DeepSeek V4 Pro 2026: Wann lohnt sich der Wechsel | WebCraft
DeepSeek V4 Pro — 1,6 Billionen Parameter, MIT-Lizenz, 3,48 $/M Output vs. 25 $/M bei Claude Opus 4.7. Wir analysieren die Architektur, reale Benchmarks, wo Pro gewinnt u
Nützliche Artikel zu Java, Spring, SEO, Frontend und modernen Technologien. Tipps, Beispiele und Lifehacks für Entwickler
DeepSeek V4 Pro — 1,6 Billionen Parameter, MIT-Lizenz, 3,48 $/M Output vs. 25 $/M bei Claude Opus 4.7. Wir analysieren die Architektur, reale Benchmarks, wo Pro gewinnt u
DeepSeek-Chat und DeepSeek-Reasoner werden am 24. Juli 2026 eingestellt. Risikomatrix, Migrationszeitplan und eine 15-minütige Checkliste für technische Manager.
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...
Detaillierter Vergleich von GPT-5.5 und GPT-5.4: Benchmarks, tatsächliche Migrationskosten und Checkliste – wann sich ein Wechsel lohnt und wann GPT-5.4 noch ausreicht.
DeepSeek V4 Flash — 284B MoE, 1M Kontext, $0.14/M Tokens. Vollständiger Überblick über Architektur, Benchmarks und Bereitstellung über Ollama Cloud und DeepSeek API. Aus
Claude Opus 4.7 in meiner RAG-System AskYourDocs mit 400 juristischen PDFs getestet. Vergleich mit Llama 3.3 70B – wer gewinnt, was kostet es, wann ist es die richtige Wa
Claude Opus 4.7 erschien am 16. April 2026. SWE-bench Pro 64,3 %, Vision 3,75 MP, Preis 5 $/25 $. Ich untersuche, was neu ist, Breaking Changes und praktische Erfahrungen
Die Wahrheit über Gemma 4 26B MoE, die in Werbeübersichten nicht erwähnt wird. Swapping auf Mac 24 GB, 2 Tokens/Sek., Flash Attention Bugs.
Was ist der Thinking Mode in Gemma 4, wie funktioniert er über Ollama, wie kann man ihn mit /no_think verkürzen oder deaktivieren. Echte Tests auf M1 16 GB
Was ist Gemma 4, welche Modellgrößen gibt es, die Apache 2.0 Lizenz, ein Vergleich mit Gemma 3 nach Benchmarks und wie man es über Ollama startet. Vollständiger Überblick
Teste Gemma 4 über Ollama auf MacBook Pro M1 16 GB. Vergleich mit Qwen3:8b und Mistral Nemo bei realen Aufgaben: Generierung von Spring Boot Code und Text. Ehrliche Bewer
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»...
LLMs führen keine Funktionen aus – sie beschreiben sie in JSON. Wir analysieren tool_choice, den vollständigen Aufrufzyklus, den Unterschied zwischen RAG-Pipeline und Too
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...
Vor 3 Tagen habe ich mich mit einem Freund über Vibe Coding und Gemini gestritten. Er will eine Million. Ich bin ein Entwickler. Hier ist, was ich ihm gesagt habe – und w
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...
Warum findet ChatGPT ein Dokument ohne exakte Wortübereinstimmung? Wir erklären, was Embeddings sind, wie das Modell Bedeutung kodiert und wo es eingesetzt wird – ohne un
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 —...