AI Coding

Сравнение: Qwen3:30b против GPT-OSS:20b

Сравнение: Qwen3:30b против GPT-OSS:20b

Сравнение скорости, параметров и производительности этих двух моделей

Вот сравнение между Qwen3:30b и GPT-OSS:20b, с акцентом на выполнение инструкций и параметры производительности, спецификации и скорость.

Проблемы структурированного вывода в Ollama GPT-OSS

Проблемы структурированного вывода в Ollama GPT-OSS

Не очень приятно.

Модели GPT-OSS от Ollama (https://www.glukhov.org/ru/llm-performance/ollama/ollama-gpt-oss-structured-output-issues/ “Ollama GPT-OSS”) постоянно сталкиваются с проблемами при работе со структурированным выводом, особенно при использовании с фреймворками вроде LangChain, OpenAI SDK, vllm и другими.

Сравнение структурированного вывода среди популярных поставщиков LLM — OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral и AWS Bedrock

Сравнение структурированного вывода среди популярных поставщиков LLM — OpenAI, Gemini, Anthropic, Mistral и AWS Bedrock

Немного отличающиеся API требуют особого подхода.

Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python

LLM и структурированный вывод: Ollama, Qwen3 & Python или Go

LLM и структурированный вывод: Ollama, Qwen3 & Python или Go

Несколько способов получения структурированного вывода из Ollama

Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.

Протокол контекста модели (MCP) и заметки о реализации сервера MCP на Go

Протокол контекста модели (MCP) и заметки о реализации сервера MCP на Go

Статья о спецификациях и реализации MCP на языке GO

Здесь представлено описание Протокола Контекста Модели (MCP), краткие заметки о том, как реализовать MCP сервер на Go, включая структуру сообщений и спецификации протокола.

Переранжирование документов с помощью Ollama и модели Qwen3 Reranker на языке Go

Переранжирование документов с помощью Ollama и модели Qwen3 Reranker на языке Go

Внедряете RAG? Вот несколько фрагментов кода на Go — часть 2...

Поскольку стандартный Ollama не имеет прямого API для пересчета рангов (rerank), вам потребуется реализовать пересчет рангов с использованием Qwen3 Reranker на GO путем генерации эмбеддингов для пар «запрос-документ» и их оценки.

Переранжирование текстов с помощью Ollama и модели встраивания Qwen3 LLM на языке Go

Переранжирование текстов с помощью Ollama и модели встраивания Qwen3 LLM на языке Go

Внедряете RAG? Вот несколько сниппетов на Golang..

Этот небольшой пример кода на Go для пересортировки вызывает Ollama для генерации эмбеддингов для запроса и для каждого кандидата-документа, затем сортирует их по убыванию косинусного сходства.

Конвертируйте содержимое HTML в Markdown с использованием LLM и Ollama

Конвертируйте содержимое HTML в Markdown с использованием LLM и Ollama

LLM для извлечения текста из HTML...

В библиотеке моделей Ollama есть модели, способные конвертировать HTML-контент в Markdown, что полезно для задач преобразования контента. Это руководство является частью нашего Инструменты документации в 2026: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.

Vibe Coding — Значение и описание

Vibe Coding — Значение и описание

Что такое это модное кодирование с поддержкой ИИ?

Vibe coding — это подход к программированию, управляемый искусственным интеллектом, при котором разработчики описывают желаемую функциональность на естественном языке, позволяя инструментам ИИ генерировать код автоматически.