[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"nav-categories":3,"article-skolko-pamyati-nuzhno-dlya-lokalnogo-ii-vybor-modeley-7b-14b-i-32b":45,"article-ads":209},{"data":4},[5,32,39],{"name":6,"slug":7,"categories":8},"Технологии","tech",[9,12,16,20,24,28],{"id":10,"title":6,"slug":11},35,"tehnologii",{"id":13,"title":14,"slug":15},36,"Экономика создателей","ekonomika-sozdateley",{"id":17,"title":18,"slug":19},4,"Удалённая работа","udalennaya-rabota",{"id":21,"title":22,"slug":23},14,"Финансы","finansy",{"id":25,"title":26,"slug":27},15,"YouTube","youtube",{"id":29,"title":30,"slug":31},11,"Для новичка","dlya-novichka",{"name":33,"slug":34,"categories":35},"Бизнес","business",[36],{"id":37,"title":33,"slug":38},5,"biznes",{"name":40,"slug":41,"categories":42},"Новости","news",[43],{"id":44,"title":40,"slug":41},9,{"post":46,"published_news":75,"popular_news":131,"categories":200},{"title":47,"description":48,"meta_title":49,"meta_description":50,"meta_keywords":51,"text":52,"slug":53,"created_at":54,"publish_at":55,"first_published_at":55,"updated_at":54,"formatted_created_at":56,"category_id":10,"links":57,"view_type":62,"video_url":63,"views":64,"likes":65,"lang":66,"comments_count":65,"category":67,"translations":74},"Сколько памяти нужно для локального ИИ: выбор моделей 7B, 14B и 32B","Для модели 7B обычно достаточно 16 ГБ общей памяти, для 14B разумно иметь 24–32 ГБ, а для 32B — около 48 ГБ. Итог зависит от квантования, контекста и размещения на GPU.","Сколько памяти нужно локальному ИИ: модели 7B, 14B и 32B","Для 7B ориентируйтесь на 16 ГБ памяти, для 14B — на 24–32 ГБ, для 32B — на 48 ГБ с учётом квантования, контекста и GPU.","память для локального ИИ, локальные модели 7B, локальные модели 14B, локальные модели 32B, видеопамять для ИИ, квантование GGUF, контекст модели","\u003Cp>Для локальной модели 7B практичный ориентир — 16 ГБ оперативной или объединённой памяти: такой объём совпадает с \u003Ca href=\"https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">базовой рекомендацией LM Studio\u003C/a>. Для 14B разумно готовить 24–32 ГБ, а для 32B — около 48 ГБ; это расчётные диапазоны с резервом поверх \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">опубликованной битности форматов GGUF\u003C/a>, а не универсальные требования производителей моделей.\u003C/p>\u003Cp>Быстрый запуск определяется не только оперативной памятью. В видеопамяти или объединённом быстром пуле должны поместиться веса, кэш контекста и рабочие буферы; если места не хватает, часть нагрузки переходит на центральный процессор. Поэтому перед многогигабайтной загрузкой проверяйте точный размер файла, квантование и предполагаемое окно контекста.\u003C/p>\u003Ch2>Ориентиры для первого выбора\u003C/h2>\u003Cp>Следующая памятка рассчитана на одну текстовую модель, один активный запрос и умеренный контекст. Она помогает отсеять заведомо тяжёлые файлы, но не заменяет проверку конкретной архитектуры в Ollama, LM Studio или другом движке.\u003C/p>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>7B в Q4 или Q5:\u003C/strong> начните с 16 ГБ общей памяти — это редакционный ориентир, согласующийся с \u003Ca href=\"https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">рекомендацией LM Studio по оперативной памяти\u003C/a>.\u003C/li>\u003Cli>\u003Cstrong>14B в Q4 или Q5:\u003C/strong> закладывайте 24–32 ГБ; диапазон добавляет системный и рабочий резерв к весам, рассчитанным по \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">битности Q4_K и Q5_K\u003C/a>.\u003C/li>\u003Cli>\u003Cstrong>32B в Q4 или Q5:\u003C/strong> ориентируйтесь примерно на 48 ГБ общей памяти, поскольку одна расчётная масса весов достигает примерно 18–22 ГБ по \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">описанию квантования GGUF\u003C/a>, а системе, кэшу и буферам требуется дополнительное место.\u003C/li>\u003Cli>\u003Cstrong>32B в Q8 или работа с длинным контекстом:\u003C/strong> рассматривайте 64 ГБ и более; восьмибитные веса такого класса дают расчётную нижнюю оценку около 32 ГБ на основании \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">спецификации Q8_0\u003C/a>.\u003C/li>\u003C/ul>\u003Cp>Указанные объёмы относятся к общей памяти компьютера. На ПК с дискретной видеокартой отдельно проверьте VRAM: большой объём ОЗУ позволяет запустить модель через CPU или частично перенести её с GPU, но не увеличивает физическую видеопамять.\u003C/p>\u003Ch2>Как параметры модели превращаются в гигабайты\u003C/h2>\u003Cpicture>\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/images/news/JPjIcM7xXIcLmGmuhxITAvqwlWZnpnVq0AMhqK3Z.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-left\" src=\"https://cdn.quasa.io/images/news/JPjIcM7xXIcLmGmuhxITAvqwlWZnpnVq0AMhqK3Z.jpg\" alt=\"Сравнение объёма весов локальной модели при квантовании Q4, Q5 и Q8\" width=\"420\">\u003C/picture>\u003Cp>Обозначения 7B, 14B и 32B приблизительно показывают число параметров. Квантование сохраняет веса с меньшей точностью, сокращая файл и потребление памяти, однако формат GGUF также содержит метаданные и тензоры, поэтому реальный размер файла не всегда равен простой арифметической оценке.\u003C/p>\u003Cp>Для предварительного расчёта умножьте количество параметров на среднее число бит на вес и разделите результат на восемь. \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Таблица типов GGUF\u003C/a> указывает 4,5 бита на вес для Q4_K и 5,5 бита для Q5_K, а Q8_0 описывает как восьмибитное квантование.\u003C/p>\u003Cul>\u003Cli>Для 7B расчётная нижняя оценка весов составляет около 3,9 ГБ в Q4_K, 4,8 ГБ в Q5_K и 7 ГБ в Q8_0 по \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">опубликованному числу бит на вес\u003C/a>.\u003C/li>\u003Cli>Для 14B та же формула даёт примерно 7,9 ГБ в Q4_K, 9,6 ГБ в Q5_K и 14 ГБ в Q8_0 на основе \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">характеристик типов квантования\u003C/a>.\u003C/li>\u003Cli>Для 32B получаются примерно 18 ГБ в Q4_K, 22 ГБ в Q5_K и 32 ГБ в Q8_0, если применить \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">заявленную битность GGUF\u003C/a>.\u003C/li>\u003C/ul>\u003Cp>Это объём весов, а не полное потребление запущенной программы. Более надёжный порядок выбора таков: сначала найдите размер конкретного файла в репозитории модели, затем добавьте место под контекст, буферы, операционную систему и другие приложения.\u003C/p>\u003Ch2>Как выбирать между Q4, Q5 и Q8\u003C/h2>\u003Cp>\u003Cstrong>Q4 — рациональная отправная точка\u003C/strong>, если вы ограничены памятью или только проверяете пригодность модели. Более компактный файл оставляет больше пространства контексту и повышает вероятность полного размещения нагрузки на GPU.\u003C/p>\u003Cp>Расчётные веса Q5_K примерно на 22% тяжелее Q4_K: соотношение получается из значений 5,5 и 4,5 бита на вес, приведённых в \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">документации Hugging Face по GGUF\u003C/a>. Дополнительная точность хранения может быть полезна, но размер улучшения качества зависит от модели и задачи.\u003C/p>\u003Cp>Q8_0 требует почти вдвое больше места, чем четырёхбитный ориентир, что следует из \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">описания восьмибитного и четырёхбитного квантования\u003C/a>. Если Q8 вынуждает переносить слои в системную память, Q5 или Q4 часто оказывается практичнее благодаря более быстрому размещению.\u003C/p>\u003Cp>Не считайте 7B Q8 прямой заменой 14B Q4 только из-за похожего размера файла. Первый вариант точнее хранит веса меньшей модели, второй использует больше параметров при сильном сжатии. Сравнивайте их одинаковыми рабочими запросами: извлечением данных, резюмированием, ответами по документу или генерацией кода.\u003C/p>\u003Ch2>Почему одного размера файла недостаточно\u003C/h2>\u003Cp>Во время запуска к весам добавляются кэш ключей и значений, вычислительные буферы и память самого приложения. Операционная система, браузер и фоновые службы также занимают ОЗУ, поэтому файл, размер которого почти равен свободной памяти, нельзя считать безопасным выбором.\u003C/p>\u003Cp>Универсального коэффициента запаса нет: архитектуры и движки распределяют память по-разному. Мультимодальной модели могут дополнительно потребоваться проектор или другие компоненты, отсутствующие у обычной текстовой модели сопоставимого класса.\u003C/p>\u003Cp>Файл или раздел подкачки иногда позволяет завершить загрузку при нехватке ОЗУ, но накопитель не становится полноценной оперативной памятью. Постоянный обмен с диском резко ухудшает отзывчивость, поэтому для регулярной работы лучше уменьшить модель, степень точности весов или контекст.\u003C/p>\u003Ch2>Как окно контекста меняет требования\u003C/h2>\u003Cpicture>\u003Csource srcset=\"https://cdn.quasa.io/images/news/pHsqT8xNJ8CiePENUX94mhCCxQTgq9BJbnphLgBY.webp\" type=\"image/webp\">\u003Cimg class=\"image-align-right\" src=\"https://cdn.quasa.io/images/news/pHsqT8xNJ8CiePENUX94mhCCxQTgq9BJbnphLgBY.jpg\" alt=\"Рост кэша контекста заполняет видеопамять и вызывает перенос части нагрузки в оперативную память\" width=\"420\">\u003C/picture>\u003Cp>Контекст — количество токенов, доступных модели при обработке запроса. \u003Ca href=\"https://docs.ollama.com/context-length\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Руководство Ollama\u003C/a> прямо предупреждает, что увеличение окна повышает потребление памяти, и предлагает проверять перенос нагрузки командой \u003Cstrong>ollama ps\u003C/strong>.\u003C/p>\u003Cp>Расход на тысячу токенов нельзя одинаково рассчитать для всех моделей. Он зависит от числа слоёв, размерности кэша, архитектуры внимания, точности кэша и реализации движка. Максимальный контекст из карточки модели не обязательно выделять для каждого короткого диалога.\u003C/p>\u003Cp>Для первого запуска можно проверить 4096 токенов, а при работе с длинными материалами — 8192 токена; это редакционная стартовая настройка, учитывающая подтверждённую \u003Ca href=\"https://docs.ollama.com/context-length\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">зависимость памяти от длины контекста\u003C/a>, а не аппаратный стандарт. Увеличивайте окно после измерения на документах реального размера.\u003C/p>\u003Cp>Текущая документация Ollama назначает по умолчанию контекст 4K при объёме VRAM менее 24 ГиБ, 32K при 24–48 ГиБ и 256K начиная с 48 ГиБ, согласно \u003Ca href=\"https://docs.ollama.com/context-length\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">таблице автоматических настроек приложения\u003C/a>. Эти пороги описывают поведение Ollama, но не гарантируют, что любая модель сможет использовать выбранное окно без переноса на CPU.\u003C/p>\u003Cp>Кэш контекста допускает отдельное квантование: \u003Ca href=\"https://docs.ollama.com/faq\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">справка Ollama о кэше\u003C/a> сообщает, что q8_0 занимает приблизительно половину памяти f16, а q4_0 — около четверти. Более сильное сжатие может заметнее менять ответы при длинном контексте, причём результат зависит от архитектуры и задачи.\u003C/p>\u003Ch2>Сколько видеопамяти закладывать\u003C/h2>\u003Cp>Если важна скорость, стремитесь разместить в VRAM веса, кэш и рабочие буферы целиком. Для умеренного контекста можно использовать расчётные цели ниже, но они не являются результатами универсального испытания.\u003C/p>\u003Cul>\u003Cli>Для 7B ориентируйтесь на 5–6 ГБ VRAM с Q4, 6–7 ГБ с Q5 и 9–10 ГБ с Q8; диапазоны добавляют рабочий резерв к \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">арифметическому размеру квантованных весов\u003C/a>.\u003C/li>\u003Cli>Для 14B закладывайте 10–12 ГБ с Q4, 12–14 ГБ с Q5 и 16–18 ГБ с Q8, используя \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">битность GGUF\u003C/a> только как нижнюю основу расчёта.\u003C/li>\u003Cli>Для 32B предварительные цели составляют 22–24 ГБ с Q4, 26–28 ГБ с Q5 и 36–40 ГБ с Q8; это редакционный резерв поверх \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">расчётного объёма весов\u003C/a>.\u003C/li>\u003C/ul>\u003Cp>Если модель не помещается в VRAM, движок может перенести часть слоёв или вычислений в системную память. Такой режим расширяет выбор запускаемых моделей, но обычно уступает полному размещению на GPU по скорости.\u003C/p>\u003Cp>\u003Ca href=\"https://www.windowscentral.com/artificial-intelligence/when-it-comes-to-running-ollama-on-your-pc-for-local-ai-one-thing-matters-more-than-most-heres-why\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Опубликованный Windows Central показательный тест\u003C/a> проводился с DeepSeek-R1 14B, RTX 5080 с 16 ГБ VRAM, 32 ГБ DDR5 и Intel Core i7-14700K: при контексте до 16K и полной загрузке GPU автор получил около 70 токенов в секунду. При увеличении до 32K \u003Ca href=\"https://www.windowscentral.com/artificial-intelligence/when-it-comes-to-running-ollama-on-your-pc-for-local-ai-one-thing-matters-more-than-most-heres-why\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">результаты того же испытания\u003C/a> показали распределение 21% нагрузки на CPU и 79% на GPU, а скорость снизилась до 19,2 токена в секунду.\u003C/p>\u003Cp>Автор публикации прямо называет проверку простой иллюстрацией, а не всесторонним испытанием. Результат нельзя переносить на другие модели и компьютеры как норму, но он наглядно показывает возможное последствие нехватки видеопамяти.\u003C/p>\u003Ch2>Чем различаются обычный ПК и Mac\u003C/h2>\u003Cp>На ПК с дискретной видеокартой ОЗУ и VRAM — разные пулы. Дополнительная системная память помогает при работе через CPU или смешанном размещении, однако не устраняет ограничение видеокарты.\u003C/p>\u003Cp>В компьютерах Mac с Apple Silicon центральный и графический процессоры используют объединённую память, но модель не получает её целиком. \u003Ca href=\"https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Требования LM Studio для Mac\u003C/a> рекомендуют 16 ГБ и более, а для конфигураций с 8 ГБ советуют выбирать небольшие модели и умеренный контекст.\u003C/p>\u003Cp>При выборе Mac разумно заранее учитывать следующий нужный класс модели, поскольку память приобретается вместе с устройством. Для настольного ПК отдельно оцените возможность расширения ОЗУ и доступный объём VRAM: модернизация одного пула не заменяет второй.\u003C/p>\u003Ch2>Как проверить фактическое потребление\u003C/h2>\u003Cp>Окончательное решение принимайте после запуска точного файла с рабочим контекстом. Оценивайте не только появление ответа, но и пиковое потребление, распределение нагрузки и устойчивую скорость генерации.\u003C/p>\u003Col>\u003Cli>Запишите точное имя файла GGUF, его размер, вариант квантования и планируемое окно контекста.\u003C/li>\u003Cli>Закройте тяжёлые приложения и зафиксируйте свободную оперативную и видеопамять до загрузки.\u003C/li>\u003Cli>Запустите воспроизводимый запрос, близкий по длине и типу к вашей обычной работе.\u003C/li>\u003Cli>В Ollama выполните \u003Cstrong>ollama ps\u003C/strong>: \u003Ca href=\"https://docs.ollama.com/faq\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">описание столбца Processor\u003C/a> объясняет обозначения полного размещения на GPU, работы в системной памяти и смешанного режима.\u003C/li>\u003Cli>Если появился перенос на CPU, сначала уменьшите контекст или перейдите с Q8 на Q5 либо Q4. При сохранении проблемы выберите меньший класс модели.\u003C/li>\u003Cli>После успешного размещения сравните варианты квантования одинаковыми запросами и оставьте наиболее компактный файл с приемлемым качеством.\u003C/li>\u003C/ol>\u003Cp>Сервер с несколькими пользователями проверяйте отдельно: \u003Ca href=\"https://docs.ollama.com/faq\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">документация Ollama о параллельных запросах\u003C/a> приводит пример, где четыре запроса с контекстом 2K создают эффективный контекст 8K и требуют дополнительной памяти. Потребление растёт вместе с числом одновременно обрабатываемых запросов и установленным окном.\u003C/p>\u003Ch2>Что делать перед загрузкой модели\u003C/h2>\u003Cp>Сначала выберите Q4 и посмотрите точный размер файла. Для 7B подготовьте около 16 ГБ общей памяти по \u003Ca href=\"https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">базовому ориентиру LM Studio\u003C/a>; для 14B заложите 24–32 ГБ, а для 32B — около 48 ГБ как расчётный резерв поверх \u003Ca href=\"https://huggingface.co/docs/hub/gguf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">размера квантованных весов GGUF\u003C/a>.\u003C/p>\u003Cp>После загрузки задайте контекст под реальную задачу и проверьте размещение через системный монитор или \u003Cstrong>ollama ps\u003C/strong>. Если веса и кэш не помещаются в быстрый пул, более компактное квантование или меньшая модель обычно полезнее формального запуска тяжёлого варианта с постоянным переносом на CPU.\u003C/p>\n\n\u003Cp>Читайте также:\u003C/p>\n\n\u003Cul>\n\t\u003Cli>\u003Ca href=\"/ru/media/ramp-router-kak-marshrutizaciya-ii-modeley-snizhaet-rashody-na-30\">Ramp Router: как маршрутизация ИИ-моделей снижает расходы на 30%\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>","skolko-pamyati-nuzhno-dlya-lokalnogo-ii-vybor-modeley-7b-14b-i-32b","2026-07-31T09:02:21.000000Z","2026-08-02T05:20:00.000000Z","02.08.2026",{"image":58,"image_webp":59,"thumb":60,"thumb_webp":61},"https://cdn.quasa.io/images/news/Y0jbjqDSiG5TPQOLZe3Hc9zvhpK9oMYvTlYwO93E.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/Y0jbjqDSiG5TPQOLZe3Hc9zvhpK9oMYvTlYwO93E.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/Y0jbjqDSiG5TPQOLZe3Hc9zvhpK9oMYvTlYwO93E.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/Y0jbjqDSiG5TPQOLZe3Hc9zvhpK9oMYvTlYwO93E.webp","large",null,7,0,"ru",{"id":10,"title":6,"slug":11,"meta_title":68,"meta_description":69,"meta_keywords":70,"show_on_homepage":71,"deleted_at":63,"created_at":72,"updated_at":73,"lang":66},"Технологии: открытия, исследования и новые возможности | QUASA","Новые технологии, открытия, исследования, изобретения и релизы технологических компаний со всего мира.","технологии, открытия, исследования, изобретения, технологические компании",true,"2026-07-16T20:17:44.000000Z","2026-07-17T07:13:57.000000Z",[],[76,90,93,105,118],{"title":77,"description":78,"slug":79,"created_at":80,"publish_at":81,"first_published_at":81,"updated_at":80,"formatted_created_at":56,"category":82,"links":83,"view_type":62,"video_url":63,"views":88,"likes":65,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},"Как безопасно купить монеты TikTok в России: официальные способы, ограничения и риски","Безопаснее начинать с сайта или приложения TikTok и платить только через предложенную форму. В России доступность зависит от региона аккаунта и совместимого способа оплаты.","kak-bezopasno-kupit-monety-tiktok-v-rossii-oficialnye-sposoby-ogranicheniya-i-riski","2026-07-31T16:45:46.000000Z","2026-08-02T06:53:00.000000Z",{"title":40,"slug":41},{"image":84,"image_webp":85,"thumb":86,"thumb_webp":87},"https://cdn.quasa.io/images/news/oselHvOZDiGJDq5uMDz33rbB8EUVFUIY4vbqVGOf.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/oselHvOZDiGJDq5uMDz33rbB8EUVFUIY4vbqVGOf.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/oselHvOZDiGJDq5uMDz33rbB8EUVFUIY4vbqVGOf.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/oselHvOZDiGJDq5uMDz33rbB8EUVFUIY4vbqVGOf.webp",2,false,{"title":47,"description":48,"slug":53,"created_at":54,"publish_at":55,"first_published_at":55,"updated_at":54,"formatted_created_at":56,"category":91,"links":92,"view_type":62,"video_url":63,"views":64,"likes":65,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},{"title":6,"slug":11},{"image":58,"image_webp":59,"thumb":60,"thumb_webp":61},{"title":94,"description":95,"slug":96,"created_at":54,"publish_at":97,"first_published_at":97,"updated_at":54,"formatted_created_at":56,"category":98,"links":99,"view_type":62,"video_url":63,"views":104,"likes":65,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},"OBS Studio или Streamlabs Desktop: что выбрать для стримов на слабом и мощном компьютере","Для слабого компьютера разумнее сначала выбрать OBS Studio и минимальную сцену. На мощной системе OBS даёт больше контроля, а Streamlabs Desktop быстрее собирает трансляцию с готовым оформлением.","obs-studio-ili-streamlabs-desktop-chto-vybrat-dlya-strimov-na-slabom-i-moshchnom-kompyutere","2026-08-02T01:20:00.000000Z",{"title":14,"slug":15},{"image":100,"image_webp":101,"thumb":102,"thumb_webp":103},"https://cdn.quasa.io/images/news/oW3ODf875cFBuFZbcAoq87p3sACI29yeHadrRcyK.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/oW3ODf875cFBuFZbcAoq87p3sACI29yeHadrRcyK.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/oW3ODf875cFBuFZbcAoq87p3sACI29yeHadrRcyK.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/oW3ODf875cFBuFZbcAoq87p3sACI29yeHadrRcyK.webp",22,{"title":106,"description":107,"slug":108,"created_at":54,"publish_at":109,"first_published_at":109,"updated_at":54,"formatted_created_at":110,"category":111,"links":112,"view_type":62,"video_url":63,"views":117,"likes":65,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},"ИП или самозанятость в 2026 году: что выбрать для первого бизнеса","НПД подходит для самостоятельной разрешённой деятельности в пределах годового лимита. ИП на УСН нужен при найме сотрудников, росте выручки или недоступной для НПД модели бизнеса.","ip-ili-samozanyatost-v-2026-godu-chto-vybrat-dlya-pervogo-biznesa","2026-08-01T21:20:00.000000Z","01.08.2026",{"title":30,"slug":31},{"image":113,"image_webp":114,"thumb":115,"thumb_webp":116},"https://cdn.quasa.io/images/news/XTSIaerVQg6sNWXYrLJfimfu0qq53fRV1Kf6P8nU.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/XTSIaerVQg6sNWXYrLJfimfu0qq53fRV1Kf6P8nU.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/XTSIaerVQg6sNWXYrLJfimfu0qq53fRV1Kf6P8nU.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/XTSIaerVQg6sNWXYrLJfimfu0qq53fRV1Kf6P8nU.webp",33,{"title":119,"description":120,"slug":121,"created_at":54,"publish_at":122,"first_published_at":122,"updated_at":123,"formatted_created_at":110,"category":124,"links":125,"view_type":62,"video_url":63,"views":130,"likes":21,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},"Расширения для YouTube: vidIQ, TubeBuddy и Viewstats для разных задач автора","vidIQ удобен для исследования тем, TubeBuddy — для метаданных и каталога, Viewstats — для анализа чужих роликов. Выбирайте расширение по задаче, браузеру и запрашиваемому доступу.","rasshireniya-dlya-youtube-vidiq-tubebuddy-i-viewstats-dlya-raznyh-zadach-avtora","2026-08-01T17:20:00.000000Z","2026-08-01T20:28:11.000000Z",{"title":40,"slug":41},{"image":126,"image_webp":127,"thumb":128,"thumb_webp":129},"https://cdn.quasa.io/images/news/6UxjRtm4sDZjO5dzv51FDwAYfl0XSdxCeyg9N44B.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/6UxjRtm4sDZjO5dzv51FDwAYfl0XSdxCeyg9N44B.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/6UxjRtm4sDZjO5dzv51FDwAYfl0XSdxCeyg9N44B.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/6UxjRtm4sDZjO5dzv51FDwAYfl0XSdxCeyg9N44B.webp",51,[132,146,159,173,187],{"title":133,"description":134,"slug":135,"created_at":136,"publish_at":137,"first_published_at":137,"updated_at":138,"formatted_created_at":139,"category":140,"links":141,"view_type":144,"video_url":63,"views":145,"likes":10,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},"Что такое темперамент человека и чем он отличается от характера","Сегодня мы с вами погрузимся в мир практической психологии и рассмотрим, что такое темперамент. Мы уверены, что вы не раз слышали это понятие, но, возможно, не до конца понимали его суть. Узнаем историю понятия и кратко разберем 4 типа темперамента.","chto-takoe-temperament-cheloveka-i-chem-on-otlichaetsya-ot-haraktera","2021-08-31T00:10:00.000000Z","2025-12-18T12:45:00.000000Z","2026-07-26T22:34:49.000000Z","18.12.2025",{"title":14,"slug":15},{"image":142,"image_webp":63,"thumb":143,"thumb_webp":143},"https://cdn.quasa.io/images/news/JhE5h2bmD07cu9sGu3ke0OOXoEws9FJd4YhdYd9t.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/JhE5h2bmD07cu9sGu3ke0OOXoEws9FJd4YhdYd9t.webp","small",1666036,{"title":147,"description":148,"slug":149,"created_at":150,"publish_at":151,"first_published_at":151,"updated_at":152,"formatted_created_at":139,"category":153,"links":154,"view_type":144,"video_url":63,"views":157,"likes":158,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},"Отрицательные качества человека: список с пояснениями + примеры для резюме","Вы узнаете, что писать в резюме, если работодатель просит перечислить свои слабые стороны, и можно ли недостатки превратить в преимущества.","otricatelnye-kachestva-cheloveka-spisok-s-poyasneniyami-primery-dlya-rezyume","2021-08-26T11:43:39.000000Z","2025-12-18T12:47:00.000000Z","2026-07-26T23:48:44.000000Z",{"title":14,"slug":15},{"image":155,"image_webp":63,"thumb":156,"thumb_webp":156},"https://cdn.quasa.io/images/news/QM5IJhVcPXs56iLQEVfEipRGMjoDZKwx5yOI9baM.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/QM5IJhVcPXs56iLQEVfEipRGMjoDZKwx5yOI9baM.webp",620477,119,{"title":160,"description":161,"slug":162,"created_at":163,"publish_at":164,"first_published_at":164,"updated_at":165,"formatted_created_at":166,"category":167,"links":168,"view_type":144,"video_url":63,"views":171,"likes":172,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},"Положительные качества человека: список достоинств для жизни, отношений и работы","Качества личности – это набор устойчивых психических состояний, с помощью которых человек взаимодействует с социумом, влияет на него и ведет активную деятельность.","polozhitelnye-kachestva-cheloveka-spisok-dostoinstv-dlya-zhizni-otnosheniy-i-raboty","2021-08-25T22:16:19.000000Z","2026-04-15T09:30:00.000000Z","2026-07-26T23:44:06.000000Z","15.04.2026",{"title":14,"slug":15},{"image":169,"image_webp":63,"thumb":170,"thumb_webp":170},"https://cdn.quasa.io/images/news/GjO9AIKY0GptNr5rAcfA4QMPIJKlFxaJ8Yy9gCDb.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/GjO9AIKY0GptNr5rAcfA4QMPIJKlFxaJ8Yy9gCDb.webp",618533,172,{"title":174,"description":175,"slug":176,"created_at":177,"publish_at":178,"first_published_at":178,"updated_at":179,"formatted_created_at":139,"category":180,"links":181,"view_type":144,"video_url":63,"views":184,"likes":185,"lang":66,"comments_count":186,"is_pinned":89},"Интересные темы для разговоров с кем угодно и где угодно","Рекомендации для интересного общения. Темы, на которые можно поговорить.","interesnye-temy-dlya-razgovorov-s-kem-ugodno-i-gde-ugodno","2021-06-06T20:04:50.000000Z","2025-12-18T13:02:00.000000Z","2026-07-26T23:43:36.000000Z",{"title":14,"slug":15},{"image":182,"image_webp":63,"thumb":183,"thumb_webp":183},"https://cdn.quasa.io/images/news/0MQot5gzrfi2JKDfW9BmQBR954aYKcAmIa5LRojN.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/0MQot5gzrfi2JKDfW9BmQBR954aYKcAmIa5LRojN.webp",471323,84,3,{"title":188,"description":189,"slug":190,"created_at":191,"publish_at":192,"first_published_at":192,"updated_at":193,"formatted_created_at":139,"category":194,"links":195,"view_type":144,"video_url":63,"views":198,"likes":199,"lang":66,"comments_count":65,"is_pinned":89},"Типы личности в психологии: 6 самых распространенных классификаций","Если простыми словами, то личность – это человек, обладающий набором индивидуальных характеристик и являющийся субъектом социальных отношений.","tipy-lichnosti-v-psihologii-6-samyh-rasprostranennyh-klassifikaciy","2021-10-11T22:27:07.000000Z","2025-12-18T08:25:00.000000Z","2026-07-26T20:42:07.000000Z",{"title":14,"slug":15},{"image":196,"image_webp":63,"thumb":197,"thumb_webp":197},"https://cdn.quasa.io/images/news/svg5pgcLVwCHibSqq7mqRS5kUkiogG2IpLBDDoi5.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/svg5pgcLVwCHibSqq7mqRS5kUkiogG2IpLBDDoi5.webp",304081,47,[201,202,203,204,205,206,207,208],{"title":6,"slug":11},{"title":14,"slug":15},{"title":26,"slug":27},{"title":22,"slug":23},{"title":30,"slug":31},{"title":40,"slug":41},{"title":33,"slug":38},{"title":18,"slug":19},{"data":210},[211,234,252,273,285,305],{"id":212,"order":65,"created_at":213,"expired_at":214,"news_id":215,"post":216},80,"2025-10-19T20:17:06.000000Z","2026-10-19 20:16:51",8219,{"id":215,"title":217,"description":218,"slug":219,"created_at":220,"publish_at":221,"formatted_created_at":139,"category":222,"links":227,"view_type":144,"video_url":63,"views":232,"likes":233,"lang":66,"comments_count":63},"Официальный Анонс Программы QUASA Rewards","Quasa Rewards — популярный сервис для заработка на просмотре веб-сайтов и выполнении заданий. Имея всего лишь компьютер или смартфон и подключение к интернету, вы можете начать зарабатывать криптовалюту, просматривая веб-сайты.","oficialnyy-anons-programmy-quasa-rewards","2023-11-19T10:58:40.000000Z","2025-12-18T11:58:40.000000Z",{"id":44,"title":40,"slug":41,"meta_title":223,"meta_description":224,"meta_keywords":225,"show_on_homepage":71,"deleted_at":63,"created_at":226,"updated_at":72,"lang":66},"Новости технологий, ИИ, космоса и робототехники | QUASA","Главные новости технологий, ИИ, космоса и робототехники из США, Европы, Китая, Индии и других стран.","новости технологий, новости ИИ, космос, робототехника, технологические компании","2021-01-23T11:10:50.000000Z",{"image":228,"image_webp":229,"thumb":230,"thumb_webp":231},"https://cdn.quasa.io/images/news/3M4OMkl19FwjnIPrMDELwHfzWeSb858sNObIzCUL.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/3M4OMkl19FwjnIPrMDELwHfzWeSb858sNObIzCUL.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/3M4OMkl19FwjnIPrMDELwHfzWeSb858sNObIzCUL.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/3M4OMkl19FwjnIPrMDELwHfzWeSb858sNObIzCUL.webp",16548,27,{"id":235,"order":65,"created_at":236,"expired_at":237,"news_id":238,"post":239},91,"2026-06-07T14:58:18.000000Z","2032-06-07 14:58:08",14528,{"id":238,"title":240,"description":241,"slug":242,"created_at":243,"publish_at":243,"formatted_created_at":244,"category":245,"links":246,"view_type":144,"video_url":63,"views":251,"likes":65,"lang":66,"comments_count":63},"Заработок в крипте на серфинге сайтов: размер возможного дохода, советы для новичков + надёжный сервис Quasa Rewards.","Пройдите регистрацию, выполните бонусные задания, такие как загрузите автар, добавьте интересы, подтвердите свою почту, это сразу увеличит ваш баланс на 200-300 QUA токенов, просматривайте задания и выбирайте самые выгодные.","zarabotok-v-kripte-na-serfinge-saytov-razmer-vozmozhnogo-dohoda-sovety-dlya-novichkov-nadezhnyy-servis-quasa-rewards","2026-05-16T08:35:45.000000Z","16.05.2026",{"id":44,"title":40,"slug":41,"meta_title":223,"meta_description":224,"meta_keywords":225,"show_on_homepage":71,"deleted_at":63,"created_at":226,"updated_at":72,"lang":66},{"image":247,"image_webp":248,"thumb":249,"thumb_webp":250},"https://cdn.quasa.io/images/news/k2UL2239NQCEqzBwRNG9QOCOgaMEE21I125HSLc7.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/k2UL2239NQCEqzBwRNG9QOCOgaMEE21I125HSLc7.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/k2UL2239NQCEqzBwRNG9QOCOgaMEE21I125HSLc7.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/k2UL2239NQCEqzBwRNG9QOCOgaMEE21I125HSLc7.webp",6596,{"id":253,"order":254,"created_at":255,"expired_at":256,"news_id":257,"post":258},88,1,"2026-06-07T14:46:34.000000Z","2031-06-07 14:46:19",3937,{"id":257,"title":259,"description":260,"slug":261,"created_at":262,"publish_at":263,"formatted_created_at":264,"category":265,"links":266,"view_type":62,"video_url":63,"views":271,"likes":272,"lang":66,"comments_count":63},"Реклама на сайте QUASA","QUASA MEDIA читает более 400 тысяч человек в месяц. Предлагаем разместить Вашу статью, добавить ссылку или заказать написание статьи для публикации.  ","reklama-na-sayte-quasa","2022-04-23T12:26:12.000000Z","2022-07-06T06:57:00.000000Z","06.07.2022",{"id":44,"title":40,"slug":41,"meta_title":223,"meta_description":224,"meta_keywords":225,"show_on_homepage":71,"deleted_at":63,"created_at":226,"updated_at":72,"lang":66},{"image":267,"image_webp":268,"thumb":269,"thumb_webp":270},"https://cdn.quasa.io/images/news/EhK6Wi8ckhzpSefSpnChTAKT7FX6zdjQVfbDNAko.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/EhK6Wi8ckhzpSefSpnChTAKT7FX6zdjQVfbDNAko.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/EhK6Wi8ckhzpSefSpnChTAKT7FX6zdjQVfbDNAko.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/EhK6Wi8ckhzpSefSpnChTAKT7FX6zdjQVfbDNAko.webp",168667,69,{"id":274,"order":254,"created_at":275,"expired_at":276,"news_id":277,"post":278},93,"2026-06-07T15:19:59.000000Z","2030-06-07 15:19:39",970,{"id":277,"title":174,"description":175,"slug":176,"created_at":177,"publish_at":178,"formatted_created_at":139,"category":279,"links":284,"view_type":144,"video_url":63,"views":184,"likes":185,"lang":66,"comments_count":63},{"id":13,"title":14,"slug":15,"meta_title":280,"meta_description":281,"meta_keywords":282,"show_on_homepage":71,"deleted_at":63,"created_at":72,"updated_at":283,"lang":66},"Экономика создателей: ИИ, Web3 и инструменты авторов | QUASA","Creator Economy, ИИ, Web3, криптовалюты, стартапы и современные инструменты для авторов и создателей.","экономика создателей, creator economy, ИИ, Web3, инструменты авторов","2026-07-17T07:12:32.000000Z",{"image":182,"image_webp":63,"thumb":183,"thumb_webp":183},{"id":286,"order":88,"created_at":287,"expired_at":288,"news_id":289,"post":290},85,"2025-10-19T20:34:57.000000Z","2026-10-19 20:34:43",11251,{"id":289,"title":291,"description":292,"slug":293,"created_at":294,"publish_at":295,"formatted_created_at":296,"category":297,"links":298,"view_type":144,"video_url":63,"views":303,"likes":304,"lang":66,"comments_count":63},"Quasacoin (QUA): Варианты заработков криптовалюты через Quasa Connect","В последние годы криптовалюты стали неотъемлемой частью цифровой экономики, открывая новые возможности для заработка и инвестиций.\nОдним из таких инновационных проектов является Quasacoin (QUA), который предлагает уникальные возможности для фрилансеров и тех, кто желает работать удаленно.\nВ этой статье мы рассмотрим, как можно зарабатывать Quasacoin через платформу Quasa Connect.","quasacoin-qua-varianty-zarabotkov-kriptovalyuty-cherez-quasa-connect","2025-02-10T18:27:04.000000Z","2026-01-22T15:19:04.000000Z","22.01.2026",{"id":44,"title":40,"slug":41,"meta_title":223,"meta_description":224,"meta_keywords":225,"show_on_homepage":71,"deleted_at":63,"created_at":226,"updated_at":72,"lang":66},{"image":299,"image_webp":300,"thumb":301,"thumb_webp":302},"https://cdn.quasa.io/images/news/099SvHUaqry8mv7ZjozoBxwqdnB1s8njS1mQhTji.jpg","https://cdn.quasa.io/images/news/099SvHUaqry8mv7ZjozoBxwqdnB1s8njS1mQhTji.webp","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/099SvHUaqry8mv7ZjozoBxwqdnB1s8njS1mQhTji.jpg","https://cdn.quasa.io/thumbs/news-thumb/images/news/099SvHUaqry8mv7ZjozoBxwqdnB1s8njS1mQhTji.webp",13322,13,{"id":306,"order":88,"created_at":307,"expired_at":308,"news_id":309,"post":310},95,"2026-06-08T19:56:21.000000Z","2030-06-08 19:56:02",1422,{"id":309,"title":160,"description":161,"slug":162,"created_at":163,"publish_at":164,"formatted_created_at":166,"category":311,"links":312,"view_type":144,"video_url":63,"views":171,"likes":172,"lang":66,"comments_count":63},{"id":13,"title":14,"slug":15,"meta_title":280,"meta_description":281,"meta_keywords":282,"show_on_homepage":71,"deleted_at":63,"created_at":72,"updated_at":283,"lang":66},{"image":169,"image_webp":63,"thumb":170,"thumb_webp":170}]