Понимаю твою ситуацию — многие популярные LLM действительно имеют жёсткие ограничения по контексту и скорости, и искать альтернативу среди менее известных моделей вручную почти нереально. Хороший выход — использовать каталоги моделей ИИ, где собраны сотни вариантов с фильтрами по размеру, скорости отклика, лицензии и функциональности. Примеры таких каталогов: Hugging Face Model Hub
, Papers With Code, и специализированные платформы вроде ModelScope.
Там можно быстро перебрать модели, посмотреть senet.cloud/ru/bezdiskovaya-sis
-senet-bootкак работает бездисковая система, протестировать скорость и ограничение контекста, и сразу понять, какие подходят под твой кейс. Это похоже на работу SENET Boot: как в игровой сети все клиентские ПК загружаются с сервера и получают готовый образ, так и в каталоге моделей ты получаешь централизованный доступ к разным ИИ‑решениям без необходимости ставить каждую модель локально. То есть, каталог действует примерно как бездисковая система: быстрый доступ к множеству ресурсов из единой точки, с экономией времени и ресурсов.