Представьте, что вы купили шляпу за $130, а она ещё и думает за вас. Примерно так Raspberry Pi видит своё будущее с новой платой Raspberry Pi AI HAT+ 2 — только думать она пока учится, местами с забавными ошибками.

Что это вообще за «шляпа»?

AI HAT+ 2 — первая новинка Raspberry Pi в 2026 году и логическое продолжение AI HAT+ из 2024‑го. Вновь коллаборация с Hailo, но теперь вместо Hailo‑8 стоит Hailo‑10H: до 40 TOPS в INT4 и 26 TOPS для задач компьютерного зрения плюс 8 ГБ собственной DDR4X‑памяти.

Цена — $130. В паре с Raspberry Pi 5 выходит уже около $200, и это заставляет задуматься: а окупает ли себя ускоритель?

Установка: почти как конструктор, но с нюансами

Снаружи плата почти не отличается от старой версии. Внутри — другое кино: обязателен радиатор для HAT, а не для Pi. Саму Pi 5 тоже нужно охлаждать, благо низкопрофильные кулеры помещаются под платой.

Подключение несложно: шлейф в PCIe‑разъём, защёлкнуть, закрепить на стойках и воткнуть удлинитель GPIO. Правда, контакт через GPIO и DuPont‑провода получается немного «разболтанным», так что аккуратность и проверка соединений — маст.

Софт к моменту обзора был полуприложенным: собственные репозитории, ручной вызов hailo-ollama и curl. Обычным пользователям обещают более гладкую установку к релизу.

Какие модели крутятся на Hailo‑10H?

Через hailo-ollama доступны компактные LLM‑ы:

  • qwen2:1.5b / qwen2.5-instruct:1.5b — универсальный помощник и чат;
  • qwen2.5-coder:1.5b — для объяснения и правки кода;
  • llama3.2:3b — чат‑боты, суммаризация, поиск по знаниям;
  • deepseek_r1_distill_qwen:1.5b — логика, математика, программирование.

8 ГБ собственной RAM позволяют не «съедать» память Raspberry Pi — так что даже Pi 5 на 1–4 ГБ превращается в реальную AI‑платформу. То есть можно сэкономить: вместо дорогой версии на 16 ГБ взять младшую Pi 5 и добавить HAT.

Производительность против ARM: быстрее, но не умнее

В тестах Tom’s Hardware AI HAT+ 2 оказался заметно шустрее ARM‑CPU Pi 5 и при этом почти не грузил процессор — огромный плюс для роботов, умных датчиков и прочих GPIO‑проектов.

Но есть ложка дёгтя: качество ответов LLM.
На вопрос «Что такое Tom’s Hardware?» плата бодро сочинила историю про сетевого ритейлера, а не медиа. Сгенерированный пример Python‑кода для отображения картинки выглядел правдоподобно, но не работал вообще. ARM‑процессор Pi 5, запуская тот же qwen2:1.5b, ошибался не меньше — просто делал это медленнее и с перегревом всех ядер.

Иными словами: ускоритель честно тащит математику и токены, но сами модели малы и обучены на не самой свежей базе знаний.

Кому всё это надо?

AI HAT+ 2 особенно интересен тем, кто:

  • строит автономных роботов и умные устройства, где Pi 5 управляет железом, а HAT крутит LLM;
  • хочет локальный чат‑бот или ассистент без облака;
  • думает стратегически: «соберу платформу сейчас, а через год‑два софт дозреет».

Для чисто компьютерного зрения выгоднее старый AI HAT+, Raspberry Pi AI Camera или M.2 AI Kit — дешевле, а по скорости примерно то же самое.

Российским энтузиастам и образовательным проектам такая плата может со временем дать мощный инструмент: локальные ассистенты, офлайн‑аналитика, «умные» лабораторные стенды на Pi без зависимости от внешних сервисов. Но лучше подождать, пока экосистема ПО догонит железо.

Итог

AI HAT+ 2 сейчас — это скорее «решение в поисках задач». Аппаратная база отличная: Hailo‑10H, 8 ГБ RAM, разгрузка CPU, поддержка LLM и компьютерного зрения. Но:

  • дорого;
  • выгода перед старым AI HAT+ в CV‑задачах минимальна;
  • LLM‑модели работают быстрее, но часто ошибаются.

Если вы только присматриваетесь к AI на Raspberry Pi, разумно пока тренироваться на ARM‑CPU и облачных сервисах, параллельно продумывая реальный сценарий, где отдельный AI‑ускоритель действительно нужен. А вот когда задачи и навыки созреют — тогда AI HAT+ 2 станет не просто дорогой шляпой, а действительно «дополнительным мозгом» для вашего «малиныча».