12 ноября открыли исходный код Edge0 -145B и -120B. Как заявляют разработчики, Edge0-145B — первая в мире открытая модель, имеющая такое количество параметров и работающая на локальном устройстве. Модель по возможностям рассуждений, работы с кодом и агентами сравнивают с передовыми облачными моделями. Так ли это, сейчас узнаем. Модель уже можно протестировать на HuggingFace.
Какие задачи решает новая Edge
Все мы знаем, что запуск больших локальных моделей на своих устройствах — иногда невыполнимый процесс. Нам не хватает GPU, которая стала стоить все больше. Разработчики Edge0 уверяют, что пиковый объем памяти для модели 145B составляет 29 ГБ, а скорость декодирования превышает 80 токенов в секунду. Модель ноутбука компания не называет и ориентируется на устройство с 48 ГБ памяти.
Если же внедрять средние по размеру LLM, они могут оказаться неэффективными при выполнении тяжелых задач. Приведенные далее бенчмарки Edge0 с другими моделями могут заставить пользователей усомниться в этом.
По словам разработчиков, модель декомпозирует задачи, пишет и запускает код, отлаживает ошибки и визуально проверяет результаты при работе с проектами наподобие 3D-моделирования, разработка игр, проектирование печатных плат.
Локальная работа с моделью не требует оплаты за токены, и данные могут оставаться на вашем компьютере.
Бенчмарки, техническая информация о модели
У Edge0-145B/120B открытые веса, в базе идет Qwen3.8-Flash-Next. Внутри модели 145B лежат 145 миллиардов параметров и 10 миллиардов активных параметров на токен.
Пул экспертов составляет 84,6B, где 512 экспертов на слой, на каждый токен активируются 10 экспертов и 1 общий.
Сборка Q3_K весит 40.8 ГБ, а на игровой RTX 5090 за 800 000 руб. скорость составляет 120 токенов в секунду.
Внутри Edge0-120B, как нетрудно догадаться, 120 миллиардов параметров и 8,64 миллиардов активных параметров на токен. Пул экспертов составляет 60,4B, где 512 экспертов на слой, на каждый токен активируются 10 экспертов и 1 общий. Сборка Q3_K весит 28 ГБ, на RTX5090 скорость составляет 145 токенов в секунду.
В бенчмарках Edge0-145B сравнивают с китайскими и американскими моделями.
В бенчмарке DeepSWE 1.1, который оценивает программирование и решение инженерных задач, модель набрала 64,6 балла, опередив Qwen3.8-Flash-Next с ее 58,7. Terminal-Bench 2.1, оценивающий работу с терминалом и автономность при выполнении задач, 145B показал 86,52 балла против 78,2 балла у Claude-Opus-4.6 и 83,3 балла у Qwen3.8-Flash-Next. В HLE, оценивающий знания модели в сложных науках и рассуждении, модель 145B набрала 35,4 балла против 40 баллов у Claude-Opus-4.6.
И тут Claude оказался немного сообразительнее, но само заявление от Edge0 понятно — они могут конкурировать с Qwen. Сравнивать себя с Claude Opus 4.6, вышедшей 5 февраля 2026 года, сомнительно: у Anthropic уже есть Claude Opus 5.5.
Выводы по моделям Edge
Edge0-145B и 120B в бенчмарках показали себя с лучшей стороны. Заявления разработчиков подтвердились — модели в работе со сложными задачами и длинным контекстом эффективны. Теперь ждем мнения пользователей о модели. Большим минусом может стать лицензия — модель бесплатна для личного пользования и для разворачивания внутри компании, но зарабатывать на модели можно только после подписания договора с Edge0.
Что думаете про такие «локальные модели»? Пишите в комментариях.
ИИ‑роутер — доступ к 400+ моделям из одной панели
Подключите OpenAI‑совместимый шлюз по единому API‑ключу. Настраивайте сквозную аналитику, отслеживайте лимиты и квотируйте ресурсы.
Комментарии 0