Blog über Webentwicklung & Programmierung

Nützliche Artikel zu Java, Spring, SEO, Frontend und modernen Technologien. Tipps, Beispiele und Lifehacks für Entwickler

Suche:

Anzeigen
DeepSeek V4 Pro у 2026: повний розбір — архітектура, бенчмарки і коли переходити вигідно

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

Міграція з deepseek-chat на DeepSeek V4: що зламається до 24 липня

DeepSeek V4 Migration: 6 Risiken bis 24. Juli 2026 | WebCraft

DeepSeek-Chat und DeepSeek-Reasoner werden am 24. Juli 2026 eingestellt. Risikomatrix, Migrationszeitplan und eine 15-minütige Checkliste für technische Manager.

Що означає GPT-5.5 для ринку AI у 2026 році

Що означає GPT-5.5 для ринку AI у 2026 році

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...

GPT-5.5 vs GPT-5.4: що  змінилося у 2026 році

GPT-5.5 vs GPT-5.4: Was hat sich 2026 wirklich geändert

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 у 2026: що це, скільки коштує і як запустити без GPU

DeepSeek V4 Flash: Ohne GPU nutzen, Preis & Test — 2026

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 для RAG: як я тестував модель на реальних документах

Claude Opus 4.7 für RAG: Tests, Preis, Code — 2026

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: детальний огляд моделі Anthropic у 2026

Claude Opus 4.7: Detaillierte Übersicht über das Anthropic-Modell 2026

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

Gemma 4 26B MoE: підводні камені і коли це реально виграє

Warum Gemma 4 26B langsam ist und wann sie gewinnt — 2026

Die Wahrheit über Gemma 4 26B MoE, die in Werbeübersichten nicht erwähnt wird. Swapping auf Mac 24 GB, 2 Tokens/Sek., Flash Attention Bugs.

Reasoning mode в Gemma 4: як вмикати, коли потрібно і скільки коштує — 2026

So deaktivieren Sie "Thinking" in Gemma 4 über Ollama — 2026

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

Gemma 4: повний огляд — розміри, ліцензія, порівняння з Gemma 3

Gemma 4 in 2026: Modellübersicht – Größe, Lizenz, Ollama

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

Gemma 4 на M1 16 GB — реальні тести: код, текст, швидкість

Gemma 4 auf M1 16 GB: Code, Text, Geschwindigkeit — 2026

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

Як модель LLM  вирішує коли шукати — механіка прийняття рішень

Як модель LLM вирішує коли шукати — механіка прийняття рішень

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»...

Tool Use vs Function Calling: механіка, JSON schema і зв'язок з RAG

Tool Use vs Function Calling: Wie LLMs Tools mit JSON-Schema nutzen

LLMs führen keine Funktionen aus – sie beschreiben sie in JSON. Wir analysieren tool_choice, den vollständigen Aufrufzyklus, den Unterschied zwischen RAG-Pipeline und Too

Core Update березень 2026: трафік падає, але ви нічого не порушили

Core Update березень 2026: трафік падає, але ви нічого не порушили

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...

Як навчають LLM: від pre-training до RLVR — повний гайд 2026

Як навчають LLM: від pre-training до RLVR — повний гайд 2026

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...

AI coding не принесе вам грошей. І ось чому

KI-Programmierung bringt Ihnen kein Geld. Und hier ist der Grund

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

Я додав BM25 до свого RAG-сервісу — і vector search перестав губити точні запити

Я додав BM25 до свого RAG-сервісу — і vector search перестав губити точні запити

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...

Hybrid Search та Reranking: як підняти якість RAG на 15–40% без зміни моделі

Hybrid Search та Reranking: як підняти якість RAG на 15–40% без зміни моделі

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...

Embeddings простими словами: як AI розуміє сенс, а не просто слова

Was sind Embeddings in KI? Einfach erklärt (2026 Guide)

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

Як виміряти якість RAG: метрики, інструменти та перший evaluation pipeline — гайд 2026

Як виміряти якість RAG: метрики, інструменти та перший evaluation pipeline — гайд 2026

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 під свій проєкт

ChromaDB, Qdrant або pgvector: як обрати Vector DB під свій проєкт

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...

Vector Search для початківців: як RAG знаходить потрібну інформацію

Vector Search для початківців: як RAG знаходить потрібну інформацію

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 — повний гайд 2026

RAG для PDF: як задавати питання по документах — повний гайд 2026

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 —...

Chunking Strategies в RAG 2026: як правильно розбивати дані для production

Chunking Strategies в RAG 2026: як правильно розбивати дані для production

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...

Ollama: 8 ГБ vs 16 ГБ RAM — які моделі відкриваються і чи варто апгрейд у 2026

Ollama: 8 ГБ vs 16 ГБ RAM — які моделі відкриваються і чи варто апгрейд у 2026

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 —...