Максим Козлов

Но для полноценного стека нужна ещё система: CPU, 32+ ГБ RAM (раз часть модели выгружается туда), PSU на 700W+, корпус. Итого сборка с 4070 — от 100–120К. Mac Mini M4 с 24 ГБ unified memory — 125К в re:Store, и вся модель в едином пуле памяти без offload. Плюс тишина и 10 ватт idle.
Но если RTX уже стоит в рабочей машине это бесплатный вход в локальные LLM, тут спорить не буду.

Обмен с 1С: так как наш бэкенд - это REST API, 1С просто отправляет запросы синхронизации в это API после небольших доработок на стороне 1С. Никакого CommerceML и его сюрпризов с маппингом свойств. Прозрачнее и предсказуемее. Но честно: толковый 1с-ник нужен в любом случае, тут Битрикс не спасает.

Корзина: у нас собственная CMS, корзина/скидки/промокоды работают на уровне API. Любая логика без попыток впихнуть нестандартное поведение в рамки модуля sale.

SEO: вот тут мы как раз стали гибче, а не потеряли. Своя архитектура дала полный контроль: шаблоны мета-тегов с любой логикой подстановки, автогенерация текстов для разделов, кастомная карта сайта с разбиением на несколько файлов, интеграция с Google/Yandex Indexing API - после изменения раздела поисковый робот приходит сразу, а не когда соизволит. На Битриксе для каждой такой доработки - отдельный квест.

Админка: привычка - главный страх. Но контент-менеджеры осваивают нашу админку за 1-2 дня - она проще, потому что заточена под конкретный проект, а не пытается быть универсальной как Битрикс с его 500 пунктами меню.

Мы рассматривали этот вариант. Короткий ответ: скорость.

Наш бэкенд на Express.js отдаёт ответ за <15 мс без кэша. Битрикс даже в режиме headless через контроллеры - это PHP, который на каждый запрос поднимает ядро, подключает модули, инициализирует контекст. Даже при оптимизации это 80-200 мс. Разница в 10-15 раз.

Express.js работает как постоянный процесс в памяти - нет cold start на каждый запрос, пул соединений к MySQL всегда открыт, ORM не тянет лишнего. А с Redis cache middleware поверх этого - ответ меньше 1 мс на повторных запросах, что позволяет держать серьёзные нагрузки на одном ядре ЦП. Можно легко запустить бек в режиме кластера на каждом ядре ЦП \ нескольких серверах.

Плюс мы полностью контролируем схему БД и запросы, а не работаем через абстракции Битрикса, которые генерят тяжёлые SQL.

Карточки Nvidia пока стоят не адекватных денег превышающих стоимость компа целиком от Apple

Вероятно такой стек дороже MacBook Air/Mac mini на M4 с 24 ГБ

На Windows-ноутбуках действительно нужна видеокарта с 18-24 ГБ VRAM, а это RTX 4090 за 200К+.

Но на Mac ситуация другая. В Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) память unified - CPU и GPU делят один пул, встроенный прямо в процессор. Не нужна отдельная видеокарта. MacBook Air M4 с 24 ГБ стоит от 130 000 ₽ - это обычный тонкий ноутбук, не рабочая станция.
Gemma 4 26B A4B в 4-bit квантизации занимает ~18 ГБ и запускается на нём без проблем. Я тестировал именно на MacBook Pro M1 Pro 32 ГБ - работает стабильно, 33 токена/сек. На 16 ГБ не влезет, тут вы правы. Но 24 ГБ unified memory - порог вхождения для Mac, и это не “мажорство”, а особенность архитектуры.

С такими тенденциями скоро не будет никакого роуминга в РФ =)

Внезапно оказалось что инфраструктура этих компаний соединена через VPN =)

Один маленький нюанс - лимиты считаются на сервере и тип пользователя надо менять на сервере Anthropic =)

А еще поправьте свою нейронку "Пока мы радуемся Sonnet 3.6", а не "Пока мы радуемся Sonnet 3.5". Gemini 3.1 и так далее =)

Но есть нюанс, cursor прогоняет запросы через свой сервер поэтому Ollama должна быть доступна из интернета чтобы это работала. Или использовать openCode вместо cursor