Dragone2Migliori LLM locali del 2026: usali con Ollama o LM Studio
https://www.risposteinformatiche.it/migliori-modelli-llm-locali-2026-ollama-lm-studio/
HabrОблачные модели Ollama в задачах code review — честное сравнение на примерах
AI всё чаще используется в разработке: генерация кода, автодополнение, агентные IDE. Но возникает логичный вопрос - можно ли доверить LLM полноценный code review? В этой статье я решил проверить это на практике. Я сравнил несколько моделей, доступных через Ollama Cloud - Qwen 3.5, GPT-OSS и DeepSeek v3.1 - и дал им проанализировать реальные Pull Request из легаси-проекта на Python. Спойлер: некоторые модели показали неожиданно хороший результат.
https://habr.com/ru/articles/1010048/
#code_review #ollama #llm #ai_code_review #pull_request #github #open_source #deepseek #qwen #gptoss
ThomasNew update for the slides of my talk "Run LLMs Locally":
Now including Reranking, Qwen 3.5 (slower than Qwen 3, but includes Vision) and loading models with Direct I/O.
https://codeberg.org/thbley/talks/raw/branch/main/Run_LLMs_Locally_2025_ThomasBley.pdf
#llm #llamacpp #ollama #stablediffusion #gptoss #qwen3 #glm #opencode #localai #mcp
One more update for the slides of my talk "Run LLMs Locally":
Now including text to speech with Qwen3-TTS and Model Context Protocol.
https://codeberg.org/thbley/talks/raw/branch/main/Run_LLMs_Locally_2025_ThomasBley.pdf
#llm #llamacpp #ollama #stablediffusion #gptoss #qwen3 #glm #opencode #localai #mcp
I updated the slides for my talk "Run LLMs Locally":
Now including image generation with Qwen3 and content classification from the Qwen3Guard Technical Report paper.
https://codeberg.org/thbley/talks/raw/branch/main/Run_LLMs_Locally_2025_ThomasBley.pdf
#llm #llamacpp #ollama #stablediffusion #gptoss #qwen3 #glm #opencode #localai
sayzardPython Trending (@pythontrending)
gpt-oss는 OpenAI에서 공개 가중치로 제공하는 언어모델 프로젝트로, 120B와 20B 두 가지 오픈-웨이트 모델(예: gpt-oss-120b, gpt-oss-20b)을 포함한다고 소개됨. 오픈 웨이트 모델 출시는 커뮤니티 기반 연구·응용 확장에 중요한 의미를 가짐.
jordanTell ya what, #Mailroute + #Sortana / #gptoss has made my #email manageable for the first time in maybe 2 decades. Truly amazing.
Nico Martin (@nic_o_martin)
브라우저에서 노트북으로 GPT-OSS(21B 파라미터)를 초당 40토큰으로 실행하는 방법을 설명하는 트윗입니다. 핵심은 MoE(혼합 전문가) 아키텍처이며, @ariG23498가 이 복잡한 주제를 이해하기 쉽게 잘 설명했다는 내용입니다. 브라우저 기반 대형 모델 실행의 성능 향상 사례로 중요합니다.
Naoto Iwase (@naoto_iwase)
제120회 의사국가시험(2026)을 여러 LLM으로 풀어본 벤치마크 결과를 공개했다는 보고입니다. 특히 GPT-OSS-Swallow-120B가 gpt-oss-120b를 능가했으며, 비전 기능이 없어도 GPT-5.2나 Qwen3.5-397B 같은 거대 모델에 근접한 성능을 보였다고 언급합니다. 데이터셋·코드·모든 모델 출력은 GitHub에 공개되어 재현 가능성을 제공합니다.
