GPT-5.3-Codex-Spark: real-time кодинг у 2026 — що це і навіщо
GPT-5.3-Codex-Spark — перша real-time модель Codex: >1000 токенів/сек на Cerebras. Чим відрізняється від GPT-5.5, як увімкнути в Codex App
Блог про веброзробку та програмування
Корисні статті про Java, Spring, SEO, фронтенд та сучасні технології. Поради, приклади, лайфхаки для розробників
Пошук:
Категорії
Codex від OpenAI: повний гід 2026
GPT-5.3-Codex, Spark, GPT-5.5 — всі моделі Codex у порівняльній таблиці. Де запустити, яку модель обрати, як почати. Практичний огляд від розробника
Ollama REST API: інтеграція у свій застосунок — Java, Python, JavaScript
Повний гайд по Ollama API: /api/chat, стрімінг, ембединги, tool calling. Приклади на Java (WebClient + Spring Boot), Python і JavaScript з робочим кодом.
Ollama vs ChatGPT vs Claude: яка задача вимагає хмари
Чесне порівняння без фанатизму: де Ollama виграє на приватності і вартості, де ChatGPT і Claude попереду. Матриця вибору і реальний підрахунок цін 2026.
DeepSeek V4 Pro у 2026: повний розбір — архітектура, бенчмарки і коли переходити вигідно
DeepSeek V4 Pro — 1.6T параметрів, MIT-ліцензія, $3.48/M output vs $25/M у Claude Opus 4.7. Розбираємо архітектуру, реальні бенчмарки, де Pro виграє, де програє
Міграція з deepseek-chat на DeepSeek V4: що зламається до 24 липня
deepseek-chat і deepseek-reasoner зникнуть 24 липня 2026. Матриця ризиків, таймлайн міграції і 15-хвилинний чеклист для технічних менеджерів.
Що означає GPT-5.5 для ринку AI у 2026 році
Що GPT-5.5 означає для ринку, SaaS і кар'єри розробника. SaaSpocalypse, загибель prompt engineering, можливості solo founder — аналіз від практика.
GPT-5.5 vs GPT-5.4: що змінилося у 2026 році
Детальний порівняльний аналіз GPT-5.5 і GPT-5.4: бенчмарки, реальна вартість міграції та чек-лист — коли переходити варто, а коли GPT-5.4 досі достатньо.
DeepSeek V4 Flash у 2026: що це, скільки коштує і як запустити без GPU
DeepSeek V4 Flash — 284B MoE, 1M контекст, $0.14/M токенів. Повний огляд архітектури, бенчмарків та запуску через Ollama Cloud і DeepSeek API. Від практика.
Claude Opus 4.7 для RAG: як я тестував модель на реальних документах
Протестував Claude Opus 4.7 на 400 юридичних PDF у своїй RAG-системі AskYourDocs. Порівняв з Llama 3.3 70B — що виграє, що коштує, коли брати.
Claude Opus 4.7: детальний огляд моделі Anthropic у 2026
Claude Opus 4.7 вийшов 16 квітня 2026. SWE-bench Pro 64.3%, vision 3.75 MP, ціна $5/$25. Розбираю що нового, breaking changes та реальний досвід у RAG.
Gemma 4 26B MoE: підводні камені і коли це реально виграє
Правда про Gemma 4 26B MoE яку не пишуть в рекламних оглядах. Свопінг на Mac 24 GB, 2 токени/сек, баги Flash Attention.
Reasoning mode в Gemma 4: як вмикати, коли потрібно і скільки коштує — 2026
Що таке thinking mode в Gemma 4, як він працює через Ollama, як скоротити або вимкнути через /no_think. Реальні тести на M1 16 GB
Gemma 4: повний огляд — розміри, ліцензія, порівняння з Gemma 3
Що таке Gemma 4, які розміри моделей, ліцензія Apache 2.0, порівняння з Gemma 3 по бенчмарках і як запустити через Ollama. Повний огляд від Google DeepMind
Gemma 4 на M1 16 GB — реальні тести: код, текст, швидкість
Тестую Gemma 4 через Ollama на MacBook Pro M1 16 GB. Порівняння з Qwen3:8b і Mistral Nemo на реальних задачах: генерація Spring Boot коду та тексту. Чесний огля
Як модель LLM вирішує коли шукати — механіка прийняття рішень
tool_choice, CoT reasoning, опис інструменту і галюцинація від впевненості — як модель вирішує шукати чи ні, і як це зламати чи налагодити.
Tool Use vs Function Calling: механіка, JSON schema і зв'язок з RAG
LLM не виконує функції — вона їх описує у JSON. Розбираємо tool_choice, повний цикл виклику, різницю між RAG pipeline і Tool Use — з прикладами коду для OpenAI
Як навчають LLM: від pre-training до RLVR — повний гайд 2026
Як насправді навчають ChatGPT, Claude і Gemini: pre-training, SFT, RLHF, DPO, RLVR. Реальні цифри вартості, scaling laws і нова ера синтетичних даних 2025–2026.
Я додав BM25 до свого RAG-сервісу — і vector search перестав губити точні запити
Як я додав BM25 до vector search у production RAG-сервісі на pgvector. Міграція, RRF, конфігурація під клієнта — з кодом і підводними каменями.
Hybrid Search та Reranking: як підняти якість RAG на 15–40% без зміни моделі
Як hybrid search (BM25 + vector + RRF) та reranking підвищують якість RAG без зміни моделі. Архітектура, код для Qdrant, порівняння rerankers, decision tree.
Embeddings простими словами: як AI розуміє сенс, а не просто слова
Чому ChatGPT знаходить документ без точного збігу слів? Пояснюємо що таке embeddings, як модель кодує сенс і де це використовується — без зайвої теорії.
Як виміряти якість RAG: метрики, інструменти та перший evaluation pipeline — гайд 2026
5 метрик RAG з формулами, код запуску RAGAS і DeepEval, порогові значення, evaluation на Ollama та CI/CD pipeline. Від тестового набору до автоматизації.
ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB під свій проєкт
Порівняння ChromaDB, Qdrant та pgvector. Бенчмарки 50M векторів, нюанси Cloud Managed Postgres та вибір архітектури для RAG у 2026 році.
Vector Search для початківців: як RAG знаходить потрібну інформацію
Як RAG знаходить потрібний фрагмент? Пояснюємо cosine similarity без формул, порівнюємо ChromaDB vs Qdrant vs pgvector і даємо робочий код із нуля.
RAG для PDF: як задавати питання по документах — повний гайд 2026
Створіть робочий RAG пайплайн для PDF. PyMuPDF, pdfplumber, Tesseract, EasyOCR і локальні або API-моделі для Q&A.