SCANOVICHЛаборатория прикладных исследований ИИ

Приватный локальный ИИ

Сколько работы с речью, поиском и ассистентами можно оставить внутри периметра владельца, на его собственном оборудовании, без потери качества?

Статус
идёт
Обновлено
2026-11-11
Проекты направления
Services-BGE
VoiceToText
Аналитика звонков
Приватное AI-рабочее место

Почему ответ неизвестен

Некоторые документы и записи не могут покидать здание. Локальные модели меньше облачных, и честный ответ на вопрос «достаточно ли локального» зависит от задачи, языка и оборудования. Его приходится измерять в каждом случае отдельно.

Метод

  • Построить локальную версию как настоящий инструмент, которым пользуются каждый день, и затем измерить её.
  • Держать каждый сервис за стандартным интерфейсом, чтобы локальную и облачную модель можно было поменять местами и сравнить на одних входах.
  • Публиковать код и стенд для измерений.

Что измеряем

  • Качество относительно облачного базового уровня на тех же входах.
  • Задержку на обычном оборудовании.
  • Что всё ещё должно покидать периметр, если должно.

Результаты на сегодня

  • Голосовой ввод, который целиком работает на Mac, выпущен с открытым кодом и локальным сервером со стандартным аудиоинтерфейсом.
  • Сервисы эмбеддингов и переранжирования, которые с одной машины обслуживают несколько наших проектов.
  • Эталонный стенд аналитики звонков, где аудио и расшифровки остаются на дисках владельца.
  • Приватное рабочее место с чатом, которое направляет запросы в модели по выбору владельца.

Что дальше

Установка поискового стенда на Linux-машину клиента одной командой.

Доказательства

  • 92%

    вопросов получают нужный фрагмент на первом месте при поиске с переранжированием. Простой текстовый поиск — 38%.

    Измерено 2026-11-11 · Источник: github.com · MEMORY-BENCH.md
  • 6 из 6

    раз побеждает подброшенная ложная заметка без уровней доверия. Когда проверенные файлы в приоритете — ни разу.

    Измерено 2026-11-11 · Источник: github.com · MEMORY-BENCH.md
  • 0,861

    полнота на первом месте у лучшей из двух моделей переранжирования на русском демонстрационном наборе. У второй — 0,750.

    Измерено 2026-11-11 · Источник: github.com · COMPARISON.md
  • v2.2.0 · MIT

    Открытый выпуск, который собирается из исходников одной командой.

    Измерено 2026-11-11 · Источник: github.com · VoiceToText
  • Эталонный стенд

    Рабочий конвейер за веб-интерфейсом, HTTP-интерфейсом и командной строкой.

    Измерено 2026-07-17 · Источник: github.com · Scanovich.ai-audio-call
  • Эталонный стенд

    Рабочий прототип с документами об архитектуре и возможностях в репозитории.

    Измерено 2026-07-17 · Источник: github.com · scanovich-webUI