Большие языковые модели (LLM) перестали быть уделом исследователей и стали рабочим инструментом для бизнеса. С их помощью компании автоматизируют поддержку клиентов, пишут код, генерируют контент и анализируют данные быстрее, чем когда-либо. Но у большинства руководителей возникает логичный вопрос: использовать облачные сервисы (OpenAI, Anthropic, Google) или строить собственные локальные решения?
Оба варианта имеют сильные и слабые стороны. Давайте разберём, где локальные модели дают больше выгоды, а где облако остаётся оптимальным решением.
Плюсы:
- Полная безопасность: данные не уходят за пределы вашей инфраструктуры.
- Гибкость: модель можно дообучить под конкретные бизнес-процессы.
- Экономия на масштабе: при больших объёмах запросов локальная модель дешевле облака.
- Минимальные задержки: нет зависимости от интернета.
Минусы:
- Высокая цена входа: нужны GPU, серверы и команда специалистов.
- Поддержка на вашей стороне: обновления и стабильность придётся обеспечивать самостоятельно.
- Отставание от лидеров рынка: облачные модели обновляются быстрее.
Локальные модели - это вариант для компаний, где контроль над данными и кастомизация важнее простоты запуска.
Локальные LLM: когда контроль важнее удобства
Плюсы:
- Доступ к топовым моделям (GPT, Claude, Gemini).
- Масштабируемость без затрат на инфраструктуру.
- Запуск за считанные дни: подключение через API.
- Минимум забот о поддержке.
Минусы:
- Стоимость растёт вместе с количеством запросов.
- Есть риски при работе с конфиденциальными данными.
- Зависимость от внешнего поставщика.
Облачные сервисы - это выбор для тех, кому важна скорость внедрения и качество моделей прямо “из коробки”.
Облачные LLM: скорость и доступ к лучшим технологиям
- Если у вас конфиденциальные данные (банки, медицина, госуслуги).
- Если нагрузка большая и постоянная - подписки на облако выйдут дороже.
- Если нужен кастомный AI под уникальные задачи.
Когда выбрать локальные модели
- Если вы делаете пилот или MVP.
- Если важен доступ к самым свежим моделям.
- Если у вас нет ресурсов на инфраструктуру и команду поддержки.
Когда лучше облако
В последние годы появилось несколько сильных open-source решений, которые можно развернуть локально и адаптировать под задачи бизнеса. Сегодня среди наиболее перспективных моделей:
- LLaMA 3 (Meta), Gemma 3 (Google) и GPT-oss - зрелые и активно поддерживаемые модели, хорошо подходящие для кастомизации и дообучения.
- DeepSeek и Qwen2 - новые игроки, которые показывают впечатляющие результаты в бенчмарках и быстро набирают популярность в сообществе.
- Mistral - компактные и быстрые модели с открытой лицензией, оптимизированные для работы на собственных серверах
Эти решения позволяют компаниям строить гибкие локальные AI-системы с полным контролем над данными и возможностью доработки под специфические бизнес-процессы.
Лучшие локальные LLM в 2025 году
Выбор между локальными и облачными LLM - стратегическое решение, от которого зависит будущее вашего продукта. Мы можем стать партнёром, который проведёт вас через все этапы. Напишите нам, и мы выберем подходящий путь для вашего бизнеса.
Локальные LLM дают бизнесу контроль и безопасность, облачные - гибкость и быстрый доступ к лучшим моделям. Выбор зависит от вашей задачи: строите ли вы долгосрочную стратегию вокруг AI или тестируете идею в формате пилота.
На практике многие компании выбирают гибридный путь: часть процессов отдают локальным моделям, а часть - облачным API. Такой подход позволяет одновременно контролировать данные и использовать передовые технологии.
25/09/2025
Свяжитесь с нами, и мы вместе придумаем, как воплотить ваши идеи в реальность.
Свяжитесь с нами
Свяжитесь с нами
2024 © ООО “Куки эдженси”
Все права защищены
Все права защищены
Республика Беларусь,
220062, г. Минск,
пр-т Победителей, д. 135, пом. 660
220062, г. Минск,
пр-т Победителей, д. 135, пом. 660
УНП 193739886
