Блогер Феликс Кьелльберг, известный как PewDiePie, представил Ajax — небольшую языковую модель, рассчитанную на локальную работу на компьютере. Модель создана для его собственного ИИ-пространства Odysseus и основана на Qwen3.5-9B от Alibaba.
Ajax содержит около 9 млрд параметров и предназначена для постоянной работы на пользовательском устройстве. Модель должна выполнять повседневные задачи через Odysseus: искать информацию в интернете, просматривать сайты, работать с электронной почтой, календарем и списком дел. При локальном запуске обработка данных происходит непосредственно на компьютере, а не на удаленных серверах.
По словам Кьелльберга, во время разработки Ajax его аккаунт OpenAI дважды приостанавливали. В показанном им письме причиной одной из блокировок названа дистилляция — метод, при котором ответы одной модели используются для обучения другой. Блогер утверждает, что это было связано с его работой над Ajax. OpenAI публично не подтверждала подробности этого случая.
Сам Ajax представляет собой доработанную версию Qwen3.5-9B. Вместо создания крупной модели с нуля Кьелльберг адаптировал существующую модель под работу в собственной локальной среде Odysseus.
Проект рассчитан на работу с инструментами Odysseus, поэтому Ajax выступает не просто как чат-бот. Модель должна помогать выполнять конкретные действия на компьютере, используя доступные ей функции рабочего пространства.
Независимая оценка возможностей Ajax пока ограничена. Разработчик еще не представил полный набор весов, окончательные требования к оборудованию и результаты сторонних тестов. Поэтому сравнивать модель с крупными облачными ИИ-системами по производительности пока преждевременно.
Главная идея проекта — запуск относительно небольшой ИИ-модели непосредственно на пользовательском компьютере. Такой подход позволяет меньше зависеть от облачных сервисов и держать рабочие данные локально, при этом используя модель как постоянно доступного цифрового помощника.
Читайте также:
OpenAI выпустила официальные гайды по работе с GPT-6 Astra, Sol и Luna
Математики не доверяют доказательствам ИИ — нейросети научились обходить компьютерную проверку
Почему точности нейросети недостаточно: как считать реальный эффект от компьютерного зрения