Замер на наших задачах (разбор 8 фраз + теги для 6 предметов):
qwen2.5:7b разбор 8/8, но теги «электротool Makita», «вoltage meter»
(первая буква кириллическая), «многофункциональный мера» —
модель думает по-английски и переводит на ходу;
qwen3:8b разбор 8/8, теги на нормальном русском.
Плата — примерно на треть медленнее на тегах. Теги важнее: по ним вещь
и находится.
Поддержка моделей-ризонеров: ollama.chat получил think=False. Без него
qwen3 тратит весь бюджет ответа на внутренний монолог и возвращает пустой
content — на первом прогоне модель выглядела нерабочей.
Разбор ответа с тегами укреплён: qwen3 иногда присылает объект
{"name":..., "synonyms":[...]} вместо списка строк, и он попадал в теги
целиком как строка. Теперь достаётся вложенный список, отсеиваются дубликаты
в разном регистре, вложенные объекты, bool и слишком длинные строки.
По замечаниям Алекса в правке предмета:
- кнопка «Отмена» — раньше открытую форму можно было только сохранить или
удалить вещь целиком;
- кнопка «🔄 Пересоздать теги» — после смены модели теги остаются старыми,
и это способ обновить их, не перезаводя вещь. Новый список показывается,
но не сохраняется молча: его ещё можно поправить руками.
В README добавлен раздел «Какую модель выбрать» с замерами и требованиями
к своей модели для тех, кто ставит приложение себе.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
alexandClaude Opus 5
01d7f17f89