Обзор всех движков для локального ИИ (2026) — Ollama, LM Studio, vLLM и 2 новинки

Большинство людей выбирают свой локальный движок ИИ после просмотра первого же обучающего видео — и больше об этом не задумываются. Для общения это нормально. Но как только вы подключаете локальную модель к программистскому агенту или делитесь ею со своей командой, неправильный движок незаметно снижает скорость, память и иногда безопасность. Вот о чём вам никто не говорит: одинаковые веса, одинаковый компьютер — разные движки могут означать в несколько раз большую скорость. А некоторые движки заставляют работать модели, которые «не должны помещаться» на вашей машине вообще. В этом видео я разделяю 8 движков на 5 чётких категорий: Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX, гиганты vLLM и SGLang — и два совершенно новых специалиста под названием Splash и FreeToken, появившиеся всего несколько недель назад. Их заявления о скорости просто поражают. Один из них может быть именно тем, что нужно вашей машине. Другой можно смело игнорировать… пока что. В конце у вас будет простая схема принятия решений: ваше оборудование на входе, правильный движок на выходе. Разделы 0:00 Приложение против движка — вы выбираете движок, а не приложение 1:40 Три вопроса, которые решают всё 2:20 Дорожка 1: Ollama и LM Studio — просто работают 3:10 Подвох: 175 000 открытых серверов 3:50 Дорожка 2: llama.cpp — полный контроль 4:40 Дорожка 3: MLX и Splash — дорожка для Mac 5:30 Спекулятивное декодирование: объяснение 2-кратной скорости 6:00 Подвох Splash: всего две модели 6:30 Дорожка 4: FreeToken — большой MoE на небольшом GPU 7:20 Подвох FreeToken 7:50 Дорожка 5: vLLM и SGLang — обслуживают команды 8:40 Карта принятия решений 9:30 Вердикт: модель делает его умным, движок — быстрым Какие движки... Вы сейчас работаете — и карта решений привела вас куда-то в новое место? Расскажите мне в комментариях. Подписывайтесь на канал, чтобы увидеть практические сравнения локального ИИ без лишней рекламы: https://www.youtube.com/@MorgansCode?... Источники Ollama — https://github.com/ollama/ollama LM Studio — https://lmstudio.ai llama.cpp — https://github.com/ggml-org/llama.cpp vLLM — https://github.com/vllm-project/vllm SGLang — https://github.com/sgl-project/sglang Splash (Inco AI) — [ссылка на репозиторий] FreeToken (FlashML) — [ссылка на репозиторий] #LocalAI #Ollama #LLM #AI