Промис: 'Самый простой способ на Земле'
На сайте Brain Pocket — черный фон, белый текст и одно предложение: 'Самый простой способ запустить LLM на вашем компьютере'. Никаких 'установите Ollama', 'скачайте LM Studio' или 'настройте llama.cpp в Docker'. Просто откройте сайт, загрузите модель и пишите.
Звучит как шутка. Или как очередной облачный сервис, который тайком отправляет ваши промпты на сервер в Айову.
Но нет. Brain Pocket действительно работает в браузере. Весь код выполняется локально. После загрузки модели интернет можно отключить.
Технически Brain Pocket — это веб-обертка над WebLLM от MLC. Тот же движок, что в статье 'Запускаем LLM прямо в браузере', но с интерфейсом для людей, которые не хотят разбираться с npm и WebGPU.
Что умеет (и не умеет) этот 'самый простой способ'
Интерфейс — одна страница. Слева выбор модели, справа чат. Всё.
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Работает в любом браузере с WebGPU (Chrome, Edge) | Только модели, сконвертированные в WebLLM-формат |
| Нет установки — открыл сайт и начал | Нет системного промпта, контекст только чат |
| Полная приватность — данные никуда не уходят | Нет RAG, файлы не загрузить |
| Бесплатно и open-source (GitHub) | Скорость зависит от вашей видеокарты |
Моделей в списке немного: Llama 3.2 3B, Gemma 2 2B, Phi-3-mini — всё небольшие варианты, которые влезут в 8-16 ГБ оперативки.
Загрузка модели — самая болезненная часть. Файлы по 2-4 ГБ качаются через браузер. Если у вас медленный интернет, заварите чай. Или два.
Сравнение: Brain Pocket против 'нормальных' инструментов
Возьмем три подхода:
- Ollama — стандарт для локального запуска. Установил, скачал модель, работаешь через API или веб-интерфейс. В статье 'Ollama vs другие' подробно разобрали все альтернативы.
- LM Studio — графическая оболочка для Windows/macOS. Больше настроек, выбор моделей, но нужно устанавливать. Сравнение с llama.cpp есть в 'LM Studio vs llama.cpp'.
- Brain Pocket — открыл сайт, выбрал модель, пиши.
Разница в одном: первые два требуют технических навыков. Пусть минимальных — скачать, запустить, разобраться с терминалом — но требуют.
Brain Pocket убирает даже этот барьер. Ваша бабушка (если у нее есть браузер с WebGPU) справится.
Скорость генерации в Brain Pocket примерно в 2-3 раза ниже, чем в Ollama на той же модели. WebGPU в браузере vs нативный код — разница чувствуется. Для коротких ответов — нормально. Для генерации статьи — придется ждать.
Попробуем на практике: 'Объясни квантовую физику как для пятилетнего'
Берем Phi-3-mini (3.8 ГБ). Загружаем. Пишем промпт.
Ответ появляется через 15 секунд. Медленно, но идет. Текст связный, объяснение простое: 'Представь, что ты играешь в прятки с частицами...'.
Пробуем запрос посложнее: 'Напиши код Python для парсинга CSV'.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
print(df.head())Работает. Код правильный, хоть и базовый.
Проблема в контексте. Окно чата — это всё, что есть. Нет памяти между сессиями, нет загрузки документов для RAG. Если вам нужен ИИ-ассистент для рабочих задач, лучше посмотрите 'Meeting-LLM' или 'Идеальный стек для self-hosted LLM'.
Кому подойдет (а кому — нет)
Brain Pocket — инструмент для конкретных сценариев. Не пытайтесь использовать его для всего.
1Для новичков, которые хотят 'просто попробовать'
Никаких терминалов, Docker, виртуальных окружений. Открыл — работает. Идеально для первого знакомства с локальными LLM.
2Для демонстраций и воркшопов
Нужно показать, как работает LLM, на чужом компьютере? Откройте Brain Pocket. Никакой установки, никаких 'а у меня не работает'.
3Для быстрых проверок идей
Хотите проверить, справится ли маленькая модель с вашей задачей? Загрузите Phi-3-mini, проверьте. Если нет — переходите к более мощным инструментам.
Не подойдет, если:
- Нужна скорость — используйте Ollama или llama.cpp напрямую.
- Нужна работа с файлами — смотрите в сторону LM Studio или Pagesource (инструмент из статьи 'Pagesource: секретное оружие для веб-разработки').
- Нужны большие модели — для 30B+ моделей нужен другой подход, как в 'GLM-4.7-REAP-50-W4A16'.
Что будет дальше?
Brain Pocket показывает тренд: демократизация локального ИИ. Скоро появятся аналогичные сервисы для RAG, мультимодальных моделей, голосовых интерфейсов.
Но есть проблема — ограничения браузера. WebGPU развивается, но до нативной производительности далеко. И размер моделей — 4 ГБ предел для комфортной работы. Больше — браузер падает.
Возможно, следующий шаг — гибридные решения. Часть вычислений в браузере, часть — в фоновом сервисе на компьютере. Но тогда исчезнет простота 'открыл и работаешь'.
Пока Brain Pocket остается любопытным экспериментом. Доказательством, что локальный ИИ можно запустить за три клика. Не идеально, не быстро, но работает.
Попробуйте. Хотя бы чтобы понять, как далеко мы ушли от времен, когда для запуска нейросети нужен был PhD и кластер из серверов.
