5 причин использовать локальные инструменты ИИ вместо Copilot или ChatGPT — Попробовать может каждый, так зачем бы не воспользоваться?

Понятно, что когда люди думают об искусственном интеллекте, они часто представляют себе ChatGPT или других популярных онлайн-чат-ботов, таких как Copilot, Google Gemini, Perplexity, которые широко освещаются в новостях. Однако важно отметить, что искусственный интеллект охватывает гораздо более широкий спектр технологий, чем просто чат-боты.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Существует множество ситуаций, когда искусственный интеллект (ИИ) может быть полезен без использования облачных инструментов, например, для повышения производительности на ПК Copilot+, редактирования видео, транскрибирования аудио, запуска локальных языковых моделей или улучшения совещаний Microsoft Teams.

Вот пять убедительных причин рассмотреть возможность использования локального ИИ вместо онлайн-альтернатив. Таким образом, текст сохраняет разговорный тон, предоставляя четкую и краткую информацию о преимуществах использования локального ИИ по сравнению с онлайн-вариантами.

Но прежде, предостережение

Прежде чем мы начнем, позвольте мне обратить ваше внимание на важный фактор — аппаратное обеспечение. Важно отметить, что если у вас нет оборудования, соответствующего требованиям, вы не сможете напрямую использовать некоторые из новейших локальных языковых моделей (LLM), например, ту, о которой я упоминал.

Copilot и персональные компьютеры предлагают ряд встроенных возможностей, которые вы можете использовать благодаря нейронному процессору (NPU). Хотя не каждому ИИ нужен NPU, вычислительная мощность должна исходить из какого-то источника. Прежде чем начать использовать какой-либо локальный ИИ-инструмент, убедитесь, что вы понимаете его требования.

1. Вам не нужно быть онлайн

Очевидно, что этот тип ИИ функционирует непосредственно на вашем персональном компьютере. Однако, хотя приложение Copilot интегрировано с Windows 11, как ChatGPT, так и Copilot нуждаются в постоянном подключении к интернету для эффективной работы, несмотря на эту интеграцию.

20b) может быть использован прямо с вашего локального компьютера без какого-либо подключения к интернету. Хотя он может быть не таким быстрым, как новейший GPT-5, эта модель, основанная на GPT-4, предлагает гибкость в использовании в любое время и в любом месте.

Аналогично, это правило применимо и к другому программному обеспечению, например, к генераторам изображений. В отличие от онлайн-инструментов, для создания изображений с помощью которых необходимо подключение к интернету, Stable Diffusion может работать в автономном режиме непосредственно на вашем компьютере. В то же время, инструменты на основе искусственного интеллекта в видеоредакторе DaVinci Resolve также работают в автономном режиме, используя ресурсы вашей локальной системы.

Имея локальный ИИ, вы получаете полную переносимость и усиленный контроль над своей собственностью. Это означает, что вы больше не зависите от серверной мощности и связанных с ней ограничений или условий обслуживания. Кроме того, вы избегаете влияния изменений в моделях этих компаний или потери доступа к более старым из них, которые могут вам нравиться. Переход к GPT-5 вызвал эту дискуссию у многих пользователей по этим самым причинам.

2. Улучшенные настройки конфиденциальности в автономном режиме

Эта точка является развитием первоначальной и требует отдельного выделения. При взаимодействии с онлайн-инструментом это подразумевает передачу ваших данных мощному компьютерному сервису, расположенному в облаке. Недавний пример – разговоры ChatGPT, которые, как сообщается, были извлечены и отображены в результатах поиска Google при определенных обстоятельствах.

Когда вы используете онлайн-инструмент искусственного интеллекта, вы, по сути, отказываетесь от контроля над своими данными по сравнению с использованием локального ИИ на вашем устройстве. Использование локального ИИ гарантирует, что ваши данные останутся в пределах вашего устройства, что является важным аспектом, если вы работаете с конфиденциальной или чувствительной информацией, поскольку поддержание безопасности и конфиденциальности имеет первостепенное значение в таких случаях.

Хотя ChatGPT предлагает функцию, похожую на режим инкогнито, ваши данные все равно передаются с вашего устройства. Локальный ИИ, с другой стороны, работает полностью в автономном режиме, сохраняя всю информацию внутри вашей системы. Такая настройка упрощает соблюдение законов о суверенитете данных и региональных правил защиты данных, поскольку меньше данных необходимо передавать или хранить внешне.

Помните это: если вы загружаете LLM со своего устройства на платформы, такие как Ollama, любые внесенные вами изменения будут опубликованы. Аналогично, активация веб-поиска для локальных моделей, таких как gpt-oss:20b или 120b, означает потерю некоторой конфиденциальности.

Стоимость и воздействие на окружающую среду

Эксплуатация больших языковых моделей требует значительного количества энергии, будь то использование дома или на платформе, такой как ChatGPT. Однако управление как вашими финансовыми расходами, так и воздействием на окружающую среду более осуществимо, когда эти машины работают дома.

Базовая версия ChatGPT не бесплатна. За кулисами функционирует крупный дата-центр, обрабатывающий ваши запросы и потребляющий огромное количество электроэнергии, что оказывает негативное воздействие на окружающую среду. По мере роста энергопотребления искусственным интеллектом и усиления его влияния на нашу планету, поиск решений этой проблемы останется насущной необходимостью.

В отличие от этого, самостоятельное управление LLM (Локальной обучающей машиной) дает вам полный контроль. Представляя идеальный сценарий, мой дом мечты был бы украшен солнечными панелями, заряжающими массивный аккумулятор для питания нескольких компьютеров и игрового оборудования. К сожалению, у меня пока нет такого дома. Однако это может стать реальностью для меня — это служит наглядным примером контроля и самодостаточности.

Финансовые последствия использования этих сервисов легче понять, когда они визуализированы. Хотя бесплатные версии онлайн-инструментов искусственного интеллекта полезны, они не предлагают самых передовых функций. Именно поэтому такие компании, как OpenAI, Microsoft и Google, предоставляют премиум-подписки, которые предлагают дополнительные преимущества. Например, ChatGPT Pro стоит 200 долларов в месяц, что составляет 2400 долларов в год за доступ к его топовым услугам. Если вы используете что-то вроде API OpenAI, вам будет выставляться счет на основе вашего использования.

Вместо этого рассмотрите возможность использования LLM на вашей текущей игровой установке. Как я! К счастью, у меня есть система, оснащенная RTX 5080 и 16 ГБ VRAM. Когда я не играю в игры, я могу использовать ту же видеокарту для задач ИИ, используя бесплатную LLM с открытым исходным кодом. Если у вас есть необходимое оборудование, почему бы не использовать его по максимуму вместо того, чтобы тратить дополнительные деньги?

4. Интеграция LLM в ваш рабочий процесс

Я только начал это изучать, так как я все еще новичок в программировании. Однако, установив Ollama на свой компьютер вместе с языковой моделью с открытым исходным кодом (LLM), я теперь могу настроить AI-партнера по программированию, совместимого с VS Code на Windows 11. Эта локальная настройка позволяет мне иметь личного AI-помощника по кодированию.

Кроме того, есть некоторое пересечение с другими пунктами этого списка. Хотя GitHub Copilot предлагает бесплатный уровень, его возможности ограничены по сравнению с премиум-версией, для оптимального использования которой требуется оплата. Важно отметить, что использование GitHub Copilot, Copilot, ChatGPT или Gemini требует подключения к интернету. Запуская локальную LLM, вы можете обойти эти ограничения и потенциально более эффективно интегрировать ее в свой рабочий процесс, поскольку она работает независимо от подключения к интернету.

Аналогично, когда дело доходит до инструментов искусственного интеллекта, которые не являются чат-ботами, Copilot+ выполняет схожую функцию. Хотя я скептически отношусь к его текущим возможностям, оправдывающим уровень ажиотажа, его основная цель — использовать ваш компьютер для бесшовной интеграции искусственного интеллекта в ваши повседневные рабочие задачи.

Локально установленный искусственный интеллект предоставляет вам большую гибкость в выборе инструментов, которые наилучшим образом соответствуют вашим требованиям. Различные модели машинного обучения могут превосходить в разных областях, например, в программировании по сравнению с другими задачами. Когда вы взаимодействуете с онлайн-чатом, вы используете предустановленные ими модели, а не ту, которая адаптирована для конкретной цели. Однако, с локально хранящейся языковой моделью вы также получаете возможность настраивать модель в соответствии с вашими уникальными потребностями.

В конечном счете, используя локальные инструменты, вы можете создать свой собственный рабочий процесс, адаптированный к вашим конкретным потребностям.

5. Образование

Вместо традиционного обучения в классе я имею в виду самообразование в области искусственного интеллекта, которое вы можете удобно получить дома, используя свои личные устройства. У вас есть возможность получить глубокое понимание искусственного интеллекта и того, как он применяется к вашей жизни, не выходя из дома.

В ChatGPT есть что-то необыкновенное — он может достичь так много, используя всего несколько слов, набранных в поле приложения или браузера. Это поистине невероятно, отрицать это невозможно. Однако понимание внутреннего устройства этой технологии имеет решающее значение. Знание его аппаратных требований, ресурсов и даже создание собственного AI-сервера или тонкая настройка моделей языковых моделей с открытым исходным кодом может дать ценные сведения.

Искусственный интеллект никуда не денется, поэтому вам может быть полезно создать собственное пространство для его дальнейшего изучения. Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом или профессионалом, использование этих инструментов на локальном уровне предоставляет вам гибкость в проведении экспериментов. Используя собственные данные, вы можете избежать зависимости от одной модели, привязки к облаку конкретной компании или ограничений, связанных с подпиской.

Несомненно, использование небольших языковых моделей локально для отличной производительности, таких как Gemma, Llama или Mistral, имеет свои преимущества, но важно отметить, что более крупные модели с открытым исходным кодом, такие как новая gpt-oss:120b от OpenAI, могут не функционировать оптимально даже на высокопроизводительных системах, таких как современные игровые ПК. Иными словами, если у вас нет значительно мощной аппаратной конфигурации, эти более крупные модели могут испытывать трудности с обеспечением удовлетворительной производительности.

20b, который выигрывает от своих способностей к рассуждению, но может работать с меньшей скоростью в результате.

На данный момент у вас может не быть немедленного доступа к самым передовым моделям, таким как GPT-5, для личного использования дома. Существуют исключения, такие как Llama 4, которую можно загрузить, но для ее запуска требуется мощное оборудование, пока не появятся облегченные версии. Кроме того, более старые модели имеют более ранние даты прекращения обучения.

Тем не менее, существует множество убедительных аргументов в пользу экспериментов с отечественными решениями в области искусственного интеллекта вместо того, чтобы полагаться исключительно на веб-сервисы. По сути, если ваше оборудование способно на это, почему бы не попробовать этот подход и не оценить результаты самостоятельно?

Смотрите также

2025-08-09 23:41