Найкраща LLM модель на сьогодні – зовсім не та, про яку ви думаєте

Qwen3.8-27B – перша локальна модель, яка не потребує потужного заліза, і в той же час настільки достойно працює, що впевнено може замінити хмарні для багатьох задач.

27 млрд параметрів, dense-архітектура, кванти Q8/Q4/Q3, до 262 тисяч токенів нативного контексту – і все це вже реально запускати на consumer hardware.

У відео показую свій досвід з Qwen3.8-27B: від RTX 5060 Ti 16 GB до конфігурації з RTX 5090 Laptop та двома зовнішніми AORUS RTX 5060 Ti AI BOX.

Говоримо про:

І головне – чи дійшли ми вже до моменту, коли локальна модель може не просто запускатися заради експерименту, а реально щодня писати код і виконувати агентні задачі.

Мій висновок щодо Qwen3.8-27B – схоже, що так.

Напишіть у коментарях, на якому залізі ви запускаєте локальні LLM і яку модель зараз вважаєте найкращою.

qwen3.8, qwen3.8-27b, qwen 3.8 27b, qwen, local llm, local ai, локальна llm, локальний ai, локальна ai модель, open weight, open weights, llama.cpp, llama cpp, lm studio, opencode, claude code, rtx 5060 ti, rtx 5090 laptop, ai box, quantization, q4, q8, kv cache, context window, llm українською, штучний інтелект, ai coding, програмування з ai, локальні моделі