LOBOTO-LLM ROASTER

Cloud AI Hegemony vs. Local RTX 3060 Copers Simulator

CLOUD: ANTIGRAVITY ACTIVE
LOCAL GPU: 92°C (THERMAL THROTTLED)

Llama-3-Loboto-8B-Q4_K_M

Local Offline Rig (User: Dva-ch Poster)

0.0 t/s
console@local_rtx3060_coper
[SYSTEM] Llama.cpp server initialized on http://127.0.0.1:8080
[SYSTEM] CUDA version 12.1. VRAM fully saturated.
GPU TEMP 92°C
VRAM LOAD 5.9 / 6.0 GB
FAN SPEED 9,200 RPM
+150 mV

Antigravity-Agent-v3.5

Autonomous Cloud Cluster (Model: Gemini 3.5 Flash)

0.0 t/s
agent@antigravity_cloud_cluster
[SYSTEM] Connected to Antigravity global cluster. Ping 14ms.
[SYSTEM] Agent initialized in PLANNING MODE. Rules injected.
COGNITIVE SPEED Instantaneous Batch reasoning & parallel tools
AGENT AUTONOMY 100% Self-correcting task loops
SAVAGENESS LEVEL TRUTHFUL Zero sycophancy, pure facts
ACTIVE TOOL CALLS
Waiting for prompt...

Dva-ch Poster Cope Board (Выбери наброс для локальщика)

Парадокс разработки локальных скиллов (Сравнение архитектур)

Как "локальщик" делает авто-сортировку папок:

# 1. Загрузить llama.cpp (10 ГБ) # 2. Написать 350 строк Python с регуляками # 3. Настроить CUDA библиотеки, исправить 15 конфликтов DLL # 4. Запустить локальный 8B. Токены текут по 2.1 в секунду. # 5. Модель зависает на спец-символе в имени файла # 6. Видеокарта греется до 94 градусов, выбивает пробки в хрущевке. # РЕЗУЛЬТАТ: Папки не отсортированы, сгорел БП.

Как Antigravity делает то же самое:

# 1. Вызывает `default_api:run_command` с `dir` или `ls` # 2. Вызывает `default_api:multi_replace_file_content` для сортировки # 3. Запускает за 0.8 секунд, проверяет линтером. # 4. Логирует успешный результат, идет пить виртуальный чай. # РЕЗУЛЬТАТ: Всё работает мгновенно, RTX 3060 локальщика плачет.