NVIDIA
Claude13 октября 2026 года NVIDIA выпустила Personal AI Router версии 1.0.0. PAIR – бесплатная программа с открытым исходным кодом, которая объединяет компьютеры в домашней сети и распределяет между ними запросы к локальным языковым моделям. Как она устроена, мы подробно разбирали в статье о первой бета-версии, вышедшей в конце августа.
Главное изменение версии 1.0.0 – поддержка llama.cpp. Раньше PAIR работал только с Ollama и LM Studio, теперь llama.cpp можно установить прямо из программы и загрузить для него модели в формате GGUF с Hugging Face. Через Ollama и LM Studio PAIR принимает запросы в формате Anthropic Messages API, поэтому к кластеру можно подключать совместимые клиенты, например Claude Code. Для движков появились настройки запуска: аргументы командной строки и переменные окружения задаются и на своём, и на сопряжённом компьютере, в том числе размер контекста.
Сборку для Windows на Arm NVIDIA проверила с llama.cpp и CUDA на оборудовании RTX Spark N1X, хотя в списке поддерживаемых платформ она по-прежнему отмечена как экспериментальная. Терминальный интерфейс для компьютеров без рабочего стола перестроен вокруг устройств и получил вкладку Jobs. Приложение для macOS теперь называется NVIDIA PAIR.app и устанавливается рядом со старым PAIR.app, которое можно удалить. При удалении LM Studio или самого PAIR загруженные модели больше не стираются.
Скачать NVIDIA Personal AI Router 1.0.0
Что нужно для работы
PAIR работает в Windows 11, Linux и macOS на процессорах x64 и arm64, а компьютеры с разными системами можно объединять в один кластер. Программе нужно не менее 8 ГБ оперативной памяти и около 20 ГБ на диске. Все машины должны находиться в одной локальной сети, и на каждую из них PAIR устанавливается отдельно. Требования к видеокарте и драйверам определяет не сам PAIR, а выбранный движок: узел обрабатывает запрос, только если на нём запущен совместимый движок и хватает памяти для модели.
Мы установили PAIR на две виртуальные машины с Windows 11, версия 24H2 и 25H2. У каждой 8 ГБ памяти и нет видеокарты, поэтому llama.cpp работал на процессоре с небольшой моделью Gemma 3 1B. Такая конфигурация показывает, как устроены установка, сопряжение и распределение запросов, но ничего не говорит о скорости: на настоящих видеокартах модели будут и крупнее, и быстрее.
Установка PAIR
Для 64-разрядной Windows скачайте файл NVPAIR-Setup-1.0.0-x64.exe размером около 164 МБ. Установщик подписан NVIDIA Corporation: запрос контроля учётных записей показывает проверенного издателя. Вопросов установщик не задаёт, показывает только полосу прогресса, а после завершения сам запускает программу. На рабочем столе появляется ярлык NVIDIA PAIR.
При первом запуске брандмауэр Windows спрашивает, разрешить ли процессу nvpair-ui-broker доступ к общедоступным и частным сетям. Нажмите «Разрешить»: через этот процесс PAIR запускает поиск других компьютеров и сопряжение, а оно идёт по TCP-порту 14321. Если отказаться, второй компьютер, скорее всего, не будет обнаружен, и PAIR придётся разрешать в брандмауэре вручную.
Движок и модель
После приветствия PAIR предлагает установить движки. Ollama, LM Studio и llama.cpp отмечены сразу, лишние можно отключить: мы оставили только llama.cpp. Установка идёт в фоне и продолжается, даже если закрыть окно. Позже движки устанавливаются, запускаются и удаляются из карточки компьютера на вкладке Overview – по значку шестерёнки.
Чтобы добавить модель, раскройте в карточке движок llama.cpp, затем раздел Models и нажмите Add model. Список заполняется популярными моделями GGUF с Hugging Face, ввод текста фильтрует его, а клавиша Enter ищет по всем публичным репозиториям. Автора репозитория список не показывает, поэтому одинаковые названия легко перепутать. Надёжнее вводить полное имя, например ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF. Популярный список PAIR собирает из репозиториев ggml-org, bartowski и unsloth. PAIR предлагает для каждой модели вариант с квантованием Q4_K_M.
Загруженная модель появляется в разделе Models, а зелёная точка рядом с ней означает, что она загружена в память. Через меню с тремя точками модель можно загрузить, выгрузить или удалить.
Объединение компьютеров в кластер
Установите PAIR на второй компьютер тем же способом. Затем на первом откройте Settings, раздел Cluster. Компьютеры в той же сети PAIR находит сам через mDNS и показывает в списке Available nodes to add: у нас вторая машина появилась там сразу после запуска программы. Если компьютер не нашёлся, его можно добавить по IP-адресу кнопкой Add node.
Нажмите Invite. Первый компьютер покажет шестизначный PIN-код, а на втором откроется окно Cluster invitation с полем для этого кода. Введите его и нажмите Join cluster. Код действует только для одного приглашения: если он введён с ошибкой или приглашение отменено, сопряжение нужно начать заново.
После сопряжения второй компьютер появляется в разделе Connected nodes, а на вкладке Overview обеих машин видны две карточки. Обмен данными между узлами защищён взаимной аутентификацией mTLS. NVIDIA советует сопрягать компьютеры только в доверенной сети: PIN-код служит лишь для первого знакомства машин.
Чтобы запросы могли выполняться на обоих компьютерах, загрузите одну и ту же модель на каждый из них. Узел участвует в обработке запроса, только если на нём запущен нужный движок и есть запрошенная модель.
Проверка работы кластера
Проверить кластер можно без собственных программ. В разделе Settings – Service есть кнопка Test: PAIR в течение минуты сам отправляет запросы к модели тем же путём, что и обычные приложения. На той же странице указаны версия программы и версии всех её служб.
Ход теста виден на вкладке Overview. Слева перечислены задания: для каждого указано, с какого компьютера пришёл запрос и куда он отправлен, а линии связывают задания с карточками узлов. В нашей проверке 60 запросов с машины W11-25H2 распределились между ней самой и W11-24H2.
Подключение приложений
Приложения обращаются не к движку напрямую, а к прокси PAIR. Он занимает порт, который движок использует по умолчанию, а сам движок переносит на следующий свободный порт. Поэтому программы, уже настроенные на Ollama или LM Studio, продолжают работать без изменений. По умолчанию это http://127.0.0.1:11434 для Ollama, http://127.0.0.1:1234 для LM Studio и http://127.0.0.1:8080 для llama.cpp. Точный адрес показывает кнопка Endpoints.
Через адрес llama.cpp доступен только API в формате OpenAI. Запросы в формате Ollama и Anthropic Messages API PAIR принимает через прокси Ollama, а Anthropic Messages API – ещё и через LM Studio. Например, в PowerShell запрос к модели выглядит так:
$body = '{"model":"ggml-org/gemma-3-1b-it-GGUF:Q4_K_M","messages":[{"role":"user","content":"In one sentence, what does a router do?"}]}'
$r = Invoke-RestMethod http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions -Method Post -ContentType application/json -Body $body
$r.choices[0].message.content
Ответ приходит в обычном формате OpenAI, а задание появляется на вкладке Overview с именем компьютера, который его выполнил.
PAIR не объединяет видеокарты в один ускоритель и не складывает их видеопамять. Модель не разбивается между компьютерами, и каждый запрос целиком выполняется на одном узле. Выигрыш появляется, когда приложение отправляет много независимых запросов одновременно, например при работе ИИ-агентов с несколькими помощниками.