Nie znaleziono tematu
Wszystkie tematyModele open-source: Llama, Mistral i inne alternatywy dla zamkniętych modeli.
Centrum wiedzy o Open Source AI
Kiedy ktoś mówi „open source AI”, większość ludzi myśli o darmowym ChatGPT. To nieporozumienie, które prowadzi do rozczarowania — bo open source nie jest darmowy, tylko otwarty. To różnica.
Tu pokażę Ci, kiedy realnie warto sięgnąć po model open-source (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek), a kiedy taniej i szybciej zostać z ChatGPT albo Claude. Z perspektywy człowieka, który decyduje o tym we własnych firmach.
w sprzedaży i biznesie. AI nauczyłem się tak, jak uczyłem 50 000+ ludzi przed nim — przez praktykę.
prowadzę między innymi Galerię Sztuki Współczesnej Kersten i AI Evolution. Każda używa AI inaczej. Każda zarabia.
buduję od zera — m.in. Vivomeal, BoostUrContent, IGCreator, Vixma. Testuję na własnych firmach, zanim oddam Ci to w kursie.
Model open-source to taki, którego wagi (czyli „wiedzę” modelu) możesz pobrać i uruchomić sam. Nie jesteś uzależniony od dostawcy — ani od jego cen, ani od jego dostępności, ani od tego, co on robi z Twoimi danymi.
W praktyce: pobrany model uruchamiasz na swoim komputerze (małe modele) albo na własnym serwerze (większe). Najpopularniejsze rodziny: Llama od Meta, Mistral, Qwen od Alibaby, DeepSeek. Każda ma swoje zalety i ograniczenia.
Sektor publiczny, medyczny, prawniczy. Tam open source na własnej infrastrukturze jest często jedyną drogą do AI w ogóle.
Kiedy masz tysiące zapytań dziennie, open source na własnym sprzęcie potrafi być znacznie tańszy niż API zewnętrznego dostawcy. To matematyka, nie dogmat.
Chcesz, żeby model nauczył się Twojego stylu, branży, słownictwa — trenujesz na własnych przykładach. Bez open source to praktycznie niemożliwe.
DeepSeek ogłosiła 20.10 otwarcie kodu DeepInfer, oprogramowania do uruchamiania swoich modeli AI. Co to oznacza i gdzie sprawdzić licencję oraz wyniki.
DS Bot to nieoficjalna wtyczka open source do DeepSeek Harness. Każdy bot ma własną rolę, model i pamięć, a czat grupowy obsługuje bot-administrator. Dane zostają lokalnie.
Mistral AI pokazało Mistral Large 4 z 1,05 bln parametrów. Sprawdzamy, co deklaruje firma, co pokazują benchmarki i czego jeszcze nie wiadomo, w tym o języku polskim.
DeepSeek wypuścił Harness v0.2 preview: instalatory na macOS i Windows, menedżer wtyczek bez wiersza poleceń oraz zadania cykliczne. Co to daje osobie, która nie koduje?
DeepSeek pokazuje V4.1-Flash z encoder-decoder MoE, milionem tokenów kontekstu i kompresją KV do ~890 bajtów na token. Architektura ma obniżyć koszt agentów AI.
Alibaba wypuściła Qwen3.8-Omni-Flash - model, który jednym ruchem przetwarza tekst, obraz, audio i wideo, z kontekstem 1 mln tokenów i niższą ceną API.
Mozilla wprowadza francuską wersję Firefox Smart Window, opartą na modelu Mistral Small 4. To pierwszy krok w międzynarodowym rozwoju asystenta przeglądania.
Tencent open-sources'uje WeKnora, platformę RAG-to-agent z ponad 25 tys. gwiazdek na GitHubie, wraz z oficjalną wtyczką do DeepSeek Harness dla firmowych baz wiedzy.
DeepSeek zatrudnił underwriterów, w tym Citic Securities, i planuje debiut na Shanghai Star Market jeszcze w tym roku. Wycena rośnie w tempie, które trudno ogarnąć.
DeepSeek pokazuje, że przyszłość agentów AI nie leży w większych modelach, tylko w tańszej pamięci i szybszym przetwarzaniu długiego kontekstu.
DeepSeek formalnie wypuścił V4.1 Flash i od 14 września przekierowuje żądania do V4 Pro na nowy model z niższymi stawkami.
Nie musisz umieć programować, żeby poprosić AI o kod. Pokazuję konkretne techniki promptowania na przykładzie Code Llama od Mety - krok po kroku.
Krótko o tym, co realnie pyta większość czytelników.
117 lekcji bez kodowania. Zacznij od zera.
