aXelper LLM Radar

Практический срез LLM для команд, строящих AI-агентов: что использовать сейчас, что тестировать следующим и от чего ушли.

Дата среза: 19.09.2026 · обновляется раз в месяц · следить в @arh_view

Это не универсальный лидерборд. Выводы — из нашей практики: недельные smoke, продуктовые bake-off, local-прогоны на реальных задачах. Единица сравнения — модель × провайдер × конфигурация × задача. Founder-наблюдения помечены отдельно от benchmark-фактов.

TL;DR

Текущий routing

Local: RTX 3090 / 24 GB VRAM

Free / OpenRouter

Что пробовали и почему ушли

Routing-стартапу на сентябрь 2026

Задача	Выбор

Monthly delta (август → сентябрь)

Тип	Изменение

Следующий срез — октябрь: GPT-5.6 Luna против GLM-связки. Разборы routing и локальных моделей — в телеграм-канале.

Читать @arh_view

TL;DR (без JavaScript)

Дешёвый cloud-default для routine/агентов — GLM 5.3 Flash (10/10 в smoke 12.09 и 19.09, ~$0.0002/задачу).
Fallback-цепочка: Qwen 3.7 Flash → DeepSeek V4 Flash (оба 10/10 на 19.09).
Сильный анализ — GLM 5.3; большие repo и агентные цепочки — Kimi K3; премиум/контроль — GPT-5.6 Sol.
Coding: Qwen3-Coder (локально, RTX 3090) + Kimi K2.7 Code (cloud).
Local general (24 GB) — Gemma 4 31B QAT (кандидат); Free-модели — только фон/резерв, не SLA.
Test next — GPT-5.6 Luna; полный текст — llm-radar.md.

aXelper — практика внедрения AI-агентов: routing моделей, локальные контуры, экономика LLM. Страница — срез нашей рабочей рутины, не реклама конкретных вендоров.

Методология: наша практика на реальных задачах, не публичные лидерборды. Выводы относятся к нашим workload и конфигурациям; модель без своего прогона не рекомендуем. Обновляется раз в месяц.

Вопросы и обсуждение — телеграм-канал @arh_view · axelper.pro