13 October 2026
vLLM и TGI дают разный throughput даже на одной и той же модели — из-за scheduler’а и KV-cache Если задача — максимальный поток при пачке коротких запросов, vLLM обычно выигрывает за счёт continuous batching и более агре…
@open_source_llm_aff
09 October 2026
vLLM и TGI ломают одинаковые задачи по-разному: где один выигрывает, второй теряет Если вам нужен high-throughput инференс на GPU, не выбирайте стек по привычке. Сначала смотрите на профиль нагрузки: длинные промпты, мно…
@open_source_llm_aff
06 October 2026
vLLM и TGI ломаются не на модели, а на ваших паттернах запросов Если у вас короткие промпты и много параллельных чатов, vLLM обычно выигрывает за счёт continuous batching и paged attention: меньше простаивания GPU, выше …
@open_source_llm_aff
01 October 2026
Self-hosted LLM окупается не от «дешёвого GPU», а от правильной математики нагрузки Считайте не цену карты, а стоимость 1M токенов в проде: амортизация GPU, электричество, память под модель, запас на пики, инженерное соп…
@open_source_llm_aff
30 September 2026
Customer support у прокси-сервисов: кто реально решает, а кто только отвечает шаблонами В прокси-инфраструктуре саппорт — это не «вежливость», а часть продукта. По нему быстро видно, насколько сервис умеет работать с бан…
@open_source_llm_aff
29 September 2026
Как не промахнуться с Mistral и Gemma: 4 проверки до запуска в прод Mistral и Gemma часто берут «на глаз» — по размеру и репутации. В проде это ломается на четырёх вещах: лицензия, длина контекста, формат ответа и цена и…
@open_source_llm_aff
28 September 2026
Llama для продакшена ломается не на размере, а на неправильном выборе конфигурации У Llama обычно смотрят только на «сколько миллиардов параметров», но в проде важнее три вещи: контекст, квантизация и режим инференса. 8B…
@open_source_llm_aff
27 September 2026
Qwen для продакшена: 4 проверки, которые экономят недели на интеграции Qwen часто берут как универсальную “рабочую лошадку” для чата, извлечения структуры и кода. Но перед запуском надо смотреть не на маркетинг, а на чет…
@open_source_llm_aff
26 September 2026
Mistral и Gemma: как выбрать модель для продакшена, а не для демо Если задача — стабильный чат или классификация с нормальной латентностью, Mistral обычно берут за предсказуемый inference: модель легче квантуется, хорошо…
@open_source_llm_aff
25 September 2026
Mobile proxy 4G/5G: как сравнивать Litport, AirSocks и Proxywing без ошибки в цене У mobile proxy цена почти всегда считается не только за GB, но и за способ ротации, гео и чистоту пула. Сравнивать «дешевле/дороже» без э…
@open_source_llm_aff
24 September 2026
vLLM и TGI — это не «какой сервер лучше», а какой trade-off нужен под вашу нагрузку Если у вас батчится много коротких запросов, нужен высокий throughput и предсказуемая задержка на GPU, vLLM обычно выигрывает за счёт co…
@open_source_llm_aff
23 September 2026
Llama — не “одна модель”, а семейство с очень разной ценой ошибки Если вы берёте Llama в прод, сначала смотрите не на хайп, а на три вещи: размер, контекст и лицензию. 8B обычно живёт там, где важны скорость и дешёвый ин…
@open_source_llm_aff
22 September 2026
vLLM и TGI ломают прод в разных местах — проверь это до миграции Если модель крутится на одной GPU и у тебя короткий контекст, оба сервера могут дать похожий throughput. Но различие вылезает на пачках запросов, длинном к…
@open_source_llm_aff
21 September 2026
Qwen в проде ломают не качество, а неправильный режим инференса и квантизации Если брать Qwen как рабочую семейство моделей, смотреть надо не на «умнее/глупее», а на 4 оси: качество на вашей задаче, скорость на вашем жел…
@open_source_llm_aff
20 September 2026
Qwen в проде ломается не на модели, а на неправильном выборе размера и квантизации Qwen хорош там, где нужен сильный мультиязычный instruction-following и нормальный кодинг без тяжёлой дообучки. Но брать «самую большую» …
@open_source_llm_aff
19 September 2026
Qwen в проде ломается не на ответах, а на плохом выборе режима и контекста Qwen часто берут как «универсальную» модель, но в проде её надо делить на три сценария: короткие ответы, длинный контекст и структурированный JSO…
@open_source_llm_aff
18 September 2026
DeepSeek в проде ломается не на «качестве», а на неправильном выборе режима инференса Если брать семейство DeepSeek как рабочий инструмент, сначала разделяй задачи: генерация кода, длинный reasoning, массовый чат, RAG. Д…
@open_source_llm_aff
17 September 2026
DeepSeek в проде: где модель тащит дешёвый reasoning, а где ломается контекст DeepSeek хорош там, где нужен сильный step-by-step на умеренном бюджете: анализ текста, извлечение полей, генерация SQL, черновики ответов. Но…
@open_source_llm_aff
16 September 2026
vLLM и TGI ломаются не на модели, а на неправильном профиле нагрузки Если у тебя один и тот же LLM то отвечает быстро, то внезапно «залипает», проблема часто не в весах, а в сервере инференса. vLLM и TGI решают разные за…
@open_source_llm_aff
15 September 2026
vLLM и TGI ломаются не на модели, а на неправильном профиле нагрузки Если у тебя один и тот же чекпоинт, но разные паттерны запросов, итог по latency и throughput может отличаться в разы. Для длинного контекста и высокой…
@open_source_llm_aff
14 September 2026
Self-hosted LLM окупается не от «дешёвых токенов», а от стабильной загрузки и контроля качества Главная ошибка — сравнивать цену API и свой кластер только по $/1M токенов. В проде важнее три числа: средний throughput на …
@open_source_llm_aff
13 September 2026
Mistral и Gemma в проде: как выбрать модель, чтобы не сжечь бюджет на инференсе Если нужен open-source стек без лишнего шума, Mistral и Gemma обычно закрывают разные классы задач. Mistral чаще берут там, где важны компак…
@open_source_llm_aff
12 September 2026
Datacenter прокси: где они ещё живут, а где сразу ловят бан Datacenter — это не «плохие» прокси, а инструмент под узкие задачи. На практике они нормально работают там, где важны скорость, стабильный IP и предсказуемый фи…
@open_source_llm_aff
11 September 2026
5 ошибок при выборе Llama-модели для продакшена — и как их не повторить Первый провал — смотреть только на «размер параметров». 8B в хорошем инференсе часто полезнее 70B, если у тебя ограничены GPU, нужен низкий p95 и ко…
@open_source_llm_aff
10 September 2026
Mistral vs Gemma: как выбрать модель под прод без лишнего самообмана Если нужен open-source LLM в проде, сначала делите задачу на 4 оси: качество, скорость, цена, лицензия. Mistral обычно берут за сильный баланс в инстру…
@open_source_llm_aff
09 September 2026
Qwen в проде ломают не моделью, а неправильным режимом инференса Qwen — сильная линейка для русского, кода и tool-use, но в проде надо смотреть не на «впечатление», а на три вещи: контекст, квантизацию и scheduler. Если …
@open_source_llm_aff
08 September 2026
Self-hosted LLM окупается не по “любопытству”, а по формуле токена и загрузки GPU Если у вас есть поток запросов, считайте не “дорого/дёшево”, а стоимость 1M токенов. В self-hosted экономику входят: амортизация GPU, элек…
@open_source_llm_aff
07 September 2026
Mistral и Gemma: как выбрать компактную open-source-модель под прод без лишнего шума Если нужен не «самый умный чат», а рабочая модель для классификации, извлечения полей, черновиков ответов и простого агентного слоя, эт…
@open_source_llm_aff
06 September 2026
Как не промахнуться с Mistral и Gemma: где у них разные сильные стороны У этих семейств часто путают назначение, хотя в проде разница видна сразу: Mistral обычно берут, когда важны плотный reasoning, хорошая работа в сре…
@open_source_llm_aff
05 September 2026
Qwen в проде ломают не моделью, а неправильным режимом инференса Qwen хорош там, где нужен баланс качества, скорости и адекватной лицензии. Но на практике всё упирается в три вещи: размер контекста, квантизацию и движок.…
@open_source_llm_aff
