ИИ-модели могут работать на чём угодно: энтузиаст запустил LLM на микроконтроллере за $10

В 2026 году большие языковые модели можно локально запускать на ноутбуках и даже смартфонах. Энтузиаст под псевдонимом SlvDev запустил небольшую языковую модель локально на микроконтроллере ESP32-S3 за $10 и добился скорости работы без малого 10 токенов в секунду.

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Микроконтроллер ESP32-S3 располагает 520 кбайт SRAM и 8 Мбайт псевдо-SRAM (PSRAM). Он предназначен для управления удалёнными датчиками устройствами интернета вещей и другим оборудованием — модель класса DeepSeek V4 Flash на нём запустить не получится. Вместо неё энтузиаст выбрал систему в 10 000 раз компактнее — разработанную Microsoft Research модель TinyStories с 28,9 млн параметров.

В исходном виде и она оказалась слишком объёмной для ESP32-S3: при 16-битной точности ей требуются около 60 Мбайт пространства, которого на микроконтроллере просто нет. Поэтому на начальном этапе автор проекта провёл квантование — сжал веса модели с 16 до 8, а затем и до 4 битов. В результате модель стала занимать 14,9 Мбайт, и для её установки пришлось приобрести вариант микроконтроллера с флеш-памятью на 16 Мбайт.

Далее энтузиаст провёл ещё одну операцию — реализовал механизм послойного встраивания (Per-layer embedding — PLE), который используется в архитектуре открытых моделей Google Gemma. В результате значительную часть весов модели или 25 млн параметров размером 12 Мбайт он перенёс во флеш-память, обращения к которой будут производиться относительно нечасто, а в оперативную память контроллера поместил лишь 2 Мбайт данных. В результате входные заголовки и кеш ключ-значение (KV) оказались в PSRAM, а для активации хватило 520 кбайт на SRAM. Благодаря этим мерам удалось получить генерацию со скоростью 9,88 токенов в секунду — быстрее, чем может читать среднестатистический человек.

Модель Tiny Stories стала отличным примером для демонстрации концепции, но она только генерирует короткие истории, и этого недостаточно даже для запуска чат-бота. Есть ещё имеющая схожие размеры модель Barista, и она уже умеет отвечать на вопросы, причём генерирует токены вдвое быстрее, но только на темы, связанные с эспрессо. Обе модели слишком маленькие, чтобы делать что-то ещё, но сам факт их работы на ESP32 уже впечатляет.