Корисні статті про Java, Spring, SEO, фронтенд та сучасні технології. Поради, приклади, лайфхаки для розробників
TL;DR за 30 секунд: DeepSeek V4 Pro — найбільша open-weight модель у світі: 1.6T параметрів (49B активних), контекст 1M токенів, MIT-ліцензія. Вийшла 24 квітня 2026 як preview. Коштує $3.48/M output токенів — у 7 разів дешевше за GPT-5.5 і в 6 разів дешевше за Claude Opus 4.7. На...
TL;DR за 30 секунд: 24 липня 2026 о 15:59 UTC назви deepseek-chat і deepseek-reasoner перестануть працювати назавжди — без попереджень і без grace period. Будь-який код, який їх використовує, поверне помилку. Це не косметична зміна: V4 — нова архітектура з іншою поведінкою за...
У лютому 2026 за 48 годин зникло $285 мільярдів з капіталізації технологічних компаній. Не через рецесію. Не через провальну звітність. Через одне питання, яке інвестори поставили собі одночасно: якщо AI-агент робить роботу десяти людей — навіщо платити за десять місць у...
OpenAI випустив GPT-5.5 лише через шість тижнів після GPT-5.4 — і це не черговий патч. Спойлер: перша повністю перетренована базова модель з часів GPT-4.5 дає реальний стрибок у агентних задачах і довгому контексті, але у hallucinations не покращилась — і коштує на 20% дорожче, а...
TL;DR за 30 секунд: DeepSeek V4 Flash — MoE-модель з 284B параметрами (13B активних), контекстом 1M токенів і MIT-ліцензією. Вийшла 24 квітня 2026 року. Коштує $0.14/$0.28 за мільйон токенів — дешевше за Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Flash і GPT-5.4 Nano. Доступна через Ollama Cloud на NVIDIA...
Коротко про що ця стаття: 17 квітня я взяв свіжий Claude Opus 4.7 і прогнав його через свою RAG-систему AskYourDocs на тестовому наборі з ~400 публічних юридичних документів (зразки договорів, нормативні акти, шаблони з відкритих джерел). Порівняв з Llama 3.3 70B, на якій у мене зараз...
TL;DR за 30 секунд: Claude Opus 4.7 — новий флагман Anthropic, який вийшов 16 квітня 2026 року. Головне: +10.9 пунктів на SWE-bench Pro (64.3% проти 53.4% у Opus 4.6), вища роздільна здатність vision (3.75 MP), нова memory на рівні файлової системи та новий рівень міркування xhigh. Ціна...
Коротко: Gemma 4 26B MoE рекламують як "якість 26B за ціною 4B". Це правда щодо швидкості інференсу — але не щодо пам'яті. Завантажити потрібно всі 18 GB. На Mac з 24 GB — свопінг і 2 токени/сек. Комфортно працює на 32+ GB. Читай перш ніж завантажувати. Що таке MoE і чому 26B...
Коротко: Reasoning mode — це вбудована здатність Gemma 4 "думати" перед відповіддю. Увімкнений за замовчуванням. На M1 16 GB з'їдає від 20 до 73 секунд залежно від задачі. Повністю вимкнути через Ollama не можна — але можна скоротити через /no_think. Читай коли це варто робити, а коли...
Коротко: Gemma 4 — нове покоління відкритих моделей від Google DeepMind, випущене 2 квітня 2026 року. Чотири розміри: E2B, E4B, 26B MoE і 31B Dense. Ліцензія Apache 2.0 — можна використовувати комерційно без обмежень. Підтримує зображення, аудіо, reasoning mode і 256K контекст. Запускається...
Коротко: Встановив Gemma 4 на MacBook Pro M1 16 GB і протестував на двох реальних задачах — генерація Spring Boot коду і текст про RAG. Порівняв з Qwen3:8b і Mistral Nemo. Результат: Gemma 4 видає найкращу якість, але найповільніша. Qwen3:8b — майже та сама якість коду за 1/4 часу. Читай якщо...
Розробник налаштував tool use, перевірив на тестових запитах — все працює. У production модель раптом відповідає без виклику інструменту, впевнено і зв'язно, але з даними річної давнини. Жодної помилки в логах. Просто неправильна відповідь. Спойлер: модель не «зламалась»...
Коли розробник вперше бачить як LLM «викликає функцію» — виникає інтуїтивна помилка: здається що модель сама виконала запит до бази або API. Це не так, і саме ця помилка породжує цілий клас архітектурних багів. Спойлер: LLM лише повертає структурований JSON з назвою...
27 березня 2026 року Google запустив перший широкий Core Update року. Офіційне формулювання — «регулярне оновлення для покращення релевантності результатів». Але за лаштунками тисячі сайтів побачили падіння кліків і показів у Google Search Console. При цьому Google прямо каже: штрафів...
Якщо ви досі думаєте, що LLM навчають так: "скопіювали весь інтернет → натиснули кнопку Train" – ви помиляєтесь на сотні мільйонів доларів. ChatGPT, Claude і Gemini проходять три принципово різних етапи навчання. І найважливіший з них – не pre-training. Спойлер: у 2025–2026...
Кілька днів тому мій друг написав мені в месенджер: «Слухай, я тут роблю проєкт через Gemini. Код сам пишеться, все швидко. Думаю за 3-4 дні запущу і почну заробляти.» Я — розробник. І я знав, що зараз почнеться той самий розмова, яку я вже мав десятки разів. Але цього разу я вирішив не...
Чистий vector search втрачає точні терміни, ціни і номери документів. Я це виправив за один день — без зміни LLM, без GPU, без нових залежностей. Мій RAG-сервіс працював. Vector search знаходив релевантні чанки, LLM генерувала відповіді українською. Але коли клієнт запитав "консультація...
Ваш RAG-пайплайн працює. Відповіді генеруються, retrieval повертає результати. Але користувач шукає get_user_v2 — і замість документації отримує статтю про user management. Або питає про "стаття 42 ЗУ про захист персональних даних" — і vector search повертає три чанки про...
Ви коли-небудь дивувались, чому ChatGPT знаходить зв'язок між "автомобілем" і "машиною" — хоча це різні слова? Або чому RAG-система знаходить потрібний документ навіть якщо у запиті немає жодного слова з тексту? Спойлер: за цим стоїть одна технологія — embedding. Це спосіб...
Ви побудували RAG-систему, відповіді генеруються, retrieval працює. Але як дізнатися, чи працює він на 90% запитів чи на 55%? Eyeball evaluation не скейлиться: variance між ревьюерами, нульове покриття edge cases, неможливість відловити регресії. Спойлер: п'ять метрик + 50...
ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB Проблема: Ви запустили перший RAG на ChromaDB — все працює: ~50 000 документів, відповіді стабільні. Але з’являється нова вимога: масштабування. Менеджер очікує мільйон документів, DevOps ставить під сумнів окрему vector DB, якщо...
Ви додали документи у свій RAG-пайплайн, написали запит — і система знаходить відповідь. Але як саме? Чому вона обирає цей фрагмент, а не сусідній? І чому іноді повертає повну нісенітницю? Спойлер: за кожним RAG-пошуком стоїть математика кутів у просторі тисячі вимірів — і її можна...
RAG для PDF: як задавати питання по документах Ви хочете задавати питання по своєму PDF — договору, звіту чи документації. Копіюєте код із туторіалу, запускаєте — і отримуєте беззмістовні відповіді або помилки. Проблема майже ніколи не в LLM. Вона виникає ще на першому кроці —...
RAG-модель видає дивні або хибні відповіді? Не поспішайте звинувачувати LLM. Часто причина криється у chunking-стратегії — саме те, як ви розбиваєте дані. Факт: 60–70% якості відповідей RAG визначається правильним розбиттям контенту на chunks. ⚡ Коротко...
Якщо ти вже запускаєш Ollama на 8 ГБ RAM — і тебе цікавить чи варто оновитись до 16 ГБ — ця стаття дає конкретну відповідь. Не «більше RAM — краще», а що саме відкривається, які моделі стають доступними і де апгрейд не має сенсу. Якщо ще не читав про 8 ГБ tier —...