Najnowszy blog

GLM-5.3-Flash aktywuje około 18 mld parametrów na token, ale nadal jest modelem z 320 mld parametrów i ma około 306 GiB natywnych wag FP8. W tym przewodniku wyjaśniamy, dlaczego zwykłe komputery i pojedyncze konsumenckie karty graficzne...

Prognoza na 2027 rok dotycząca wzrostu zapotrzebowania na domowe serwery AI w miarę zbiegania się lokalnych LLM, prywatnego RAG, mediów AI, automatyzacji, potrzeb prywatności oraz presji infrastruktury chmurowej.

Praktyczny przewodnik po GPT-5.6, lokalnej sztucznej inteligencji, serwerach domowych, prywatnych danych, hybrydowych przepływach pracy, RAG, wywoływaniu narzędzi oraz bezpiecznym korzystaniu z modeli w chmurze.

Stwórz prywatny lokalny workflow AI na Macu + NAS, który oddziela moc obliczeniową Maca od pamięci NAS dla RAG, modeli, wyników, kopii zapasowych i agentów.

Małe biura zaczynają tworzyć dedykowane serwery AI, ponieważ AI staje się wspólną infrastrukturą, a nie tylko kolejną subskrypcją chatbota. Ten przewodnik wyjaśnia, jak działa biuro AI, dlaczego pamięć i narzędzia są ważne oraz kiedy sensowne jest...

Ten raport prognoz analizuje, jak może rozwijać się lokalne wdrażanie LLM w latach 2027–2029, wykorzystując zweryfikowane dane z badań społeczności, publiczne prognozy dotyczące AI PC, dane IDC o wydatkach na infrastrukturę, sygnały z ekosystemu GitHub oraz...

Praktyczny przewodnik po siedmiu lokalnych przepływach pracy AI oraz kiedy używać pamięci NAS, lekkiego indeksowania lub oddzielnego obliczania AI w domowej konfiguracji serwera.

Ten przewodnik wyjaśnia najlepsze umiejętności agentów AI dla użytkowników homelabów, od lokalnego routingu modeli i prywatnego RAG po serwery MCP, Docker, Kubernetes, Home Assistant, monitorowanie oraz przepływy pracy plików NAS. Pomaga twórcom tworzyć bezpieczniejsze, powtarzalne przepływy...