Было время, когда переход на Linux был профессиональным риском. Документы не открывались, софт был сырым, приходилось мириться с кучей компромиссов. Сейчас это почти не проблема: веб-приложения, зрелая экосистема — разрыв схлопнулся. Но с открытыми LLM ситуация до сих пор иная.
С одной стороны, производительность. Все лидерборды на 21 июня 2026 года возглавляют проприетарные модели через API — Claude и GPT на вершине Artificial Analysis. С другой — совместимость. Claude Code работает из коробки, API «большой двойки» удобные, и, что важно, индустрия в целом доверяет им отправлять запросы. Открытые модели раздают через OpenRouter или напрямую от разработчиков — и оба варианта мутнее по части приватности. Отправлять туда клиентские данные — так себе идея. Можно запустить модель у себя, но это дорого, сложно и медленно.
До недавнего времени автор использовал открытые модели только как хобби: возился с ними ещё со времён первой утечки Llama, иногда применял для нишевых задач, но для профессиональной работы оставался у «большой двойки». Всё меняется из-за развёртывания ID verification в Claude. Ужесточение «защиты», история с Mythos — стало ясно, что для пользователей всё пойдёт по наклонной. Автор не хочет проходить верификацию личности, но главный вопрос — во что это обойдётся профессионалу.
Похоже, что в минимальные потери. Инфраструктура для запуска открытых моделей (локально или в облаке) уже есть, инструменты для кодинга под них работают нормально, а главное — сами открытые модели вплотную приблизились к лидерам и отстают, как правило, на пару месяцев. Это не 2008 год с Windows против Linux — разрыв гораздо уже. Продуктивность, скорее всего, временно просядет, но это не критично, как был бы переход с MATLAB на GNU Octave в научной работе.