Наш блог

Мы рады сообщить, что в наш аппаратно-программный комплекс BunkerAI добавлена полноценная поддержка открытого стандарта Model Context Protocol (MCP).

MCP — это универсальный язык общения между ИИ-моделями и базами данных, инженерным программным обеспечением, корпоративными системами и ERP.

Что это дает нашим пользователям?

• Быстрая интеграция: Подключайте BunkerAI к внешним инструментам в большом количестве без необходимости разрабатывать сложные API-мосты.
• Абсолютная безопасность: Все MCP-коннекторы работают локально внутри вашего закрытого периметра (Privacy by Physics).
• Эволюция автономных агентов: Ваши локальные LLM теперь могут напрямую взаимодействовать с Postgres, файловыми серверами SMB, системами мониторинга и любым другим софтом через стандартизированный протокол.

Обновление уже интегрировано в актуальный релиз системы и доступно всем пользователям BunkerOS.

Мы рады объявить о значительном обновлении нашей самой доступной конфигурации — Базового узла.

Благодаря оптимизации квантования и доработке инференс-движка, нам удалось успешно перевести системы с 16 ГБ унифицированной памяти на работу с моделью Gemma-4-26b (в режиме MoE 26B-A4B).

Что это значит для пользователя?

• Скорость: Время отклика и генерации токенов сократилось на 25-30% по сравнению с предыдущими базовыми пресетами.
• Точность: Значительно меньше ошибок в логических выводах и более качественная работа с русскоязычными контекстами.
• Эффективность: Модель идеально сбалансирована под ресурсы младших систем на базе Apple Silicon (Mac mini M4) и NVIDIA Jetson.

Обновление уже включено в стандартную поставку новых Базовых узлов. Текущие пользователи могут получить обновленную конфигурацию через плановый апдейт образа системы.

65 лет назад Юрий Алексеевич Гагарин сказал своё знаменитое «Поехали!», открыв человечеству путь к звёздам. Этот полёт стал символом не только технического превосходства, но и невероятной жажды познания, смелости и стремления к новым горизонтам.

В BunkerAI мы вдохновляемся этим духом. Для нас «автономия» — это не просто технический термин, это философия свободы. Свободы от внешних облаков, от цензуры, от зависимости от каналов связи. Наш продукт — это ваш личный «космический корабль» в цифровом океане, где вы — полноправный капитан.

Сегодня, когда наши локальные модели стали мощнее, чем суперкомпьютеры прошлого, мы продолжаем этот путь. Мы учим наши системы быть надёжными в изоляции, как приборы на борту «Востока-1», и обладать знаниями всей планеты, оставаясь при этом полностью автономными.

С праздником, друзья! Дерзайте, мечтайте и всегда сохраняйте контроль над своим курсом. Воистину поехали!

Прорыв в области локального инференса: мы интегрировали поддержку новейшей модели GLM5.1 в экосистему BunkerAI.

Это событие меняет правила игры для изолированных систем: впервые локальная модель, работающая в режиме "Privacy by Physics", вплотную приближается к качеству ответов топового закрытого API от Anthropic.

Производительность и позиционирование

Согласно комплексным бенчмаркам нашего технического отдела (MMLU-Pro, HumanEval, MATH), модель GLM5.1 демонстрирует уникальные результаты:

• Выше, чем Sonnet 4.6: в задачах сложного кодинга и многошагового планирования агентов.
• На уровне Opus 4.6: в качестве литературного синтеза, понимании сложных юридических контекстов и логических рассуждениях.

Требования к железу

Учитывая плотность весов и архитектуру модели, для её комфортного запуска (инференс с высокой скоростью генерации токенов) требуются конфигурации с большим объемом памяти:

• VRAM / Unified Memory: от 256 ГБ и выше.
• Рекомендуемые платформы: Apple Silicon (M3 Ultra / M4 Max в кластере), NVIDIA (RTX cluster или 4x6000 Ada), или Huawei Ascend 910B.

Модель уже доступна для выбора при заказе новых узлов в конфигурациях "Корпоративный узел" и "Bunker Cluster". Владельцы существующих систем с подходящим железом могут запросить обновление образа уже сегодня.

Отличные новости для наших корпоративных заказчиков: теперь при конфигурации систем BunkerAI доступен выбор новейшего семейства моделей Gemma 4 от Google.

Доступные под внедрение версии:

• gemma-4-31B — сверхмощная плотная (dense) модель для максимального качества рассуждений, сложного кодинга и работы с автономными агентами.
• gemma-4-26B-A4B — MoE-архитектура, оптимизированная для скоростного инференса на платформах с ограниченной VRAM без потери качества.

Интеграция выполняется по стандарту "Privacy by Physics": вся работа происходит полностью локально без передачи единого бита данных на сервера Google.

Тестирование и бенчмарки

Наш технический отдел уже завершает стресс-тесты Gemma 4 на наших стационарных (Mac Studio, RTX cluster) и мобильных (Apple Silicon M-серии) конфигурациях железа.

Совсем скоро мы опубликуем результаты тестирования и подробное прямое сравнение новых моделей с текущими фаворитами автономных сборок: семейством Qwen3.5 и последним поколением Mistral. Следите за новостями!

Мы расширили пул моделей, которые теперь доступны для установки и эксплуатации непосредственно на инфраструктуре клиентов в составе решений BunkerAI.

Это означает больше гибкости при подборе стека под конкретные задачи: автономный инференс, внутренние агентные контуры, RAG-системы, изолированные корпоративные среды и специализированные private-AI сценарии.

Какие модели теперь доступны?

• GigaChat3.1-702B-A36B
• Mistral-Small-4-119B
• NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B
• Qwen3.5-122B-A10B-Uncensored

Что это даёт клиентам?

• Шире выбор под задачу: можно точнее подбирать модель под reasoning, агентные сценарии, чувствительные внутренние знания и локальные пайплайны автоматизации.
• Развёртывание в собственном контуре: модель может работать внутри инфраструктуры заказчика без зависимости от внешних облаков.
• Гибкость по железу: новые пресеты позволяют проектировать конфигурации под разные классы узлов — от производительных single-node машин до распределённых корпоративных сборок.

Если вы уже планируете локальную private-AI платформу, мы можем отдельно подобрать оптимальную модель под ваш тип задач, ограничения по железу и требования к приватности.

С большим энтузиазмом спешим сообщить, что теперь OpenClaw доступен как опциональный модуль для вашего BunkerAI.

Это одна из самых популярных агентских платформ текущего поколения, и теперь ее можно развернуть внутри нашей автономной экосистемы без зависимости от внешних облаков.

Что это дает владельцу BunkerAI?

• Агентные сценарии: более сложные пайплайны, автоматизация многошаговых задач и гибкая оркестрация инструментов.
• Локальный контур: платформа запускается полностью внутри вашего защищенного периметра.
• Безопасность: как и всегда в BunkerAI, модуль интегрируется в режиме 100% автономности и без передачи данных наружу.

Иными словами, теперь вы можете получить не просто локальный ИИ-узел, а полноценную агентскую платформу для частных, корпоративных и исследовательских сценариев.

Как всегда: полностью автономно, полностью безопасно и под вашим полным контролем.

К сожалению, с производства был снят Mac Studio с 512 ГБ памяти — одна из самых интересных платформ для локального инференса сверхкрупных моделей.

Тем не менее, для наших клиентов это не означает потерю возможностей. Мы по-прежнему можем поддерживать работу моделей класса до 1T параметров, но теперь для этого потребуется переход на кластерную конфигурацию.

Как это будет работать?

• Вариант 1: кластер из 2 Mac Studio M3 Ultra 256 GB.
• Вариант 2: кластер из 4 Mac Studio M3 Ultra 256 GB для более уверенной масштабируемости и распределения нагрузки.

Такой подход требует чуть более сложной сборки и настройки interconnect-архитектуры, но при этом позволяет сохранить ключевое преимущество платформы: запуск очень крупных моделей внутри локального, автономного и контролируемого контура.

Мы уже адаптируем наши аппаратные рекомендации и новые пресеты под эти конфигурации, чтобы заказчики BunkerAI могли и дальше работать с максимально крупными LLM без компромиссов по приватности.

Мир локального ИИ вздрогнул от свежего релиза NVIDIA: модель Nemotron3 Super 120B официально доступна для скачивания и интеграции в узлы BunkerAI.

Почему это важно?

Главная особенность новинки — использование разреженной архитектуры (sparse) и глубокой оптимизации под 4-битное квантование (FP4). Это позволяет запускать модель такого масштаба на железе, которое раньше считалось недостаточным.

• Производительность: В синтетических тестах и реальных сценариях логического вывода 120B идет вровень с Qwen3.5-122B, а в задачах кодинга и математики — обгоняет его на 5-8%.
• Инференс: Благодаря оптимизации, задержка (latency) снижена на 30% по сравнению с моделями предыдущего поколения.
• Локальность: Идеально ложится на архитектуру BunkerAI, обеспечивая SOTA-качество ответов без единого пакета данных, уходящего в сеть.

Мы уже начали подготовку обновленных образов BunkerOS с предустановленными весами Nemotron3 Super. Владельцы "Производительных" и "Корпоративных" узлов получат обновление в ближайшие 24 часа.

Мы опубликовали большой материал о "мобильном" исполнении наших систем. Когда вы находитесь в сотнях километров от ближайшей вышки связи, BunkerAI становится не просто гаджетом, а жизненно важным инструментом.

Кейсы применения:

• Автодома и кемперы: Офлайн-карты, энциклопедии выживания и ассистент по ремонту техники, доступный 24/7 без Starlink.
• Экспедиционные вездеходы: Анализ телеметрии и помощь в принятии решений в экстремальных условиях.
• Яхты и катера: Интеллектуальный поиск по навигационным картам, руководствам по эксплуатации и медицинским справочникам.

В статье мы разбираем вопросы энергопотребления (как запитать Бункер от 12/24V), виброустойчивости компонентов и организации локальной Mesh-сети вокруг транспортного средства.

Читать полную версию в разделе "Кейсы"...

Мы рады представить вам BunkerAI — аппаратно-программный комплекс, который возвращает вам контроль над вашими данными и вашим интеллектом.

В мире, где облачные сервисы становятся всё более цензурируемыми, дорогими и ненадежными, мы предлагаем альтернативу: Privacy by Physics.

Что такое BunkerAI?

Это не просто компьютер. Это предварительно настроенная экосистема, включающая:

• Локальные языковые модели (LLM), сравнимые по мощности с GPT-4.
• Полные слепки знаний человечества (Wikipedia, библиотеки документации).
• Системы распознавания речи и семантического поиска по вашим личным файлам.

И всё это работает в Air-gap режиме — физически без подключения к внешней сети. Подписывайтесь на наш блог, здесь мы будем публиковать технические детали, тесты железа и сценарии использования нашего "Бункера".

С сегодняшнего дня мы официально открываем приём предзаказов на BunkerAI.

После первых недель закрытого тестирования мы увидели устойчивый интерес к платформе со стороны команд, которым нужен локальный ИИ без облаков, внешней зависимости и риска утечки данных.

Что можно предзаказать уже сейчас?

• Компактные узлы для мобильных и экспедиционных сценариев.
• Средние конфигурации для защищённых корпоративных контуров и частных объектов.
• Производительные сборки для запуска тяжёлых моделей, внутренних RAG-систем и агентных пайплайнов.

Предзаказ позволяет заранее обсудить ваш стек задач, подобрать аппаратную платформу, определить приоритетные модели и зафиксировать очередь на сборку и внедрение.

Для ранних клиентов это также возможность повлиять на финальные пресеты комплектаций и набор стандартных модулей, которые будут включаться в поставку по умолчанию.

Мы официально запустили этап бета-тестирования BunkerAI.

На этом этапе мы вместе с первыми участниками проверяем платформу в реальных сценариях: автономный инференс, работа без интернета, поиск по локальной базе знаний, интеграция с документами и первые контуры агентной автоматизации.

Что входит в фокус бета-теста?

• Стабильность локального инференса на разных аппаратных конфигурациях.
• Качество RAG-поиска по офлайн-источникам знаний и частным данным.
• Устойчивость модульной архитектуры при работе в изолированном контуре.
• Реальные пользовательские сценарии для автономных объектов, выездных команд и защищённых инфраструктур.

Бета-этап нужен нам не как формальность, а как проверка инженерной честности: мы хотим убедиться, что BunkerAI действительно работает в условиях, где облачные ассистенты и стандартные SaaS-инструменты становятся бесполезны.

Именно результаты этого тестирования лягут в основу первых серийных конфигураций платформы.