Локальные и облачные модели: выбор по сценарию

В 2026 локальный инференс (Ollama, LM Studio, vLLM, …) и облачные API сосуществуют — у каждого свои задачи.

Когда локально

• Данные не должны уходить в сеть.
• Высокая частота и низкая цена за запрос — если готовы держать GPU/CPU.
• Чувствительность к задержке и приемлемость меньших моделей.

Когда облако

• Нужны топ мультимодальность, огромный контекст или свежие закрытые веса.
• Эластичный потребление на старте.
• Нет людей на сопровождение сервинга.

Гибрид

Чувствительная предобработка on‑prem, сводки и креатив в облаке. Делите данные по уровням, а не «всё тут или всё там».