Это вторая статья в нашем цикле о Yttri. В первой мы рассказали, что такое Yttri и зачем он нужен. Сегодня — честное сравнение с основными альтернативами.
Актуально для версии v0.51.0 (2026-02-18).
После первой статьи мне чаще всего задают один вопрос:
«Окей, Yttri звучит интересно. Но зачем, если уже есть Notion, Obsidian, ChatGPT и сервисы транскрипции?»
Это справедливый вопрос. И ответ тут не «мы лучше всех», а скорее «мы решаем другой класс задач».
Давайте разберём по категориям. Без маркетинга, без холиваров — только факты и сценарии.
Облачные инструменты удобны. Зарегистрировался — работаешь. Команда подключилась — все видят общие данные. Это факт, и здесь нет смысла спорить.
Но у этой модели есть цена, которую часто не замечают, пока она не ударит:
Зависимость от сети. Самолёт, поезд, плохой Wi-Fi в отеле, корпоративный VPN без доступа наружу — и ваш «рабочий стол» превращается в пустую страницу.
Зависимость от платформы. Блокировка аккаунта, изменение политики, рост цен, закрытие API — вы не контролируете свой инструмент.
Данные на чужих серверах. Для кого-то это не проблема. Для корпоративных пользователей или приверженцев приватности — это showstopper.
Быстрый онбординг для команды — без установки.
Real-time collaboration — десяток людей одновременно в одном документе.
Готовые шаблоны и экосистема.
Полный офлайн. Yttri работает без единого запроса наружу. Все данные — в локальной SQLite базе на вашем диске.
Локальный AI. С версии 0.49 Yttri имеет полноценный Local LLM inference pipeline: мульти-модельный реестр (Qwen3 0.6B/1.7B/4B), маршрутизатор запросов с embedding-классификацией, chunked prefill для экономии памяти (~1.2 ГБ). AI работает без интернета и без подписки.
Ваши данные — ваши. Файл database.db можно скопировать на флешку и открыть на другом компьютере. Никакой vendor lock-in.
Obsidian — прекрасный инструмент. Я сам им долго пользовался. Но давайте будем честны: для большинства сценариев Obsidian — это проект по настройке Obsidian.
Выбираете плагины (календарь, задачи, kanban, AI, таблицы…).
Сводите их между собой — каждый со своим форматом и конфигурацией.
Чините конфликты после обновлений.
Пишете себе документацию «как это всё работает», чтобы не забыть через месяц.
Это не баг — это дизайн. Obsidian продаёт свободу конструктора, и если вам нравится собирать — прекрасно.
Но если вам нужен рабочий инструмент, а не хобби по его сборке — это другой разговор.
Без единого плагина:
|
Возможность |
Obsidian |
Yttri |
|---|---|---|
|
Заметки с Markdown + WYSIWYG |
✅ (плагин) |
✅ Встроен (MDXEditor) |
|
Задачи и Kanban-доска |
🔌 Плагин |
✅ Встроен |
|
Проекты с трекингом прогресса |
🔌 Плагин |
✅ Встроен |
|
Календарь и встречи |
🔌 Плагин |
✅ Google Calendar + Exchange |
|
Почтовый клиент |
❌ |
✅ Gmail, Exchange, IMAP |
|
Финансы (подписки, активы) |
❌ |
✅ Встроен |
|
AI с доступом к вашим данным |
🔌 Плагин |
✅ RAG + Tool Calling |
|
Локальный AI (без облака) |
🔌 Плагин Ollama |
✅ Полный inference pipeline |
|
Транскрипция аудио |
❌ |
✅ 3 движка (GigaAM, Whisper, Parakeet) |
|
Диаризация спикеров |
❌ |
✅ Voiceprint matching |
|
Рисование (Excalidraw) |
🔌 Плагин |
✅ Встроен (с v0.51) |
|
Граф знаний |
✅ Базовый |
✅ + Semantic Links + NER |
|
Jira/Confluence интеграция |
🔌 Community |
✅ Двусторонняя синхронизация |
|
Dashboard с виджетами |
🔌 Плагин |
✅ 15 виджетов, Drag & Drop |
И всё это работает в едином контуре: заметка может быть привязана к встрече, из письма создаётся задача, а AI понимает контекст всех этих связей.
В свежих версиях добавлен модуль Intelligence — автоматическое извлечение сущностей (NER), определение тем и построение связей через LLM. Граф знаний строится сам, пока вы работаете.
Здесь нет прямой конкуренции — это разные вещи.
Standalone AI-чат — это мощный генератор текста. Он блестяще объясняет, редактирует, переводит. Но он работает с тем контекстом, который вы ему вручную скопировали.
Yttri AI — это ассистент, который уже внутри вашего рабочего пространства. Он знает, какие у вас задачи, что было на вчерашней встрече, какие письма ждут ответа и что написано в ваших заметках.
Вы: «Подготовь саммари вчерашней встречи и создай задачи по итогам» ChatGPT: «Мне нужно, чтобы вы скопировали текст встречи...» Yttri AI: → [Поиск по встречам: найдена «Standup 18.02»] → [Чтение транскрипции: 47 минут, 3 спикера] → [Создание task: «Обновить API документацию» → Проект «Backend»] → [Создание task: «Провести code review PR #142» → Приоритет: высокий] → Готово! Создано 4 задачи в проекте «Backend».
Это возможно благодаря трём механизмам:
RAG (Retrieval Augmented Generation) — AI ищет релевантный контекст в вашей базе знаний через hybrid search (векторный + полнотекстовый поиск) с reranking.
Tool Calling — AI вызывает инструменты: создаёт заметки, задачи, ищет по почте, работает с Jira. Опасные операции требуют вашего подтверждения (Human-in-the-Loop).
Персистентная память — AI помнит контекст предыдущих разговоров через суммаризацию + долгосрочный RAG retriever (с v0.44).
При этом вы сами выбираете модель:
|
Провайдер |
Тип |
Описание |
|---|---|---|
|
Ollama |
Локальный |
Llama 3, Mistral, Qwen — бесплатно и приватно |
|
Local LLM |
Локальный |
Встроенный Qwen3 (0.6B/1.7B/4B) — без Ollama, чистый Rust |
|
OpenAI |
Облачный |
GPT-4o, o1 |
|
Anthropic |
Облачный |
Claude 3.5 Sonnet |
|
OpenRouter |
Облачный |
Агрегатор 100+ моделей |
|
Z.AI, LM Studio, vLLM |
Любой |
OpenAI-compatible API (с v0.48) |
Облачные сервисы транскрипции удобны: загрузил файл — получил текст. Но есть нюансы.
Приватность. Ваша запись совещания уходит на чужой сервер. Для корпоративных сценариев это часто неприемлемо.
Стоимость. Платите за минуту. На активных командах — десятки долларов в месяц.
Изолированность. Транскрипт живёт «где-то отдельно» от ваших заметок и задач.
Три движка транскрипции, все работают локально, на вашем железе:
|
Движок |
Язык |
Особенности |
|---|---|---|
|
GigaAM V3 |
🇷🇺 Русский (WER 9.1%) |
Candle, встроенная пунктуация |
|
Whisper Large v3 |
🌍 100+ языков |
Metal GPU, word-level timestamps |
|
Whisper Large v3 Turbo |
🌍 100+ языков |
GGUF квантизация (Q4/Q5/Q8), быстрее в ~3x |
Плюс то, чего нет в облачных сервисах:
Нативная диаризация спикеров — WeSpeaker embeddings + Voiceprint matching. Система знает, кто говорит, и автоматически сопоставляет голос с сохранёнными профилями.
Live transcription — текст появляется прямо во время записи. Не нужно ждать окончания.
AI Summary — автоматическое выделение главного из часовой записи.
Контекстное меню чанков — разделение, объединение, переназначение спикера (с v0.51).
Голосовой ввод в заметках — диктуйте текст прямо в редакторе (с v0.50).
И главное: запись, транскрипция, саммари и задачи по итогам — всё в одном контуре.
Сравнивать стоит не «по брендам», а по реальным рабочим сценариям:
|
Сценарий |
🟢 Yttri |
☁️ Облако (Notion) |
🧩 Конструктор (Obsidian) |
🤖 AI-чат (ChatGPT) |
|---|---|---|---|---|
|
Работа без интернета |
✅ Полный офлайн |
⚠️ Зависит от кэша |
✅ Локальные файлы |
❌ Недоступно |
|
AI, который действует |
✅ Tool Calling + RAG |
⚠️ Частично |
⚠️ Через плагины |
❌ Только текст |
|
Корпоративные интеграции |
✅ Jira + Confluence + Exchange |
⚠️ Зависит от тарифа |
⚠️ Community плагины |
❌ Не предназначен |
|
Локальная транскрипция |
✅ 3 движка + диаризация |
❌ Облачная |
⚠️ Внешние сервисы |
❌ Нет |
|
Персональный AI (приватность) |
✅ Local LLM Qwen3 |
❌ Облачный AI |
⚠️ Через Ollama |
❌ Облачный |
|
Единый контур данных |
✅ Notes+Tasks+Mail+Cal+Finance |
⚠️ Только docs+tasks |
⚠️ Через плагины+экспорт |
❌ Нет хранения |
|
Стоимость |
300 ₽/мес или 3000 ₽/год |
$8-15/мес |
Базово бесплатно |
$20/мес |
Чтобы сравнение оставалось честным:
Выбирайте Notion, если ключевая задача — совместная облачная работа команды в реальном времени. Real-time collaboration — это не зона Yttri (пока).
Выбирайте Obsidian, если вы любите максимальную кастомизацию и готовы поддерживать свою экосистему плагинов. Vault Obsidian — это отдельная вселенная.
Выбирайте ChatGPT/Claude, если основной сценарий — генерация и редактура текста без привязки к вашей локальной базе данных.
Выбирайте Otter.ai, если вам нужна только транскрипция, и вы готовы отправлять аудио в облако.
Мы опубликовали первую статью на версии 0.42. С тех пор вышло 9 релизов, и вот что изменилось по-крупному:
|
Версия |
Ключевые изменения |
|---|---|
|
0.51 |
Excalidraw в заметках, контекстное меню чанков транскрипции |
|
0.50 |
Голосовой ввод в заметках, автотегирование AI-чатов |
|
0.49 |
Полный Local LLM inference pipeline (Qwen3), embedding auto-tagging, офлайн free mode |
|
0.48 |
Универсальная система AI-провайдеров (OpenAI/OpenRouter/Z.AI/LM Studio/vLLM) |
|
0.47 |
Создание контактов в Google People API, захват системного аудио Windows/Linux |
|
0.46 |
Intelligence модуль (NER, темы, связи через LLM), подтверждение email |
|
0.45 |
Баг-репорты с вложениями, классификация ошибок почты |
|
0.44 |
Персистентная память AI-диалогов, статистика LLM-использования |
|
0.43 |
Shadow DOM для изоляции email-стилей, Confluence silent reauth |
Если говорить простым языком: система стала не только функциональной, но и устойчивой в ежедневной эксплуатации. Локальный AI вырос из эксперимента в полноценный inference pipeline с маршрутизацией, управлением памятью и персистентным контекстом.
Yttri — не «убийца Notion» и не «лучший Obsidian».
Это инструмент для тех, кому важны четыре вещи:
Контроль над данными. Всё хранится локально. Нет vendor lock-in.
Единый контур. Заметки, задачи, почта, календарь, финансы, записи — в одном месте, связанные между собой.
AI, который помогает делать работу. Не просто отвечает на вопросы, а выполняет действия в вашем пространстве.
Работа везде. Онлайн, офлайн, на плохом интернете — без разницы.
Если это ваши приоритеты — Yttri стоит попробовать.
Бета-тестирование продолжается. Подробности и скачивание: yttri.online
Подписывайтесь на канал для получения информации от ИТ-архитектора с более чем 20-летним стажем.
Предыдущая статья: Введение в Yttri — Что это и почему это нужно?
Следующая статья: Стек технологий Yttri — Как это работает? (скоро)
Источник


