12 ГБ VRAM и Ollama: Как заставить локальный переводчик работать как ChatGPT, но бесплатно

12 гигабайт видеопамяти — это много или мало для перевода в 2026 году?

Вы сидите с RTX 4070 Super или RTX 4060 Ti 16GB (да, 12 ГБ версия тоже есть). Или может быть с устаревшей, но все еще мощной RTX 3080 Ti. У вас 12 ГБ VRAM — не мало, но и не роскошь 24 ГБ из нашей статьи про 24 ГБ. Хватит ли этого для качественного перевода? Ответ — да, но с умом.

В 2026 году переводческие модели пережили революцию. OpenAI и Google держат свои лучшие модели за закрытыми API. DeepL берет деньги. А вам нужно перевести техническую документацию, книгу или просто чат с иностранным клиентом без отправки данных в облако.

Почему обычные LLM — плохие переводчики (и какие модели выбрать вместо них)

Первая ошибка новичка — запустить Llama 3.1 или Qwen 2.5 и сказать «переведи это». Универсальные языковые модели умеют переводить, но делают это как студент-первокурсник. Они галлюцинируют, теряют терминологию, не понимают контекст.

Переводческие модели — это специализированный инструмент. Они обучены на миллиардах пар предложений, знают тысячи языковых пар и умеют сохранять стиль. На 12 ГБ VRAM у вас три реальных кандидата:

Все эти модели официально поддерживаются в Ollama. Но есть нюанс — Meta (бывший Facebook) не всегда публикует готовые GGUF файлы. Чаще всего их конвертирует сообщество.

1 Установка Ollama: минута вместо часа мучений

Если вы читали наш гайд по RTX 5060 Ti, то уже знаете про выбор между Ollama и LM Studio. Для перевода однозначно выбираем Ollama. Почему? Потому что перевод — это API-задача. Вам не нужен красивый интерфейс, вам нужна стабильность и скорость.

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Для Windows скачиваете exe-файл с сайта. Запускаете. Все. Никаких драйверов CUDA, никаких Python-окружений. Ollama сам разберется с вашей видеокартой.

2 Как НЕ выбирать модель: три ошибки, которые совершают все

Ошибка первая: брать самую большую модель. «У меня же 12 ГБ, значит, потянет NLLB-54B!» Нет, не потянет. Даже с квантованием Q4 она займет 14+ ГБ. И это без контекста.

Ошибка вторая: игнорировать квантование. Вы скачиваете FP16 версию, она занимает 6 ГБ, а через час работы получаете Out of Memory. Почему? Потому что Ollama резервирует память под контекст, под буферы, под систему. Как в статье про 10 ГБ VRAM — всегда оставляйте запас.

Ошибка третья: брать первую попавшуюся модель из списка ollama list. В феврале 2026 года в репозитории Ollama 500+ моделей. Половина — устаревшие. Четверть — сломанные. И только десяток действительно работают.

3 Правильный выбор: NLLB-200 или SeamlessM4T?

Давайте проведем слепой тест. Вот три перевода одной фразы:

• Оригинал: "The quantum entanglement phenomenon, while theoretically sound, presents significant challenges for practical implementation in current computing architectures."
• Google Translate: "Явление квантовой запутанности, хотя теоретически обосновано, представляет значительные проблемы для практической реализации в современных вычислительных архитектурах."
• NLLB-200: "Феномен квантовой запутанности, будучи теоретически обоснованным, создает серьезные проблемы для практической реализации в современных вычислительных архитектурах."
• SeamlessM4T v2: "Хотя явление квантовой запутанности теоретически корректно, оно представляет существенные сложности для практического внедрения в существующие вычислительные архитектуры."

Видите разницу? NLLB ближе к дословному переводу. SeamlessM4T пытается адаптировать стиль. Для технических текстов лучше NLLB. Для художественных — SeamlessM4T.

# Загружаем NLLB-200 (3.3B параметров, Q4 квантование)
ollama pull nllb-200:3.3b-q4_K_M

# Загружаем SeamlessM4T v2
ollama pull seamless-m4t-v2:2.3b-q4_K_M

Обратите внимание на суффикс q4_K_M. Это специфичный формат квантования от llama.cpp. Q4 — 4 бита на вес. K_M — средний уровень качества квантования. Есть еще Q4_K_S (маленький, быстрее) и Q4_K_L (большой, качественнее).

4 Запуск и настройка: не просто «ollama run»

Стандартный запуск ollama run nllb-200:3.3b работает. Но плохо. По умолчанию Ollama выделяет мало контекста, не оптимизирует загрузку на GPU.

Вот как нужно запускать переводческую модель:

OLLAMA_NUM_GPU=1 OLLAMA_GPU_SPLIT_MODE=layer ollama run nllb-200:3.3b-q4_K_M

Что здесь происходит:

• OLLAMA_NUM_GPU=1 — используем одну видеокарту (на случай если у вас несколько)
• OLLAMA_GPU_SPLIT_MODE=layer — оптимизированное распределение слоев между GPU и RAM
• Модель загружается полностью в VRAM, контекст тоже

Для работы с большими документами (книги, ТЗ) нужен длинный контекст. По умолчанию — 2048 токенов. Можно увеличить до 8192:

OLLAMA_NUM_GPU=1 ollama run nllb-200:3.3b-q4_K_M --num_ctx 8192

5 Автоматизация перевода: скрипты вместо ручного труда

Вам не нужно каждый раз открывать терминал. Ollama работает как REST API сервер:

# Запускаем сервер в фоне
ollama serve &

# Теперь можно отправлять запросы через curl
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "nllb-200:3.3b-q4_K_M",
  "prompt": "Translate to Russian: Hello, world!",
  "stream": false
}'

Но это базовый уровень. Для реальной работы нужен скрипт на Python. Вот минимальный пример:

import requests
import json

def translate_text(text, model="nllb-200:3.3b-q4_K_M"):
    """Перевод текста через Ollama API"""
    url = "http://localhost:11434/api/generate"
    
    # Формируем промпт для перевода
    prompt = f"Translate from English to Russian: {text}"
    
    payload = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "stream": False,
        "options": {
            "temperature": 0.1,  # Низкая температура для точного перевода
            "top_p": 0.9,
            "num_predict": len(text) * 2  # Максимальная длина ответа
        }
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload)
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        return result["response"].strip()
    else:
        raise Exception(f"Ошибка перевода: {response.text}")

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    english_text = "The rapid development of quantum computing requires new approaches to software architecture."
    russian_translation = translate_text(english_text)
    print(f"Перевод: {russian_translation}")

Этот скрипт можно расширить для пакетной обработки файлов, сохранения форматирования, работы с субтитрами.

Что делать, когда 12 ГБ не хватает? Хитрости для сложных случаев

Представьте: вам нужно перевести книгу в 500 страниц. Модель занимает 3.5 ГБ, контекст 8192 токенов — еще 2 ГБ. В сумме 5.5 ГБ. Казалось бы, запас есть. Но через час работы память забивается, скорость падает.

Проблема в фрагментации памяти CUDA. Решения два:

1. Использовать --num_batch 1 — обрабатывать по одному запросу за раз
2. Регулярно перезапускать Ollama (грубо, но работает)
3. Использовать технику из нашей статьи про NVMe Swapping — сброс кэша каждые N запросов

Еще одна ситуация — нужно переводить в реальном времени (стрим, чат). SeamlessM4T здесь лучше NLLB, потому что оптимизирован для низкой задержки. Но даже он на 12 ГБ VRAM может не успевать за быстрой речью.

Сравнение с облачными API: когда локальный перевод выигрывает

Зачем вообще мучиться с локальным запуском, если есть Google Translate API за $20 в месяц? Давайте посчитаем:

• Перевод книги в 100 000 слов через Google Translate: ~$50
• Тот же объем через локальную модель: $0 (если не считать электричество)
• Конфиденциальность: ваши данные никуда не уходят
• Задержка: 50-100 мс против 200-500 мс у облака
• Кастомизация: можете дообучить модель на своей терминологии

Но есть и минусы. Локальные модели хуже справляются с идиомами, сленгом, культурными отсылками. Если вам нужно переводить мемы или поэзию — лучше использовать специализированные модели или даже гибридный подход из нашей статьи.

Что будет дальше? Прогноз на 2027 год

К февралю 2027 года модели перевода размером 3-4 миллиарда параметров будут работать на уровне сегодняшних 10-миллиардных. Благодаря архитектурным улучшениям (MoE, State Space Models) и лучшему квантованию.

На 12 ГБ VRAM можно будет запускать модели, которые сегодня требуют 24 ГБ. А может быть, и мультимодальные переводчики, работающие сразу с текстом, изображениями и речью.

Но главный тренд — специализация. Вместо одной модели на все языки появятся десятки узкоспециализированных: для медицинских текстов, для юридических документов, для игровой локализации. И все они будут помещаться в 12 ГБ.

Ваша RTX 4070 Super с 12 ГБ VRAM — это не компромисс. Это идеальная платформа для локального перевода на ближайшие 2-3 года. Главное — не гнаться за размером модели, а выбирать правильный инструмент для задачи.

И помните: лучшая модель — та, которая работает у вас прямо сейчас. Не та, которую все хвалят на Reddit.