Теперь при заказе GPU-сервера вы можете выбрать новые предустановленные LLM-модели или установить их через личный кабинет.
Новые LLM
Флагманская модель семейства Qwen третьего поколения от Alibaba.
Объем: 32 млрд параметров, что обеспечивает высокую точность и способность работать со сложными задачами.
Возможности: генерация связного текста, анализ документов, решение задач понимания языка.
Применение: чат-боты корпоративного уровня, многоязычная поддержка, автоматизация бизнес-процессов.
Особенности: повышенная точность reasoning-задач и работа с длинными контекстами.
Специализированная версия Qwen, оптимизированная под задачи разработки.
Возможности: генерация и объяснение кода, автодополнение функций, исправление ошибок.
Поддержка языков программирования: Python, C++, Java, Go, JavaScript и другие.
Применение: помощь в разработке ПО, ускорение написания кода, интеграция в IDE и DevOps-процессы.
Особенности: улучшенная обработка синтаксиса и способность анализировать большие фрагменты исходного кода.
Открытая LLM-модель с 20 млрд параметров, ориентированная на универсальное использование. Это отличный баланс качества и требований к ресурсам.
Возможности: генерация текста, ответ на вопросы, поддержка диалога.
Применение: ассистенты, чат-боты, системы поиска и анализа информации.
Особенности: полностью open-source, гибкие настройки и легкая интеграция в существующие решения.
Также вы можете заказать серверы с другими предустановленными LLM: DeepSeek-r1-14b, Gemma-3-27b-it, Llama-3.3-70B, Phi-4-14b
Преимущества использования LLM на собственных GPU-серверах
Полный контроль — управляете вычислительной средой и безопасностью.
Приватность — данные остаются на вашем сервере и не передаются на сторонние платформы.
Гибкость выбора — разные модели под разные сценарии: универсальная, для кода или для задач общего назначения.
Масштабируемость — можно запускать несколько моделей параллельно.
Отсутствие ограничений — нет лимитов запросов или других ограничений от сторонних сервисов.
Заказать LLM-модель можно уже сейчас при конфигурировании GPU-сервера или в личном кабинете.