Локальный суверенитет: Запуск Gemma 4 (26B) от Unsloth на RTX 5060 Ti | Магия MTP и QAT

В этом видео мы проводим детальный инференс-тест свежей сборки Gemma 4 (26B) от Google в модификации от команды Unsloth (26B-A4B-it-qat). Разбираемся, как архитектура с 4 миллиардами активных параметров (A4B), квантование с учетом обучения (QAT) и оптимизация MTP-головы (Multi-Token Prediction) позволяют запускать тяжелую модель на обычном пользовательском железе с рекордной скоростью! Весь инференс крутится локально через мою кастомную версию ai-server-llama.cpp. Мы проверим модель в двух жестких тестах: заставим её написать полностью рабочий Тетрис на Python с первой попытки, а также протестируем абстрактное мышление на задаче синтеза новой физической вселенной. В финале — чистая агентная автоматизация: ИИ сам, используя подключенный MCP-сервер, сохранит результаты на рабочий стол, изменит расширение файла на .md и полностью структурирует и стилизует текст внутри документа. ⏱️ Тайм-коды (Навигация) 00:00 — Интро. Знакомство с Gemma 4 (26B) от Unsloth. 00:50 — Железо теста: RTX 5060 Ti 16GB. Как уместить 26B параметров? 01:04 — Технический разбор: Что значат индексы A4B, QAT и зачем нужна MTP-голова. 02:31 — Обзор лаунчера: Возможности кастомного репозитория ai-server-llama.cpp. 04:30 — Запуск локального сервера и реальный замер потребления VRAM и оперативной памяти. 05:35 — ТЕСТ 1 (Кодинг): Пишем классический Тетрис на Python. Замер токенов в секунду. 09:37 — ТЕСТ 2 (Логика и Абстракция): Синтез научно-фантастической вселенной «Синхрония». 18:58 — Магия MCP сервера: Автономная работа с файловой системой (сохранение, переименование, стилизация). 20:53 — Итоги и выводы: Почему MTP и локальный инференс — это прорыв. Заключение. 🛠️ Стек и конфигурация: Модель: Gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF (квантование UD-Q4_K_XL) GPU: GeForce RTX 5060 Ti (16GB VRAM) Контекст: 128 000 Софт: ai-server-llama.cpp + WebUI + MCP Server 🔗 Ссылки и полезные ресурсы: ⭐ Кастомный ИИ-сервер на GitHub (ai-server-llama.cpp): https://github.com/Trikster76/ai-serv... 📦 Страница модели Gemma 4 на Hugging Face (Unsloth): https://huggingface.co/unsloth/gemma-... Понравился лаунчер и локальный агент? Не забудь зайти на GitHub, бахнуть звезду репозиторию, подписаться на канал и оставить комментарий со своими результатами инференса. Напиши, что бы ты хотел увидеть в следующем разборе автоматизации через MCP! #neuralcore_dev #gemma4 #unsloth #llamacpp #aiserver #mcpserver #локальныйии #суверенныйии #rtx5060ti #инференс #python #tetris #генерациякода #нейросети #ai #opensource