⚔️ Mistral 7B v0.2 vs DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

💻 Локальные модели ИИ: кого ставить на свой ПК?

Место действия: LM Studio
ПК: Ryzen 7 5800X / RTX 4060 8GB / 32GB RAM / SSD 2TB + 2TB
Формат: LLM локально без интернета
Сравниваем: 🔹 Mistral 7B Instruct v0.2 (~5.2 ГБ) 🔸 DeepSeek R1 Distill + Qwen 32B (~20 ГБ)

🧪 Что тестировал?

Я поставил обе модели на свой ПК через LM Studio, чтобы понять — есть ли вообще смысл возиться с локальным ИИ.

⚙️ Производительность

Mistral 7B — работает спокойно.
Ответы приходят за 5–10 секунд, можно спокойно работать в браузере, слушать музыку, и даже не чувствуешь, что ИИ запущен.

DeepSeek + Qwen 32B — это просто катастрофа.
Ответы — 1–3 минуты.
Комп буквально замирает, кулер ревёт, всё тормозит. Даже вкладки в браузере лагают.

🧠 Качество ответов

Ожидал, что Qwen 32B будет умнее — всё-таки 20 гигов.
Но на практике:
— никакого прорыва нет
— много воды
— долгие паузы и простые ответы
— не чувствуется «веса» этой модели

А вот Mistral 7B удивил:
— отвечает быстро
— логично рассуждает
— работает чётко и уверенно

🛠️ Возможности

Обе модели можно настраивать:
— системные промпты
— использовать офлайн
— теоретически добавить RAG или дообучить

Но давай честно:
ни одну из них нет смысла дорабатывать на домашнем ПК.
Это будет ад. Мало RAM — мало GPU — и это всё локально.
Проще в n8n развернуть бота на GPT-4o mini и получить всё то же самое — только в 10 раз быстрее и без боли.

📌 Когда использовать?

Mistral 7B — идеально под «поиграться», пописать код, дать инструкцию, что-то обобщить. Не грузит систему, работает приятно.

DeepSeek + Qwen 32B — только если у тебя сервер+позволительные мощности и ты строишь ИИ-инфраструктуру под бизнес. На домашнем компе — просто мучение.

✅ Вывод

Брать тяжёлые модели локально ради любопытства — бессмысленно.

Да, они звучат круто: 32B, DeepSeek, Qwen — вроде бы мощь.
Но если твой комп тормозит, а модель думает по 3 минуты — это не ИИ, это симулятор боли.