Два NVIDIA GB10
Связанный двухузловой контур для моделей, которым требуется больше общей памяти и вычислительной мощности.
DUAL GB10 · LOCAL AI · LONG CONTEXT
AI-лаборатория,
где модели работают локально.
Два вычислительных узла NVIDIA GB10 образуют экспериментальный контур для содержательного анализа, программирования, RAG и проверки новых AI-сценариев. Локальные модели используются там, где они действительно подходят задаче, а не ради самого факта локального запуска.
Зачем
Больше контроля над вычислениями, данными и стоимостью эксперимента
Лаборатория позволяет работать с крупными корпусами документов и длинным контекстом без обязательной передачи каждого запроса внешнему провайдеру. При этом важные результаты проходят отдельную проверку, а сложная задача может быть осознанно передана более сильному облачному контуру.
Рабочий контур
Из чего состоит лаборатория
DeepSeek V4 Flash
Локальный маршрут для содержательного анализа, исследований и сложных черновиков.
До 1 048 576 токенов
Проверенная конфигурация позволяет работать с крупными исходными материалами без искусственного окна в несколько тысяч токенов.
QMD и RAG
Поиск сначала возвращает нужные документы и решения, а модель получает релевантный контекст вместе с источниками.
Задача выбирает модель
Извлечение, анализ, код, критика и визуальные задачи разделяются и направляются подходящим исполнителям.
Тесты и quality gates
Результат оценивается по фактам, полноте, воспроизводимости и практической полезности — не по уверенности ответа.
Поток работы
От задачи до принятого результата
Прикладная задача
Сначала определяется наблюдаемый результат, а не модель или технология.
Источники и память
RAG извлекает минимально достаточный проверяемый контекст.
Локальный маршрут
DeepSeek или специализированная модель выполняет ограниченный этап.
Тест или экспертная проверка
Слабый результат возвращается на исправление либо осознанно эскалируется.
Практические выводы
Локальная модель — часть системы, а не самоцель
Контекст должен быть реальным — заявленное окно бесполезно, если обёртка обрезает вход или ответ.
Этапы нужно разделять — извлечение фактов, предложение, реализация и критика требуют разных заданий.
Ошибку маршрута нельзя выдавать за слабость модели — сначала проверяются параметры, лимиты, finish reason и фактически переданный контекст.
Важна принятая работа — скорость и экономия имеют смысл только при достаточном качестве результата.
Связанная тема
Вычисления становятся полезными благодаря общей памяти
Следующая часть архитектуры — слой решений, документов и поиска, доступный основному и резервным рабочим контурам.
Как устроена общая память AI-агентов →