Участвуйте в розыгрыше билетов на конференцию SECON 🙂

⁉️ Хочешь попасть на #SECON2025 бесплатно? Лови шанс!

Разыгрываем 2 билета на SECON!

Переходи в наше сообщество Вконтакте и выполняй условия

🔜 Итоги — 22 августа. С помощью рандомайзера выберем двух счастливчиков, которые попадут на конференцию бесплатно 😁

Скорее участвуй! Желаем удачи ✨

Мы в CodeInside растём и берём новые вершины 🚀

И сейчас мы в поиске новых талантов

Актуальные позиции:
🟡Computer Vision Engineer
🟡Системного аналитика
🟡Руководителя проектов в ИТ

Подробнее на сайте 🔜
Присоединяйся к нашей команде

💎 Локальная LLM: гадкий утенок в мире прекрасных лебедей

Новая статья CodeInside на Хабр.
Иван, инженер по разработке AI-систем провел сравнительный анализ локальных и облачных LLM и рассказал о результатах тестирования в RAG-сценариях.

Облачные GPT, Gemini, DeepSeek на слуху у всех. Но в реальных проектах часто нельзя использовать облачные модели из-за требований к безопасности и работе с данными. Тогда на сцену выходят локальные LLM.

В статье сравнили шесть моделей — облачные и локальные и оценили их работу в сценарии RAG . Проверили точность и полноту контекста, достоверность и скорость генерации ответов. Результаты удивили: локальные решения могут быть не хуже облачных. И это не теория, мы уже применяем их в наших проектах 🙂

📊 Хотите узнать, какая модель обошла конкурентов и в чём локальные решения реально выигрывают?

🔗 Читайте полную статью на Хабр