Edge0 открыл исходный код Edge0-145B 12 ноября 2026 года вместе с меньшим Edge0-120B, унифицированной платформой вывода и инструментами развертывания. Стартап описывает Edge0-145B как первую модель искусственного интеллекта на устройстве с открытым исходным кодом и 145 миллиардами параметров и заявляет, что она обеспечивает возможности кодирования, рассуждения и агентов, которые конкурируют с передовыми облачными моделями для потребительского оборудования.

Релиз вышел в тот же день, когда его рейтинг поднялся до 219 баллов на Hacker News, где перспектива запуска модели с более чем 100 миллиардами параметров без сервера привлекла значительное внимание разработчиков, следящих за локальным выводом. Подробнее об этой истории — в нашем последние разработки в ИИ.

Цифры, стоящие за претензией на ноутбук

Согласно заявлению компании, Edge0-145B работает на совместимом персональном ноутбуке, таком как MacBook Pro, и дает следующие результаты:

  • 29 ГБ пиковой памяти, что достаточно мало для установки на высокопроизводительных потребительских машинах без выделенного сервера.
  • Предварительное заполнение более 1100 токенов в секунду, позволяющее обрабатывать запросы модели, охватывающие десятки страниц кода, прежде чем начнется генерация.
  • Раскодирование более 80 токенов в секунду, что, как отмечает компания, быстрее, чем человек читает.
  • Типичная мощность примерно 120 Вт, устойчивая работа без регулирования в заявленной настройке.
  • Контекст от 128K до 256K, с практически неизменной скоростью генерации на длинных входных данных.

Эти цифры взяты из собственных опубликованных тестов Edge0, а не из независимого тестирования, и компания выпустила полный набор — веса, структуру вывода и инструменты развертывания — чтобы разработчики могли воспроизводить измерения на своем собственном оборудовании.

Почему модели, встроенные в устройство, остались маленькими

В объявлении содержится полезная информация о том, почему крупные модели исторически отсутствовали в ноутбуках. До сентября 2026 года ограничения памяти удерживали большинство моделей на устройствах ниже 10 миллиардов параметров. Базовая модель устройства Apple Intelligence содержала около 3 миллиардов параметров, а Gemini Nano от Google поставлялась в версиях 1.8B и 3.25B.

Ограничение является физическим: веса модели должны считываться из памяти на каждом этапе генерации, конкурируя за пропускную способность с операционной системой и другими приложениями. Даже модели 35B с агрессивным сжатием может потребоваться около 20 ГБ памяти, что намного превышает возможности телефонов.

Предыдущий выпуск Edge0 показал, в каком направлении движется компания. Модель телефона Edge0-35B сообщила о пиковом объеме памяти ниже 2,5 ГБ, обеспечивая более 37 токенов в секунду на iPhone 18 Pro Max. Edge0-145B имеет параметры примерно в четыре раза больше, чем эта модель, в то время как его конфигурация ноутбука сообщает примерно в два раза большую скорость декодирования при 28 ГБ памяти — компания осторожно отмечает, что эти измерения применимы к различным моделям и оборудованию.

Помощник, который завершает работу

Помимо чистой скорости, Edge0 позиционирует модель как агента, а не чат-бота. В объявлении описывается система, которая планирует, пишет и запускает код, отлаживает ошибки и визуально проверяет результаты таких проектов, как 3D-сцены, игры, аппаратные программы и проекты печатных плат.

Компания сообщает, что результаты кодирования, рассуждения и выполнения инструкций конкурентоспособны по сравнению с конкретными моделями передовых облаков, хотя опубликованные сравнения еще не прошли независимую проверку. Как и в случае с любым тестом, сообщаемым поставщиком, разработчикам захочется ознакомиться с сторонними оценками, прежде чем делать выводы о паритете на переднем уровне.

Аргумент конфиденциальности и стоимости

В основе этой идеи лежат три преимущества по сравнению с облачными рабочими процессами. Локальный вывод не требует платы за API за каждый токен, конфиденциальные данные могут оставаться на устройстве, а основные возможности продолжают работать в автономном режиме. Для предприятий, обрабатывающих регулируемые данные, а также для разработчиков в средах с ограниченной пропускной способностью эти свойства могут перевесить исходные возможности размещенной передовой модели.

Оборудование и электричество, конечно, не бесплатны. Edge0 прямо признает это, отмечая, что его показатели мощности отражают постоянное потребление ~120 Вт — сравнимое с высокопроизводительным ноутбуком, выполняющим требовательную рабочую нагрузку, что имеет реальные последствия для времени автономной работы и нагрева.

Что это значит для местной экосистемы искусственного интеллекта

Прилагаемый к объявлению анализ отслеживает 67 открытых моделей с параметрами не менее 1 млрд из 14 лабораторий, предназначенных для телефонов, ноутбуков и ПК с искусственным интеллектом, и траектория очень крутая. Если сообщаемые цифры подтвердятся при независимой проверке, Edge0-145B будет представлять собой шаг вперед в том, что может размещать потребительское оборудование: класс модели, который до сих пор требовал, чтобы графические процессоры для центров обработки данных стали доступными на машинах, которые уже есть у людей.

Конкуренты движутся в том же направлении. Meta выпустила свою открытую агентную модель Muse Glimmer, созданную для работы на потребительских графических процессорах, а платформа Apple Foundation Models возобновила интерес разработчиков к логическому выводу на устройстве. Разница в масштабе: ничто в нынешней экосистеме открытого веса не приближается к 145B параметрам, ориентированным на бюджет памяти класса ноутбука.

Этот релиз также появился на фоне усиливающихся дебатов о централизации. От браузеров, ориентированных на конфиденциальность, добавляющих агентские потоки платежей до систем логического вывода, ориентированных на локальность, отраслевой лагерь открытого веса провел 2026 год, утверждая, что способный ИИ не обязательно должен жить в центре обработки данных гипермасштабируемого устройства. Edge0-145B — самая агрессивная точка данных в этом аргументе.

Разработчики могут загрузить веса моделей, изучить структуру вывода или попробовать приложение Edge0 на сайте компании. Вопрос о том, выдержат ли тесты проверку сообщества, остается открытым, но, поскольку полный набор тестов выпущен для воспроизведения, эта проверка не займет много времени.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →