LLM

Корпоративний ландшафт RAG кардинально змінився у 2026 році. Те, що розпочиналося як експериментальні прототипи у 2024 році, еволюціонувало в критично важливу інфраструктуру, яка живить бізнес-операції компаній Fortune 500. Організації, які впроваджують продуктивні системи RAG, повідомляють про зниження операційних витрат на 25-30% та прискорення виявлення інформації на 40%, згідно з останніми галузевими опитуваннями. Однак перехід від proof-of-concept до продуктивного розгортання залишається небезпечним. Багато підприємств виявляють, що фреймворки, оптимізовані для швидкого прототипування, борються під навантаженням продуктивності, тоді як інші опиняються заблокованими в пропрієтарних платформах, які обмежують кастомізацію та контроль. ...

LLM з відкритим кодом (великі мовні моделі) у 2026 році перетворилися з дослідницьких експериментів на готові до виробництва альтернативи пропрієтарним API. Найкращі LLM з відкритим кодом — DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 і Gemma 3 — забезпечують передову продуктивність у міркуванні, кодуванні та мультимодальних завданнях, одночасно забезпечуючи самостійне розміщення та налаштування. Більше половини виробничих розгортань LLM тепер використовують моделі з відкритим кодом, а не закриті API, такі як GPT-5 або Claude. «Момент DeepSeek» у 2025 році довів, що LLM з відкритим кодом можуть відповідати можливостям пропрієтарної моделі за значно менших витрат. Організації, які обирають LLM з відкритим кодом, надають пріоритет конфіденційності даних, передбачуваності витрат, гнучкості тонкого налаштування та незалежності від обмежень швидкості API. Оцінка DeepSeek проти Llama проти Qwen вимагає розуміння архітектури моделі, обмежень ліцензування та варіантів розгортання. LLM з відкритим кодом досягають успіху в областях, які вимагають постійності даних, спеціальної поведінки або великого обсягу висновків, де витрати на API стають непомірно високими. ...