Llama, Ministral или GPT-OSS20B: какая локальная модель лучше генерирует синтетические данные в 2026?

Почему все вдруг заговорили о синтетических данных? (И почему облачные модели не подходят)

2025-й стал годом, когда компании массово осознали: их данные слишком ценны, чтобы отправлять их в облако OpenAI или Anthropic. Особенно если речь о медицинских записях, финансовых транзакциях или промышленных секретах. Но тестировать новые модели машинного обучения всё равно нужно. Вот тут и появляется синтетическая генерация — создание искусственных данных, которые сохраняют статистические свойства реальных.

Представьте: у вас есть 1000 помеченных примеров для обучения BERT-классификатора. Нужно 10000. Раньше вы бы нанимали анотаторов за бешеные деньги. Теперь можно запустить локальную LLM и попросить её "придумать похожие, но другие" тексты. Звучит просто? На практике всё сложнее. И выбор модели определяет, получите ли вы годные данные или мусор.

Три претендента на место в вашем серверном шкафу

К началу 2026 года на рынке локальных моделей сложилась интересная ситуация. GPT-4 от OpenAI всё ещё вне конкуренции по качеству, но он не локальный. Claude 3.5 от Anthropic — тоже. Зато появились три модели, которые претендуют на звание "лучшей для синтетики". Давайте разберёмся, кто из них чего стоит на реальных задачах.

Llama 3.3 70B Instruct: старый знакомый с новыми трюками

Meta выпустила Llama 3.3 в конце 2025 года как "точечное обновление" для корпоративного использования. Основные изменения — улучшенное следование инструкциям и снижение галлюцинаций в технических доменах. Модель доступна в размерах от 8B до 70B параметров, причём 70B версия показывает результаты, близкие к GPT-4 Turbo в некоторых бенчмарках.

Для синтетической генерации у Llama 3.3 есть ключевое преимущество — предсказуемость. Модель обучена на огромном корпусе разнообразных текстов и редко уходит в откровенный бред. Но есть и недостаток: Llama слишком "осторожная". Она часто отказывается генерировать данные, которые могут показаться ей спорными с этической точки зрения, даже если вы работаете с абсолютно нейтральными техническими текстами.

Ministral 3 12B: тёмная лошадка из Франции

Mistral AI всегда удивляла. Ministral 3, выпущенная в январе 2026, — это 12-миллиардная модель с архитектурой MoE (Mixture of Experts), где активируются только 4B параметров за раз. Результат? Качество близкое к Llama 3.1 70B при ресурсах, как у 13B модели. Французы явно знают толк в эффективности.

Для генерации синтетических данных у Ministral 3 есть одно неочевидное преимущество — она менее "зацензурена", чем Llama. Модель охотнее генерирует разнообразные тексты, включая те, которые могут содержать спорные формулировки (что важно для реалистичных данных). Но есть и обратная сторона: иногда разнообразие превращается в несвязность.

Министрэль особенно хорош для спартанских условий — она работает на RTX 4060 с 16 ГБ или даже на CPU с приемлемой скоростью через llama.cpp.

GPT-OSS20B: открытая альтернатива от бывших сотрудников OpenAI

Самый интересный игрок 2026 года. GPT-OSS20B — это 20-миллиардная модель с полностью открытыми весами, разработанная коллективом ex-OpenAI инженеров. Архитектурно она ближе к GPT-4, чем к Llama, с улучшенным механизмом внимания и контекстным окном в 128К токенов.

Что делает её особенной для синтетической генерации? Две вещи: во-первых, модель изначально обучалась на задачах augmentation данных. Во-вторых, у неё встроенные механизмы контроля статистических свойств выходных данных. Проще говоря, вы можете попросить: "Сгенерируй 1000 примеров, где распределение длин предложений будет таким-то", и модель попытается это сделать.

Проблема одна — требовательность к железу. 20B параметров плюс сложная архитектура означают, что даже в 4-битном квантовании нужно 16-20 ГБ GPU памяти. И поддержка в llama.cpp появилась только в декабре 2025, так что стабильность пока хромает.

Бенчмарки: холодные цифры вместо красивых слов

Я протестировал все три модели на двух задачах: генерации синтетических отзывов для обучения сентимент-анализа и создании технической документации для нишевой области (API Kubernetes операторов). Тесты проводились на RTX 4090 с 24 ГБ, через vLLM для максимальной скорости.

Что показывают цифры? Llama 3.3 даёт самое консервативное, но качественное поколение. Ministral 3 — самое быстрое и разнообразное, но иногда "съезжает" по стилю. GPT-OSS20B — золотая середина по скорости и лучше всех сохраняет стилистику, но требует специфичных промптов.

Промпты, которые работают (а не те, что в блогах)

90% неудач с синтетической генерацией — это плохие промпты. Недостаточно сказать "сгенерируй похожие данные". Нужно задать рамки. Вот что работает в 2026 году для каждой модели.

1Для Llama 3.3: жёсткие инструкции с примерами

Llama любит структуру. Дайте ей few-shot примеры и чёткие правила:

prompt = """Ты генерируешь синтетические данные для обучения модели классификации отзывов.

ПРАВИЛА:
1. Сохраняй стиль оригинальных отзывов
2. Не копируй дословно из примеров
3. Изменяй длину предложений на 20-50%
4. Используй синонимы для ключевых слов

Примеры реальных отзывов:
{examples}

Сгенерируй 5 новых отзывов, которые следуют тем же паттернам, но являются оригинальными:"""

2Для Ministral 3: творческий подход с ограничениями

Министрэль нужно слегка обуздать, но не душить:

prompt = """Придумай разнообразные технические описания API.

Ключевые элементы, которые должны присутствовать:
- endpoint path
- HTTP метод
- параметры запроса
- пример ответа

Будь креативным, но технически точным. Избегай повторения фраз.

Сгенерируй 3 описания:"""

3Для GPT-OSS20B: мета-инструкции о данных

Эта модель понимает статистические требования:

prompt = """Generate synthetic customer service dialogues.

DATA PROPERTIES to maintain:
- Average sentence length: 12-18 words
- Vocabulary diversity: Shannon index > 4.2
- Emotion distribution: 60% neutral, 25% positive, 15% negative
- Topic coverage: billing (40%), technical (35%), account (25%)

Generate 10 dialogues that match these statistical profiles while being linguistically natural."""

Ошибки, которые сломают вашу генерацию

Видел десятки проектов, где синтетические данные только вредили. Вот главные грабли:

• Слишком много разнообразия — Ministral 3 иногда генерирует тексты, которые статистически похожи, но семантически бессмысленны. Проверяйте сгенерированные данные через ту же модель: "Насколько этот текст похож на домен X по шкале от 1 до 10?"
• Зацикливание — Llama 3.3 в режиме бэтч-генерации может начать повторять одни и те же паттерны. Решение: добавлять случайный шум в temperature (0.7-0.9) и менять seed между батчами.
• Утечка обучающих данных — самая опасная ошибка. GPT-OSS20B, обученная на публичных данных, может воспроизводить реальные примеры из своего датасета. Всегда делайте дедупликацию против известных датасетов.

Что выбрать для вашего случая?

Вместо банальных выводов — дерево решений, которое сэкономит вам недели экспериментов:

У вас меньше 16 ГБ GPU памяти? → Ministral 3 12B в 4-битном квантовании. Или посмотрите на меньшие модели, если задача простая.

Генерируете данные для юридических/медицинских доменов? → Llama 3.3 70B. Её консервативность здесь преимущество. Риск галлюцинаций ниже.

Нужно контролировать статистические свойства? → GPT-OSS20B. Её мета-инструкции работают как задумано.

Генерация в реальном времени для интерактивных систем? → Ministral 3. Скорость решает.

Есть бюджет на несколько A100? → Запустите ансамбль из Llama 3.3 и GPT-OSS20B, а результаты агрегируйте. Качество будет близко к GPT-4, как в нашем сравнении локальных моделей с GPT-4.

Что будет дальше? (Спойлер: специализированные модели)

Тренд 2026 года — не универсальные LLM, а узкоспециализированные модели для конкретных задач. Уже сейчас появляются модели, обученные исключительно на синтетической генерации для определённых доменов. Например, MedSynth-7B для медицинских текстов или LegalAugment-13B для юридических документов.

Мой прогноз: к концу 2026 года мы увидим появление "синтетических данных как сервиса" моделей — небольших (3-7B параметров) LLM, которые можно дообучить на 1000 примеров вашего домена и получить генератор, превосходящий любую универсальную модель. И они будут работать на бюджетном железе.

А пока что — тестируйте на своих данных. Скачайте все три модели, сгенерируйте по 1000 примеров и посмотрите, какая из них лучше улучшает вашу BERT-модель. Цифры из блогов (включая этот) — лишь ориентир. Ваши данные всегда уникальны.

И последний совет: не гонитесь за размером модели. Иногда хорошо настроенная prompt-инженерия на маленькой модели даёт лучший результат, чем запуск 70B монстра с дефолтными параметрами. Особенно если вам нужно длинный контекст для сложных генераций.