Blum45

10 НАЙКРАЩИХ ЛОКАЛЬНИХ МОДЕЛЕЙ LLM
lbh, всі втомилися платити великі гроші за підписки на AI
локальні моделі — наші рятівники в цьому питанні
повна конфіденційність даних + ніяких платних підписок ніколи
отже, ось найкращі варіанти:
> GLM-5
найкраща модель з відкритим ваговим набором зараз
елітний код + довгий контекст, але вимагає потужних GPU
> MiniMax M2.5
розроблена для реального використання
швидкий, надійний інструмент, завжди обмірковує відповіді
> Qwen3.5-27B
найкраща модель для одного GPU
швидка, чесна, чудово виконує інструкції
> Qwen3.5-397B-A17B
флагман Alibaba
сильне логічне мисле

ЯК СТВОРЮВАТИ СПРАВЖНІ ЕФЕКТИВНІ ПІДКАЗКИ ДЛЯ ШІ
ви просите LLM створити високоякісний звіт
і отримуєте текст, написаний з експертною впевненістю,
але наповнений повним нісенітницями
знайоме?
щоб уникнути таких ситуацій, потрібно розуміти
ці основні моменти:
> проблема «розумний, але ненадійний» помічник
Вихідні дані LLM — це 20% модель, 80% — як ви структуруєте підказку
інженерія підказок — це просто жорсткий контроль природної мови
тож, щоб отримати якісний результат, потрібно припинити просто спілкуватися з моделлю і почати її програмувати
> галюцинації ШІ — ознака недостатніх інструкцій
що

Вперше передаючи повний контроль "технікам, які мають замінити нас", який буде кінцевим продуктом:

Good Stake -> Productive Agent
багато людей вважають, що AI agent – це просто добре написаний prompt
але за межами цього дуже важливо вибрати правильні компоненти агента:
> LLM
> Tools
> Memory
> Triggers
> Feedback loop
не якась одна частина – агент просто порожній балакун
1. LLM: двигун міркування
ця частина визначає цілі, план дій та дизайн виконання.
але сам LLM не має автоматичного доступу до ваших систем, не зберігає стабільний контекст і не діє у реальному світі
ось чому "просто використовувати GPT" – це не те саме, що будувати агента
2. Tools: шар виконання
це руки для агента, цей шар

як створити навичку OpenClaw за 3 хвилини
навички є ключовою частиною якісного AI-агента
без них не обійтися, а користувацькі навички часто є необхідними
безпека перш за все: завжди тестуйте локально перед використанням у виробництві
1. створення каталогу
приклад (введено у терміналі):
| mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/skill_name
саме тут буде зберігатися вся необхідна інформація для навички
2. SKILL·md (інструкція для LLM)
ключовий фактор — правильно сформулювати суть бажаної дії LLM
цей файл використовує YAML frontmatter для метаданих і Markdown для інструкцій
важливо:
> зробіть його в

щойно продав MacBook, щоб купити ще один спад
навушники та стіл — наступні
є у вас більш розумні способи вижити на цьому ринку?