English

Исследование CodeInside: от утёнка к лебедю. Локальные LLM глазами экспертов и в реальных кейсах

От утёнка к лебедю: локальные LLM глазами экспертов и в реальных кейсах

Локальные LLM — это временная альтернатива облаку или самостоятельный инструмент для бизнеса?
С этим вопросом мы всё чаще сталкиваемся, когда компании переходят от экспериментов с ИИ к реальным внедрениям.

Мы в CodeInside провели собственное исследование рынка локальных языковых моделей и поговорили с интеграторами и разработчиками, которые уже внедряют ИИ в реальные бизнес-процессы — от инженерии и сервиса до логистики.

В статье мы делимся тем, что увидели на практике:
— как меняется отношение бизнеса к локальным LLM и почему их всё чаще выбирают осознанно;
— в каких прикладных сценариях локальные модели выигрывают у облачных;
— как рынок переходит от PoC к внедрению и первой эксплуатации;
— какие задачи уже сегодня работают в продакшене — на примере кейсов Docora AI.

Читайте полное исследование на сайте CodeInside — https://clc.to/2m7xWA

Новости по теме
CeMAT RUSSIA 2026 — как объединить данные, ИТ-системы и ИИ
Колибри-АРМ представила новый релиз системы с акцентом на пользовательский опыт
Снижение затрат на подготовку данных до 30%. ITPS представила адаптивный модуль AVIST Oil&Gas на базе машинного обучения на конференции «ГРИМО-2026»

Мы используем необходимые файлы cookie для работы и безопасности сайта. С вашего согласия мы также можем использовать аналитические файлы cookie для анализа посещаемости и улучшения работы сайта.

Подробнее об используемых файлах cookie и обработке данных — в Политике конфиденциальности и обработки персональных данных.