36 вопросов в 5 разделах. Если не нашли ответ — напишите на zakaz@choodo3.ru.
Чудо 3 — готовый компьютер для нейросетей с предустановленным софтом: Ollama, Open WebUI, n8n, Qdrant, PostgreSQL, Nginx. Включаете, открываете браузер — и сотрудники работают с ИИ. Без облака, без подписок, без отправки данных наружу. На обычном ПК настройка займёт дни: подбор драйверов, установка CUDA, Docker, связка шести сервисов. В Чудо 3 всё настроено и протестировано.
Для запуска LLM критичны три параметра: видеопамять (VRAM), мощный процессор и быстрый SSD. Минимум для рабочих задач — 8 ГБ VRAM, 32 ГБ RAM, SSD от 512 ГБ. На практике для команды из 5+ человек нужно больше.
Для малого офиса (3–5 человек, генерация текстов, суммаризация) достаточно начальных конфигураций — Apple Silicon или Compact. Для юридического отдела банка или клиники, где работают десятки сотрудников с большими документами, нужны GPU-конфигурации с большим объёмом VRAM. Для генерации изображений и видео — линейка AI Studio. Напишите нам — поможем подобрать конфигурацию бесплатно.
Сравните: облачная подписка на ИИ для команды стоит от $25 до $30 за сотрудника в месяц (ChatGPT Team, Claude Team). Для 10 человек — от 20 000 до 24 000 ₽/мес при курсе ~80 ₽/$. Младшие конфигурации Чудо 3 окупаются за 11–13 месяцев. После этого основные затраты — электричество. Плюс вы не зависите от курса доллара на подписку и полностью контролируете свои данные.
Да. Мы работаем с юридическими лицами и ИП по безналичному расчёту с полным комплектом закрывающих документов. Уточните условия рассрочки у менеджера на сайте choodo3.ru.
Да. Гарантийные сроки зависят от конфигурации и прописываются в договоре. На отдельные комплектующие (SSD, оперативная память) может действовать расширенная гарантия производителя. Техподдержку по программной части оказываем после покупки.
Зависит от размера модели и степени квантизации. Ориентиры для квантизованных моделей (Q4): 7B параметров (Mistral 7B, Llama 3 8B) — от 6 ГБ VRAM; 13–14B — от 10 ГБ; 30–34B — от 20 ГБ; 70B — от 40 ГБ. Для работы без квантизации (FP16) нужно примерно вдвое больше. Конфигурации Чудо 3 покрывают весь этот диапазон.
Рекомендуем минимум 32 ГБ RAM для комфортной работы с одной моделью и 64–128 ГБ, если планируете параллельный запуск нескольких моделей или RAG-пайплайн с базой данных. Все конфигурации Чудо 3 уже содержат достаточный объём RAM.
Любые open-source модели, доступные через Ollama: Llama 3, Mistral, Gemma, Phi, Command R, DeepSeek, Qwen и сотни других. Новые модели появляются каждую неделю, и вы можете добавлять их самостоятельно одной командой.
Да, именно для этого станция и создана. Open WebUI — это интерфейс, визуально похожий на ChatGPT, который работает полностью локально. Ваши сотрудники открывают браузер, заходят по внутреннему адресу и общаются с ИИ — без интернета и без отправки данных куда-либо.
Минимум — видеокарта с 8 ГБ VRAM (NVIDIA), 16 ГБ RAM, SSD от 256 ГБ. Но для бизнес-задач (работа нескольких сотрудников, длинные документы, RAG) этого не хватит. Младшая конфигурация Чудо 3 рассчитана на реальную рабочую нагрузку, а не на эксперименты.
Да, но качество зависит от модели. Qwen и DeepSeek изначально обучены на многоязычных данных и хорошо справляются с русским. Llama 3 ориентирована на английский — по-русски работает заметно слабее, особенно в малых размерах (7–8B). Для задач на русском рекомендуем модели от 14B и выше, в первую очередь Qwen или DeepSeek.
Зависит от конфигурации, размера модели и длины запросов. LLM генерирует ответы последовательно, поэтому при одной GPU запросы обрабатываются по очереди. Ориентиры при использовании моделей до 14B с короткими запросами: начальные конфигурации — 3–5 человек, старшие GPU-конфигурации — до 10–15 одновременных пользователей. Если нагрузка вырастет — можно добавить вторую станцию в сеть.
Для базового использования — нет. Станция приходит настроенной: включаете, подключаете к локальной сети — и сотрудники заходят через браузер. Интерфейс Open WebUI понятен любому, кто пользовался ChatGPT. Для продвинутых сценариев (настройка RAG, автоматизации, интеграция с внутренними системами) может потребоваться помощь технического специалиста или нашей поддержки.
Техподдержка по программной части входит в каждый пакет услуг. Поможем добавить новую модель, настроить поиск по документам, подключить автоматизацию. Дополнительная сессия поддержки (1,5 часа) — 4 500 ₽, дополнительное обучение (3 часа) — 10 800 ₽.
Есть два варианта. Первый — временно подключить станцию к интернету, обновить модели одной командой и снова отключить. Второй — скачать файлы моделей на внешний диск с другого компьютера и перенести на станцию.
Да. Вы загружаете документы (PDF, DOCX, TXT), система индексирует их, и нейросеть начинает отвечать с опорой на вашу базу знаний. Это называется RAG. Open WebUI поддерживает загрузку документов через интерфейс. Для качественных результатов на больших базах может потребоваться настройка — в этом поможет наша поддержка.
Да, через n8n — визуальный конструктор автоматизаций. Есть готовые коннекторы к популярным сервисам (почта, мессенджеры, Telegram). Для интеграции с 1С или специфическими CRM потребуется настройка через API. Такую интеграцию лучше доверить техническому специалисту.
Нет. Тренд в индустрии — модели становятся эффективнее при тех же размерах. Чудо 3 — стандартное оборудование, которое работает с будущими моделями, если они помещаются в имеющуюся видеопамять. Модели среднего размера, которых достаточно для большинства бизнес-задач, будут работать ещё долго.
Зависит от конфигурации. Компактные модели (Apple Silicon, GMKtec, Beelink) работают тихо — их можно ставить на рабочий стол. GPU-станции под нагрузкой громче: 50–70 дБ. Такие станции лучше размещать в серверной. Сотрудники подключаются по сети через браузер — физически находиться рядом не нужно.
Компактные модели (Mac Mini, GMKtec, Beelink) — размером с книгу. GPU-станции — формат Mid-Tower, помещаются под стол. Для размещения нужна розетка, подключение к локальной сети и вентиляция.
На время ремонта ИИ-функции будут недоступны. Данные хранятся на дисках и при типичных поломках не затрагиваются. Рекомендуем делать регулярные бэкапы на внешний диск — мы предоставляем инструкцию. Для критичных процессов стоит рассмотреть вторую станцию как резерв.
Да. Станция работает полностью автономно — без интернета. Все вычисления происходят на вашем оборудовании, в вашем офисе. Ни один запрос, ни один документ не покидает периметр сети.
Чудо 3 устраняет главный риск — передачу персональных данных третьим лицам. Все данные обрабатываются локально, без облачных сервисов. Это упрощает выполнение требований 152-ФЗ, так как вы полностью контролируете хранение и обработку данных.
Именно для таких случаев станция и создана. Юридические фирмы, клиники, банки, госструктуры — везде, где данные не должны покидать организацию, Чудо 3 позволяет использовать ИИ без компромиссов в безопасности.
Нет. Локальные модели работают автономно и не отправляют данные. Запросы, документы и ответы остаются на вашей станции. Дообучение на ваших данных не происходит.
Софт продолжит работать в штатном режиме. На наших станциях телеметрия отключена при настройке. Для дополнительной защиты рекомендуем настроить файрвол на уровне маршрутизатора.
Большинство предустановленного ПО распространяется по открытым лицензиям (MIT, Apache 2.0, BSD) и свободно для коммерческого использования. Для типичного сценария (использование внутри компании) проблем нет.
AI Studio — отдельная линейка станций, заточенная под генерацию изображений, а не обработку текста. Основная конфигурация Чудо 3 оптимизирована для языковых моделей: чат, анализ документов, автоматизации. AI Studio рассчитана на генерацию картинок, иллюстраций, концептов, маркетинговых визуалов.
ComfyUI — основной интерфейс с нодовой системой для гибких рабочих процессов. Также устанавливаем Fooocus — упрощённый интерфейс для быстрой генерации без сложных настроек. Оба инструмента работают локально, без интернета.
Предустановлены SDXL — проверенная модель с огромной библиотекой дообученных версий, и Flux.1 Schnell — быстрая модель с открытой лицензией. Вы можете добавлять новые модели самостоятельно.
Меньше, чем для языковых моделей. SDXL комфортно работает на 8 ГБ VRAM. Flux требует 12–16 ГБ. Для комфортной работы рекомендуем 16–24 ГБ VRAM.
SDXL на карте с 12 ГБ VRAM генерирует изображение 1024×1024 за 5–15 секунд. Flux работает медленнее — 15–40 секунд, но даёт более высокое качество. На старших конфигурациях время сокращается в 2–3 раза.
Локальная генерация видео находится на ранней стадии. Open-source модели заметно уступают облачным сервисам. Предустановим инструменты по запросу, но рекомендуем рассматривать их как экспериментальные.
Маркетинговым отделам, дизайн-студиям, рекламным агентствам, контент-командам — всем, кому нужно быстро создавать визуалы без подписки на облачные генераторы и без отправки брифов третьим лицам.
Для базовой генерации — нет. Fooocus позволяет получать изображения, просто описав словами, что нужно. ComfyUI сложнее, но даёт гораздо больше контроля. Базовые сценарии осваиваются за день.
