Qwen3.5-9B sau Ministral-3-14B-Instruct-2512: cât de mult contează modelul IA locală?
My Wealth 1.6 oferă mai multe modele de inteligență artificială locală, adaptate resurselor fiecărui calculator. Qwen3.5-9B are 9 miliarde de parametri, iar Ministral-3-14B-Instruct-2512 are 14 miliarde.
Pe hârtie, Ministral are o capacitate mai mare. În practică, testele arată o realitate mai interesantă: modelul mai mare rezolvă mai des cererile complexe, dar nu este întotdeauna mai bun. Un model mai ușor poate fi mai direct, mai rapid și uneori mai fidel informațiilor structurate primite.
Comparația nu urmărește un câștigător absolut, ci înțelegerea modului în care raționează fiecare model și îmbunătățirea asistentului pentru toate profilurile.
1. Cum evaluăm modelele?
Folosim un patrimoniu de test reproductibil și întrebări formulate așa cum ar putea fi adresate în aplicație. Scenariile acoperă în special:
- valoarea și componența patrimoniului;
- repartizările și concentrările;
- datoriile și activele pe care le finanțează;
- veniturile pasive;
- bugetele și operațiunile recurente;
- obiectivele de investiții și proiecțiile lor;
- cererile care necesită corelarea mai multor surse;
- pregătirea operațiunilor de modificare cu respectarea permisiunilor.
Modelul trebuie să înțeleagă cererea, să aleagă instrumentele MCP potrivite, să pregătească parametrii, să folosească rezultatele și să redacteze un răspuns conform datelor. Verificăm și că nu inventează valori și nu propune operațiuni nesolicitate.
Eșecurile sunt clasificate după prima cauză: instrument greșit, parametru inventat, valoare funcțională incorectă, răspuns insuficient fundamentat sau problemă de execuție. Adăugăm o corecție numai când urmele demonstrează necesitatea ei.
2. Rezultatele în cifre
Pentru o comparație echitabilă, am adresat modelelor Qwen3.5-9B și Ministral-3-14B-Instruct-2512 aceleași 46 de întrebări despre un patrimoniu de referință identic. Ambele modele au dispus și de aceleași instrumente pentru consultarea și analizarea datelor. Rezultatele de mai jos corespund celor mai recente execuții disponibile pentru fiecare dintre ele:
| Rezultat în cele 46 de scenarii comune | Qwen3.5-9B | Ministral-3-14B-Instruct-2512 |
|---|---|---|
| Teste reușite | 33 / 46 — 71,7% | 37 / 46 — 80,4% |
| Teste eșuate | 13 / 46 — 28,3% | 9 / 46 — 19,6% |
| Durată mediană observată | 2 min 52 s | 3 min 44 s |
Aceste cifre reprezintă o imagine din dezvoltare, nu un benchmark universal. Testele au rulat pe un Intel Core Ultra 7 165U, cu grafică Intel integrată și 18 GB de memorie partajată, fără placă grafică dedicată sau memorie video proprie. Chiar și așa, Qwen răspunde în câteva minute și procesează unele întrebări obișnuite în puțin peste un minut.
Ambele modele au folosit în practică partea Compute a GPU-ului Intel. Pentru Ministral, Vulkan poate raporta o aparentă trecere pe procesor, însă monitorizarea arată CPU-ul inactiv și sarcina pe GPU. Testele au însoțit și mai multe îmbunătățiri ale orchestratorului, astfel încât duratele nu izolează numai arhitectura modelelor.
În această campanie, Ministral a reușit mai multe scenarii, iar Qwen a rămas sensibil mai rapid.
Acest lucru confirmă un compromis așteptat: modelul mai mare reușește mai bine anumite cereri complexe, în schimbul mai multor resurse și, în general, al unui timp de procesare mai lung.
3. Unde are Ministral avantaj
Ministral s-a descurcat mai bine când o cerere impunea legarea mai multor informații înainte de răspuns. A reușit mai bine în special scenariile privind:
- comparația între proprietari;
- valoarea unei familii de active raportată la nivelul datoriei;
- ponderea veniturilor generate de activele financiare;
- identificarea activelor de mare valoare, dar cu randament redus;
- corelarea activelor finanțate cu pasivele asociate;
- investițiile recurente configurate în bugete;
- obiectivele cele mai îndepărtate de ținta lor.
Acest lucru corespunde utilizării sale: comparații mai bogate, relații între entități și cereri cu mai multe etape.
4. Unde surprinde Qwen
Qwen nu este doar o alternativă mai ușoară. Se comportă adesea mai direct și nu reinterpretează inutil un rezumat clar sau un rezultat canonic.
Un lot recent a inclus cele patru întrebări implicite din panoul IA:
- Care este situația patrimoniului meu?
- Unde este patrimoniul meu cel mai concentrat?
- Ce activ are cea mai bună performanță?
- Ce parte din patrimoniu pot mobiliza rapid?
Qwen le-a rezolvat pe toate. Ministral a reușit trei la prima rulare completă, dar a omis concentrarea maximă deși informația era disponibilă. Selectase analiza MCP corectă; eroarea a apărut la reinterpretarea dimensiunilor returnate.
Un raționament mai elaborat poate rezolva o cerere complexă, dar poate și reclasifica sau îmbogăți inutil un răspuns deja calculat.
5. Modelul nu lucrează singur
Calitatea asistentului nu depinde doar de numărul parametrilor LLM-ului. My Wealth introduce un strat de orchestrare între întrebare și datele patrimoniului.
Acest strat îndeplinește mai multe funcții:
- prezintă un catalog compact al instrumentelor disponibile;
- lasă modelul să aleagă instrumentele utile și să le pregătească parametrii;
- validează apelurile înainte de executarea lor;
- furnizează erori structurate atunci când planul poate fi corectat;
- calculează anumite relații canonice pe baza rezultatelor MCP;
- păstrează modelului responsabilitatea de a înțelege cererea și de a redacta răspunsul.
Scopul nu este înlocuirea inteligenței modelului cu o succesiune de răspunsuri prestabilite, ci oferirea unui cadru fiabil: LLM-ul interpretează și explică, iar aplicația securizează accesul și stabilizează faptele exacte care nu trebuie să depindă de o aproximație lingvistică.
Testele au arătat și că cele două modele nu beneficiază întotdeauna de aceleași instrucțiuni. O instrucțiune eficientă pentru Qwen poate fi ignorată sau suprainterpretată de Ministral — și invers. My Wealth aplică, așadar, politici adaptate fiecărui model, nu un singur prompt universal.
6. Ce profil să alegeți?
Qwen este cel mai bun punct de plecare pentru întrebări obișnuite, sinteze patrimoniale și calculatoare cu resurse limitate. Viteza și comportamentul său direct îi permit deja să răspundă corect la multe cereri utile.
Ministral este util când analizați simultan mai multe dimensiuni, comparați entități sau cereți o analiză cu mai multe etape. Nu garantează însă un răspuns perfect și poate dura mai mult, mai ales fără accelerare GPU.
Alegerea depinde de întrebări, resursele calculatorului și timpul de răspuns acceptabil.
7. Evaluarea continuă după lansare
Lansarea My Wealth 1.6 nu încheie această campanie. Orice eroare reproductibilă poate dezvălui un instrument ambiguu, o relație funcțională insuficient de clară sau un comportament specific modelului.
Concluziile contribuie la îmbunătățirea orchestratorului, a contractelor MCP și a politicilor modelelor fără a le ascunde limitele. Ele vor putea ghida și integrarea viitoarelor LLM-uri atunci când acestea vor oferi un echilibru mai bun între calitate, viteză și resurse necesare.
Ca orice inteligență artificială, asistentul poate greși. Informațiile financiare importante trebuie verificate întotdeauna, indiferent de profil.