Агенты на 16 ГБ VRAM: битва за контекст между Qwen3, Devstral и gpt-oss

16 ГБ VRAM — это ловушка или точка сборки?

RTX 4080 Super. RTX 4070 Ti Super. Даже некоторые мобильные карты — все они упираются в магические 16 ГБ видеопамяти. Достаточно, чтобы запустить что-то умное. Недостаточно, чтобы развернуться. Особенно когда речь об агентах, которым нужен не просто ответ на вопрос, а планирование, выполнение инструментов и долгая память.

Проблема в том, что большинство гайдов живут в идеальном мире. «Возьмите Llama 3.1 70B, квантуйте до IQ3_XS, и будет вам счастье». А на практике? На практике после загрузки модели, контекста в 32k токенов и самого фреймворка для агентов у вас остается 2-3 ГБ на собственно генерацию. И агент начинает тормозить так, что проще написать код самому.

Три кандидата, один приговор

Я тестировал три модели, которые теоретически должны работать на 16 ГБ с длинным контекстом. Теоретически. На практике каждая из них показала свои причуды.

Qwen3-4B-Thinking: быстрый, но наивный

Самая свежая модель из тестируемых — Qwen3-4B-Thinking, выпущенная в начале 2026 года. Разработчики обещали «мышление цепочкой» (chain-of-thought) в компактном формате. И знаете что? Они не соврали.

Модель действительно показывает рассуждения в выводе. Видно, как она разбивает задачу на шаги. Проблема в другом — качество этих рассуждений. Для простых задач вроде «напиши функцию сложения двух чисел» она работает отлично. Но как только вы просите спланировать многошагового агента с использованием инструментов, Qwen3 начинает генерировать красивый, логичный, но абсолютно нерабочий план.

Технически на RTX 4080 Super с 16 ГБ она летает. Полностью загружается в VRAM в формате Q8_0 (без квантования), оставляя около 3 ГБ на контекст. При 32k токенах скорость генерации — стабильные 45-55 токенов в секунду через llama.cpp. Это быстро. Очень быстро для агента, который должен реагировать в реальном времени.

Devstral-Small-24B: умный, но медленный

Devstral — это вообще отдельная история. Модель от французских разработчиков, которая позиционируется как «локальная альтернатива GPT-4 для разработчиков». На 24 миллиарда параметров она должна быть умной. И она действительно умная.

В тестах на планирование агентных задач Devstral показывала результаты, близкие к GPT-4. Она правильно разбивала сложные задачи на подзадачи, учитывала зависимости между шагами, предлагала разумные fallback-стратегии. Качество кода тоже на высоте — чистый, читаемый, с комментариями там, где нужно.

А теперь плохие новости. Чтобы впихнуть 24B модель в 16 ГБ VRAM, приходится использовать агрессивное квантование Q4_K_M. Это уже потеря качества. Но главное — скорость. 12-18 токенов в секунду. Это мучительно медленно для интерактивного агента. Особенно когда он «думает» вслух (генерирует reasoning).

Контекст тоже страдает. При заявленных 32k фактически стабильно работает только 16k. Дальше начинаются проблемы с памятью и скорость падает до 5-7 токенов в секунду.

gpt-oss-20B: золотая середина, которой нет

Open-source аналог GPT от сообщества, 20 миллиардов параметров. Теоретически — оптимальный баланс между размером и качеством. Практически — разочарование.

Модель показывает средние результаты по всем фронтам. Качество планирования хуже, чем у Devstral. Скорость ниже, чем у Qwen3. При этом она капризна к формату — Q5_K_M работает стабильно, но занимает почти все 16 ГБ, оставляя мизерный запас для контекста.

Самое обидное — непредсказуемость. Иногда gpt-oss генерирует блестящий код. Иногда — полную ерунду. И никакой закономерности. Для продакшн-агента такое недопустимо.

Что делать, если 16 ГБ — это ваш потолок

1 Выбирайте специализацию, а не универсальность

Забудьте про модель «на все случаи жизни». На 16 ГБ VRAM ее не существует. Вместо этого создайте двухуровневую систему:

• Быстрая модель (Qwen3-4B) для простых запросов и роутинга
• Тяжелая модель (Devstral 24B в Q4) для сложного планирования, запускаемая по требованию

В статье «Локальный AI-агент на стероидах» я подробно разбирал архитектуру таких гибридных систем. На 16 ГБ это работает еще лучше — вы не пытаетесь запихнуть невпихуемое, а используете каждую модель по назначению.

2 Управляйте контекстом как скупердяй деньгами

Длинный контекст — это не роскошь, а необходимость для агентов. Но на 16 ГБ каждый токен на счету. Три стратегии:

1. Компрессия контекста — используйте такие техники, как context pruning или rolling window. Храните в памяти только последние N токенов, а остальное сжимайте в эмбеддинги.
2. Иерархическая память — краткосрочный контекст в VRAM, долгосрочный — в оперативной памяти с оффлоадингом.
3. Селективная загрузка — загружайте в контекст только релевантные части предыдущих взаимодействий. RAG для самого агента.

3 Экспериментируйте с менее очевидными моделями

Пока все обсуждают Qwen и Devstral, в тени остаются интересные альтернативы:

• DeepSeek-V2.5-Lite — 16B параметров, но архитектура MoE (Mixture of Experts). Фактически активных параметров — около 3.7B. На практике это означает качество 16B модели при размере в памяти как у 8B. Идеально для 16 ГБ VRAM.
• CodeLlama-13B-Instruct — старая, проверенная, стабильная. Не блещет интеллектом, но предсказуема как швейцарские часы. Для production-агентов это часто важнее, чем гениальность.
• Mistral-Nemo-12B — обновленная версия Mistral от NVIDIA. Оптимизирована под инференс на GPU, показывает хорошую скорость даже при полной загрузке памяти.

Пять ошибок, которые гарантированно убьют вашего агента на 16 ГБ

Я видел десятки попыток запустить агентов на ограниченном железе. И десятки провалов. Вот самые частые:

Ошибка 1: Жадность к контексту

«А давайте сделаем контекст в 128k токенов, чтобы агент ничего не забывал!» — сказал оптимист. И убил производительность. На 16 ГБ VRAM контекст в 128k занимает 4-6 ГБ памяти. Оставьте 10 ГБ на модель. Какую модель вы запустите на 10 ГБ? Правильно, маленькую и глупую.

Решение: 16-32k токенов — ваш максимум. Все, что больше — через RAG и внешнюю память.

Ошибка 2: Квантование «на глазок»

Берете первую попавшуюся GGUF версию с Hugging Face. Q2_K? Почему бы и нет, влезет же! А потом удивляетесь, почему агент генерирует бессвязный текст.

Решение: Тестируйте разные уровни квантования на ваших задачах. Для агентов Q4_K_M — обычно минимум. Q5_K_M — лучше. Q8 — если модель маленькая (до 7B).

Ошибка 3: Игнорирование системной памяти

VRAM — не единственный ресурс. Если у вас 16 ГБ видеопамяти, но всего 32 ГБ оперативной — вы в беде. Современные инференс-движки активно используют RAM для оффлоадинга, кэширования, работы с контекстом.

Как пишут в статье «Сколько VRAM реально нужно для локальных LLM», оптимальное соотношение — RAM = VRAM × 2. Для 16 ГБ видеопамяти нужно 32 ГБ оперативной. Минимум.

Ошибка 4: Неправильный выбор фреймворка

Ollama удобен. vLLM быстр. llama.cpp универсален. Но каждый из них имеет свои overheads. vLLM, например, требует дополнительной памяти под кэш ключ-значение. На 16 ГБ это может быть критично.

Решение: Для ограниченной VRAM часто лучше всего подходит llama.cpp с CUDA бэкендом. Минимальный overhead, гибкие настройки квантования, поддержка длинного контекста через RoPE scaling.

Ошибка 5: Ожидание чуда от маленькой модели

«Вот сейчас выйдет Qwen3-8B, и он будет умнее GPT-4!» — не выйдет. И не будет. Физика и математика не обманешь. 8 миллиардов параметров против 1.7 триллионов у GPT-5 — это как сравнивать калькулятор с суперкомпьютером.

Решение: Настраивайте ожидания. Маленькая модель на 16 ГБ VRAM — это не замена GPT-5. Это инструмент для конкретных, узких задач. Автоматизация рутинных действий, простой анализ кода, генерация шаблонов.

Мой стек на февраль 2026

После месяцев тестов и десятков сгоревших нейронов (моих, не искусственных) я остановился на такой конфигурации:

• Основная модель: Qwen3-4B-Thinking в Q8_0. Быстро, стабильно, есть reasoning.
• Тяжелые задачи: Devstral-Small-24B в Q4_K_M, запускается по требованию через API.
• Фреймворк: llama.cpp + собственный Python-враппер для управления контекстом.
• Контекст: 24k токенов для Qwen3, 12k для Devstral (при вызове).
• Память агента: Векторная база Chroma для долгосрочной памяти, SQLite для хранения истории действий.

Эта связка работает. Не идеально, но работает. Qwen3 обрабатывает 80% запросов, перебрасывая сложные задачи на Devstral. Средняя скорость ответа — 3-7 секунд в зависимости от сложности.

Что будет дальше?

2026 год принесет две важные тенденции для владельцев 16 ГБ VRAM:

1. Модели станут эффективнее. Архитектуры типа MoE (Mixture of Experts) позволят 16B моделям показывать качество 30B при том же потреблении памяти. DeepSeek-V2.5 уже это доказал.
2. Квантование станет умнее. Новые методы вроде QuIP# и EXL2 обещают лучшее качество при том же уровне сжатия. Возможно, к концу года Q4 будет работать как сегодняшний Q6.
3. Аппаратное ускорение контекста. NVIDIA и AMD работают над специализированными ядрами для работы с длинным контекстом. Это снизит overhead и позволит использовать больше токенов при той же VRAM.

Но главный совет остается неизменным: не гонитесь за последней версией. Стабильность важнее новизны. Особенно когда ваш агент работает в продакшне и от его ответов зависит что-то важное.

P.S. Если вы все еще думаете, что 16 ГБ VRAM — это мало, вспомните, что всего два года назад люди запускали Llama 2 13B на 8 ГБ. И были счастливы. Прогресс не остановить, но и разумные ожидания никто не отменял.