🧠 Локальный ИИ DeepSeek R1 Distill Qwen 32B на LM Studio: круто звучит — бесполезно на практике

Тестировал: локально на своём ПК
Характеристики машины:

AMD Ryzen 7 5800X
GeForce RTX 4060 (8GB)
32GB DDR4
SSD NVMe 2TB + HDD 2TB
LM Studio + Qwen 32B + DeepSeek R1 Distill (20GB)

🔧 Опыт: Интересный, но...

Установить локальную LLM на ПК — звучит круто. У тебя ИИ без интернета, всё на твоей стороне, приватность, кастомизация, RAG, системные промпты, дообучение — вроде бы рай.

Но реальность — совсем другая.

🔥 Главная боль

🐢 Время отклика — от 1 до 3 минут на простой ответ.
🧊 Система замирает. Буквально. Все ресурсы уходят в трубу.
🧠 Модель весит 20 ГБ и при этом не выдаёт ничего уникального — просто тупо перепечатывает, что знает.
🖥️ ПК умирает при общении с моделью. Пара вкладок браузера + LM Studio — и ты уже в 2010-м.

🧩 Да, есть плюсы:

✅ Работает без интернета
✅ Не передаёт данные никуда
✅ Это прикольный технический опыт, особенно если ты фанат копаться
✅ Можно "вкручивать" RAG, системные промпты и прочее

🤯 Но есть одно "НО"

Толку — 0.

Обучать её? Встраивать RAG? Настраивать на промптах?

Нет.

Потому что зачем страдать с локальным ИИ, если можно:

⚡ Развернуть Telegram-бота на GPT-4o Mini через n8n
🧠 Подключить RAG, память, системные подсказки
🚀 И получить результат в 10 раз быстрее и в 10 раз качественнее

💡 Мой вывод

Если и ставить локальный ИИ — то сразу серверного уровня, с GPU-фермами, для компании из 50+ человек, где есть смысл это делать.

Всё остальное — чисто для галочки, чисто “поиграться”.

❌ Мучиться со слабенькими Qwen/DeepSeek на домашнем ПК — просто нерационально, особенно когда можно всё то же самое (и лучше) сделать в облаке за 1 день, с минимальным бюджетом и максимальной эффективностью.

Хочешь поиграться с локальной LLM?
🧪 Устанавливай, пробуй, но не рассчитывай на продуктивность

AI — это не игрушка, а инструмент. И если инструмент тупит — его нужно менять.