// ТЕХНИЧЕСКИЕ РАЗБОРЫ · 82 СТАТЕЙ
БЛОГ REDDYX AI
Конкретные технические разборы AI/ML/Web3 инструментов. Примеры кода, бенчмарки, без маркетинговой воды.
МоделиOpen WebUI 2026: свой ChatGPT локально за 10 минут
Open WebUI + Ollama: разворачиваем локальный чат за 10 минут. Полная приватность, самохостинг, поддержка любых моделей — гайд для разработчиков 2026.
МоделиЛучшие LLM для русского языка в 2026: тест на реальных задачах
Сравнили LLM для русского языка в 2026: YandexGPT, GigaChat, GPT, Claude, DeepSeek. Реальные задачи, бенчмарк, код, цены и честные выводы для разработчиков.
МоделиКонтекст 1M токенов в 2026: правда ли модели читают всё
Контекстное окно на 1M токенов: правда ли long context модели вроде Gemini читают всё. Разбор эффективности, lost-in-the-middle и как тестировать самому.
МоделиКвантизация LLM в 2026: GGUF, AWQ, GPTQ простыми словами
Квантизация LLM в 2026: чем GGUF отличается от AWQ и GPTQ, как сжатие модели экономит VRAM и когда какой формат выбрать. Разбор с кодом и таблицей.
МоделиГаллюцинации LLM в 2026: почему модель врёт и как это чинить
Галлюцинации LLM в 2026: почему модель уверенно врёт, как работает grounding и RAG, чем поднять достоверность ответов и какие метрики реально ловят вымысел.
МоделиGemini 3 в 2026: что Google сделала лучше и где всё ещё отстаёт
Честный разбор Gemini 3 в 2026: мультимодальность, длинный контекст, бенчмарки против GPT и Claude, цены API и слабые места. Обзор для разработчиков.
МоделиLLM для юридических и финансовых задач 2026: точность и риски
Юридический AI и финансы в 2026: где LLM точны, где галлюцинируют, как RAG режет ошибки на документах. Точность, риски, рабочий пример на Python.
МоделиЛучшие LLM фреймворки 2026: LangChain, LlamaIndex, DSPy или что-то новое?
Сравнение LangChain, LlamaIndex, DSPy, Haystack и Semantic Kernel в 2026. Примеры кода, таблица, когда какой фреймворк выбирать для AI проекта.
МоделиRAG в 2026: какие инструменты реально работают
Обзор RAG стека в 2026. ChromaDB, Weaviate, Qdrant, pgvector с бенчмарками, пример пайплайна на Python, частые ошибки при внедрении.
МоделиOllama 2026: запуск LLM локально на MacBook, Linux и Windows
Полный гайд по Ollama. Установка, запуск Llama 3, Mistral, Gemma локально. OpenAI-совместимый API, интеграция с VS Code и Cursor.
МоделиMixture of Experts в 2026: почему MoE-модели дешевле и умнее
Mixture of Experts (MoE) — почему архитектура делает модели дешевле в инференсе и умнее. Как работает роутинг, разбор Mixtral, эффективность и цифры 2026.
МоделиЛучшие open-source альтернативы GPT-4 в 2026: честный разбор
Llama 3, Mistral Large, DeepSeek V3, Qwen 2.5 против GPT-4o — сравнение по MMLU, HumanEval, стоимости запуска в 2026.