Сентябрь 2025 Новейший обзор локального ИИ - Ограничения очевидны, но практическое применение необходимо

September 16, 2025

: ENG, KOR, DEU, FRA, JPN, ZHO, SPA, ITA, POR, IND, THA, VIE

Обновление сентября 2025

Интерес к локальному ИИ быстро растёт из-за всё более строгих ограничений на использование ИИ-сервисов, таких как ChatGPT и Claude, а также растущих проблем безопасности.

Хотя облачные ИИ-сервисы, такие как ChatGPT, Claude и Gemini, обеспечивают превосходную производительность, с начала 2025 года ежедневные лимиты использования стали ещё более строгими, и всё больше людей срочно ищут альтернативы из-за проблем безопасности данных.

Эта статья основана на самой актуальной информации от сентября 2025 и предоставляет всеобъемлющий обзор настройки локального ИИ и опыта реального использования.

Проверка реальности на 2025 год: О чём нужно честно говорить

Позвольте начать с реалистичной перспективы.

По состоянию на сентябрь 2025, многие пользователи обычно отмечают, что “при попытке реального использования сразу сталкиваешься с ограничениями и в итоге возвращаешься к онлайн-сервисам”.

Эксперты в этой области считают, что “производительность локальных LLM не может соперничать с ChatGPT, и существует огромная разница между облачным и локальным ИИ”.

Однако есть ясные причины рассматривать локальный ИИ:

Экономичное использование
Самое главное, нет необходимости отправлять ваши данные на внешние серверы, что обеспечивает преимущества безопасности

Это может быть привлекательной альтернативой, особенно для корпоративных сред, работающих с чувствительными данными, или для личной творческой работы, где нужен ИИ без цензуры.

Сравнение основных платформ локального ИИ на сентябрь 2025

На 2025 год существует три самые популярные платформы локального ИИ:

Ollama (Новейшая версия 2025)

В настоящее время самая популярная. Многие люди сейчас используют графический интерфейс Ollama, и пользовательский интерфейс стал ещё более интуитивным благодаря недавним улучшениям.

Функция Turbo позволяет сбор веб-данных, что помогает компенсировать некоторые ограничения локального ИИ.

LM Studio

Особенно ценится для задач, связанных с программированием.

Пользователи сообщают об особенно хорошей производительности на MacBook с отличной поддержкой детальной конфигурации.

Jan

Предоставляет простой в использовании интерфейс, но обновления происходят довольно медленно, что разочаровывает.

Аппаратные требования: Реалистичные инвестиционные затраты

Характеристики оборудования являются наиболее важным фактором при создании локального ИИ.

На основе реального опыта использования вам необходимо следующее:

Минимальные характеристики

Windows: GTX 3060 или выше
Mac: M1 или выше

Но это действительно всего лишь “минимальные” характеристики.

Практичные характеристики

Для правильного использования вам нужны значительные инвестиции.

Даже для EEVE 10.8B вам нужна как минимум RTX 3080 для приличной производительности. Когда вы учитываете стоимость и энергопотребление, вы можете задаться вопросом, действительно ли это “бесплатно” только потому, что вы не платите за использование.

Для такого рода инвестиций подписка на ChatGPT или Claude может быть гораздо лучше.

Модели с поддержкой корейского языка: Новейший статус на сентябрь 2025

На 2025 год модели, ориентированные на корейский язык, значительно улучшились.

Для разработчиков: Варианты использования

Интеграция с VSCode является важным моментом для разработчиков.

Ollama может подключаться к VSCode как Cursor.

Однако для реальных приложений программирования использование чего-то доступного, как DeepSeek API, лучше с точки зрения времени и энергии.

Разработчики вокруг меня, которые внедрили локальный ИИ, оценивают удовлетворённость локальным ИИ как очень низкую - разрыв в производительности по сравнению с ChatGPT или Gemini настолько велик, что несопоставим.

Обучение персональных данных: Возможности и ограничения

Одной из больших привлекательностей локального ИИ является возможность обучать его на ваших персональных данных.

Если вы обучите его на множестве связанных с работой материалов, хранящихся в NAS, и будете использовать для различных сценариев, это может быть настолько хорошо, что вы не почувствуете недостатки локального ИИ.

Однако эксперты считают, что серьёзное обучение на персональных ПК или Mac всё ещё довольно сложно.

Вам нужны облачные или выделенные машины. Для простых методов разговорное обучение через загрузку файлов и чат является наиболее реалистичным вариантом.

Для более профессионального обучения вы можете использовать PrivateGPT и Python, но это требует отдельной технической экспертизы и не так просто.

Особые случаи использования

Локальный ИИ может свободно использоваться для контента, который ограничивают онлайн-сервисы.

С локальным ИИ вы можете отключить локальную цензуру, позволяя свободно продолжать творческие разговоры, которые невозможны с ChatGPT или Claude.

Один творческий человек упомянул, что контент, созданный с локальным ИИ, получил лучший отклик читателей.

Также его можно использовать во время деловых поездок за границу в средах с ограниченным интернетом.

Будучи по-настоящему локальным, Ollama поддерживает режим полёта для офлайн-использования. (Но действительно ли нам нужно использовать его таким образом?)

Советы по оптимизации производительности

Методы оптимизации производительности, найденные в реальном использовании:

Выбор правильного размера модели для характеристик вашего ПК наиболее важен
Для первых пользователей рекомендуется начать с модели Qwen 4B
Компьютеры Mac рекомендуются вместо ПК Windows
Объединение со сбором онлайн-данных для компенсации слабостей
Предварительное обучение с профессиональными материалами обеспечивает незагрязнённые результаты

Анализ рентабельности

Настройка локального ИИ требует значительных первоначальных инвестиций.

Для правильной производительности одни только видеокарты стоят свыше $2,000.

Когда вы включаете расходы на электричество, это определённо не “бесплатно”.

Как отмечают люди, только настройка оборудования может стоить десятки тысяч долларов для правильного использования обучения локальных данных без раскрытия ваших данных.

Если ваша единственная цель - простое снижение затрат, использование онлайн-подписок на ИИ-сервисы может быть гораздо более экономичным, чем рассмотрение локального ИИ.

Заключение: Когда выбирать локальный ИИ в 2025?

По состоянию на сентябрь 2025 локальный ИИ не решает всё.

По производительности он значительно отстаёт от облачного ИИ, а первоначальные затраты на настройку существенны.

Однако локальный ИИ стоит рассмотреть в этих случаях:

Рабочие среды, ориентированные на безопасность: Когда вы не можете отправлять чувствительные данные внешне
Творческие активности без цензуры: Когда вы не хотите быть ограниченными политиками контента онлайн-сервисов
Применения в специализированных областях: Когда вам нужен индивидуальный ИИ, обученный на накопленных профессиональных материалах
Долгосрочная экономия затрат: Когда вам нужна непрерывная крупномасштабная работа с ИИ
Цели технического обучения: Когда вы хотите понять и экспериментировать с тем, как работают модели ИИ

Глядя в сторону 2025 и 2026, поскольку производительность оборудования улучшается и появляются более эффективные малые модели, использование локального ИИ, вероятно, ещё больше возрастёт.

По состоянию на сентябрь 2025, хотя это не идеальная альтернатива, это определённо ценный вариант для конкретных целей.