# Локальные модели повышают успешность ИИ-агентов на устройствах

> Гибридная облачно-локальная архитектура повысила успешность на тестах AppWorld на 14,9 п. п., сохранив данные пользователей на устройстве.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/ru/local-models-improve-edge-ai-agent-success-rates

Исследователи под руководством Бориса Радовича изучили промежуточный вариант между ИИ-агентами, работающими только в облаке, и небольшими моделями на устройствах. Облако пишет программу, но для обработки пользовательских данных обращается к небольшой локальной модели. Тесты на бенчмарке AppWorld показали, что такая гибридная архитектура повысила успешность агента, работающего только с кодом, во всех шести сочетаниях моделей и разбиений тестов — максимум на 14,9 процентного пункта. Это позволило существенно сократить отставание от полностью облачного цикла ReAct, сохранив конфиденциальность данных.

## Факты

- Успешность повысилась максимум на 14,9 процентного пункта
- Оценка проводилась на AppWorld в шести сочетаниях базовой модели и разбиения тестов

## Почему это важно

Пользователи устройств с ИИ на периферии могут получать более точных помощников, не отправляя личные данные в облако.

## Источники и ссылки

1. [Should SLMs be in the Driver's Seat? A Study of Local Models as Interpreters in Cloud-Written Agent Programs](https://arxiv.org/abs/2610.14209) – arXiv, 2026-10-14

Обновлено: 2026-10-14