В недавнем вводном материале мы довольно подробно выясняли, по какой причине пользователю, имеющему свободный доступ даже к бесплатным версиям полноценных облачных языковых моделей (БЯМ), не говоря о подписке на платные, может понадобиться развёртывать локальный ИИ — и решать с его помощью какие бы то ни было практические задачи. Прекрасно осознавая, что перечень предложенных нами разновидностей таких задач неполон (хотя и довольно обширен — статья с его рассмотрением получилась объёмистой), мы призываем читателей дополнять его в комментариях и/или письмах в редакцию: вполне вероятно, что какое-то бесспорно полезное и приятное приложение мы и упустили. А пока будем переходить к делу: активируем рабочую среду Unsloth Desktop (или установим её с нуля — благо, это недолго), загрузим одну из наиболее актуальных на сегодня моделей с открытыми весами и посмотрим, на что та годится. Но для начала всё-таки поясним, почему для первой «Мастерской» такого рода остановили свой выбор именно на Qwen3.8, которую китайские товарищи из Alibaba представили в пригодной для запуска на персоналке версии 27B (с 27 млрд рабочих параметров) спустя всего несколько дней после того, как анонсировали в августе 2026 г. свою новую флагманскую большую языковую модель (БЯМ) этого поколения, Qwen3.8-Max с 2,4 трлн параметров.
По итогам прохождения независимого бенчмарка Intelligence Index модель Qwen3.8-27B заработала 41 балл — совсем немногим меньше проприетарной GPT-5.6 Luna. Важное замечание: сам бенчмарк…
