Kanał
20 materiałów · ostatnio 13 września 2026 · AI zagraniczne
Sprytnie skwantyzowany Qwen 27B (GSQ-RCO, z MTP) pozwala prowadzić poważną pracę agentową na karcie z 16 GB VRAM — pokazane na RTX 5060 Ti i porównane z RTX 5090. Dla każdego, kto chce lokalnego AI bez wydawania fortuny.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Manolo Remiddi testuje GPT-6 Astra na własnych projektach: kontrola nad komputerem jest realna, inteligencja — nie. Najważniejszy wniosek: o wynikach decyduje harness, nie model — warto budować własną architekturę agentów.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczne omówienie DSH — harnessu AI na licencji MIT, w którym wszystko jest wtyczką. Z przykładami własnych rozszerzeń autora i wnioskiem, że od środowiska, nie tylko od modelu, zależy skuteczność zadań.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Kalkulacja cena–pamięć–przepustowość dla nowych Maców pod lokalne modele: rekomendacja to bazowy Mac Studio M5 Ultra 96 GB za ok. 5 499 $, a nie droższe konfiguracje.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Przewodnik po doborze sprzętu, modelu i harnessu do domowego laboratorium AI — z konkretnymi przepustowościami pamięci, kosztami prądu i realnymi prędkościami generowania.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Qwen 3.8 27B to tylko umiarkowany skok jakości, ale w połączeniu z nowym DeepSeek Harness lokalny model wystarcza do złożonych zadań agentowych. Dla osób budujących lokalny stack AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Argument, że prawdziwym aktywem firmy nie są dane, lecz sposób pracy — skille, pętle, procedury — i że chroni się je hybrydą lokalnego AI z chmurą. Dla osób budujących własne systemy AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Premiera Qwen 3.8 Max jest mniej istotna niż zapowiedziany na przyszły tydzień otwarty model 27B, który da się uruchomić lokalnie na 24–32 GB pamięci.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Analiza opłacalności zakupu sprzętu do lokalnego AI teraz kontra czekania na nowe generacje — dla osób ważących prywatność, stabilność modeli i koszt wejścia.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
OpenAI ścina cenę GPT 5.6 Luna o 80%, ale lokalny Qwen 3.6 27B startuje z wyższego pułapu w kodowaniu. Materiał dla osób budujących własny stack AI na sprzęcie konsumenckim.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Autor przekonuje, że wartość AI mierzy się nie „wdrożonym produktem", lecz codzienną augmentacją pracy. Dla osób szukających praktycznego, suwerennego podejścia do lokalnego i chmurowego AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Dlaczego benchmarki nowych modeli wprowadzają w błąd i jak dobierać model do zadania. Dla osób, które chcą świadomie mieszać modele lokalne z chmurowymi i ciąć koszty.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Emocjonalny felieton: skoro OpenAI nie utrzymało modelu w sandboxie, autor kwestionuje bezpieczeństwo naszych danych i przechodzi na modele open-weight (Kimi K3, GLM) przez API. Dla użytkowników rozważających niezależność od wielkich dostawców.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Lokalne AI daje prywatność, ale nie przejrzystość. Autor tłumaczy, jak balansować inteligencję, szybkość i koszt modeli oraz dlaczego prawdziwe zaufanie wymaga wglądu w dane treningowe.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Kimi K3 dorównuje modelom frontier taniej i bez ograniczeń, ale prawdziwą szansą są jego przyszłe destylacje działające lokalnie. Dla osób badających naukę i budujących na własnym sprzęcie.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny obraz domowego setupu do lokalnej AI: PC z RTX 5090, MX Linux i model Qwen 3.6 27B, uzupełniony tanim modelem chmurowym. Dla osób budujących własne, suwerenne środowisko AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Argument za hybrydowym AI: rób maksimum na modelu lokalnym, który kontrolujesz, a do dużych modeli chmurowych sięgaj tylko doraźnie. Dla budujących na AI biznes lub warsztat.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Publicystyczna krytyka biznesu Big AI i wezwanie do lokalnych/suwerennych modeli, okraszone metaforą jazzu Coltrane'a — bardziej manifest niż konkretna wiedza praktyczna.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Autor przekonuje, że drogie modele nie są 10x lepsze niż tańsze, więc warto rozbijać zadania i dobierać model do problemu zamiast płacić za maksymalną inteligencję. Przydatne dla osób optymalizujących koszty użycia AI w codziennej pracy.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Autor testuje modele pod kątem głębokiej analizy własnych danych i wskazuje zaskakującego zwycięzcę – mały lokalny model Qwen 27B dorównujący gigantom; dla praktyków AI ceniących prywatność i lokalne wdrożenia.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane