользователями по чуть менее сомнительным метрикам: https://chat.lmsys.org/?leaderboard Готовые карточки для таверны: • Botbooru - текущая мета (регистрируйтесь для отображения всего спектра, и/или меняйте страну): https://botbooru.com • Прошлая мета, откуда массово удалили карточки сомнительного содержания: https://www.characterhub.org, https://www.chub.ai • Архив карточек, удадённых с chub: https://gottasaveemall.github.io/ Официальные документации к инструментам: • llamacpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/tools/server/README.md • koboldcpp: https://github.com/LostRuins/koboldcpp/wiki • SillyTavern: https://docs.sillytavern.app/usage/quick-start Архив тредов можно найти на архиваче: https://arhivach.vc/?tags=14780%2C14985 Шапка в https://rentry.co/llama-2ch, предложения принимаются в треде. Предыдущие треды тонут здесь: >>1719837 (OP) >>1718049 (OP)
2026-11-10 06:29:13