Локальные модели 20-100B для кодинга: как не промахнуться с выбором и не сжечь видеокарту

Зачем вам вообще локальная модель под 100 миллиардов параметров?

Потому что маленькие 7B-13B модели в 2026 году уже не тянут серьезную работу. Они хорошо генерируют шаблонный код, но спотыкаются на архитектурных задачах. Вы просите спроектировать микросервисную систему с event-driven архитектурой — получаете кучу разрозненных функций. Просите найти уязвимость в smart-contract — модель благополучно её пропускает.

Модели размером 20-100B параметров — это другой уровень. Они держат в голове контекст всего проекта (128K-256K токенов), понимают связи между модулями, способны на многошаговое рассуждение. Но за это приходится платить. В прямом смысле: видеопамятью, электричеством и временем генерации.

Главный вопрос не "какая модель лучше", а "какая модель лучше ДЛЯ ВАШИХ задач и ДЛЯ ВАШЕГО железа". Давайте разбираться без воды.

Карта местности: кто есть кто в диапазоне 20-100B

Забудьте про общие рейтинги типа "эта модель умнее". Для кодинга важны конкретные метрики: HumanEval, MBPP, LiveCodeBench. Но даже они врут. Реальный тест — дать модели задачу из вашего рабочего проекта.

Qwen3 Coder сейчас лидирует по балансу качества и требований. GLM-4.7-Flash — выбор, если нужно обрабатывать гигантские файлы или целые репозитории. DeepSeek-Coder — для соревновательного программирования и алгоритмов. Mistral-Nemo — если у вас сервер с несколькими H100 или RTX 6000 Pro Blackwell и вы не хотите идти на компромиссы.

Железо: математика видеопамяти, от которой зависит всё

Самый частый вопрос: "Потянет ли моя RTX 4090 модель на 70 миллиардов?". Давайте считать.

Формула грубой оценки VRAM для llama.cpp (самый популярный бекенд):

# Пример для модели 32B параметров, квантизация Q6_K
# Каждый параметр в формате Q6_K занимает ~6.5 бит (0.8125 байта)
vram_estimate = 32_000_000_000 * 0.8125 / (1024**3)  # Конвертируем в гигабайты
print(f"~{vram_estimate:.1f} GB VRAM")
# Результат: ~24.2 GB

К этому добавьте:

• Контекст: 128K контекст съедает ещё 2-4 GB в зависимости от размера KV cache.
• Overhead фреймворка: llama.cpp или vLLM добавит свои 0.5-1 GB.
• Буферы для генерации: Ещё 0.5-1 GB.

Итого для 32B модели с контекстом 128K нужно минимум 28-30 GB VRAM. RTX 4090 (24GB) не потянет впритык. Придется либо уменьшать контекст, либо использовать более агрессивную квантизацию (Q4_K_S вместо Q6_K), либо загружать часть весов в RAM (что замедлит работу в 5-10 раз).

Если у вас 64 GB оперативки, можно использовать llama.cpp с gguf и загружать всё в RAM. Скорость будет 1-3 токена в секунду. Медленно, но работает. Для интерактивной работы неприемлемо, для batch-обработки кода — терпимо.

1 Определите свои реальные задачи

Сначала честно ответьте:

1. Что именно будет делать модель? Писать код с нуля? Рефакторить? Искать баги? Генерировать тесты?
2. Какой размер контекста нужен? Для рефакторинга одного файла хватит 8K. Для анализа всего бэкенда микросервиса нужно 64K+. Для работы с целым репозиторием — 128K-256K.
3. Насколько важна скорость? Если вы ждете ответа в IDE как в Copilot — нужны 20+ токенов/с. Если модель работает ночью над batch-задачами — хватит и 5 токенов/с.

2 Посчитайте бюджет VRAM

Откройте калькулятор. Возьмите размер модели в параметрах. Умножьте на размер квантизации в байтах:

• Q2_K: ~2.5 бит на параметр (0.3125 байта)
• Q4_K_S: ~4.5 бит (0.5625 байта)
• Q4_K_M: ~4.5 бит (но лучше качество)
• Q6_K: ~6.5 бит (0.8125 байта)
• Q8_0: 8 бит (1 байт) — почти без потерь

Добавьте 4-6 GB на контекст 128K. Добавьте 1 GB на overhead. Если сумма превышает VRAM вашей карты — смотрите варианты:

• Использовать более агрессивную квантизацию (но потеряете качество)
• Уменьшить размер контекста (но модель "забудет" начало файла)
• Докупать видеокарту (самый честный вариант)

3 Скачайте и протестируйте 2-3 кандидата

Не верьте бенчмаркам. Скачайте gguf-файлы моделей с Hugging Face через LM Studio или напрямую. Дайте им реальные задачи из вашей работы:

# Пример скачивания и теста через llama.cpp
# Скачиваем Qwen3-32B-Coder в квантизации Q4_K_M (самый популярный баланс)
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-32B-Coder-Instruct-GGUF Qwen3-32B-Coder-Instruct-Q4_K_M.gguf --local-dir ./models

# Запускаем инференс
./llama-cli -m ./models/Qwen3-32B-Coder-Instruct-Q4_K_M.gguf \
  -p "Рефактори этот Python код для асинхронности: [ваш код]" \
  -n 512 -c 4096 -ngl 99

Тестируйте на:

1. Алгоритмической задаче (например, реализовать кэш LRU)
2. Задаче на рефакторинг (улучшить существующий спагетти-код)
3. Задаче на проектирование (спроектировать API для сервиса)

Сравните не только правильность, но и стиль кода, документацию, обработку edge cases.

Квантизация: где можно сжать, а где лучше не надо

Q2_K, Q3_K — для ознакомления с моделью. Качество кодинга будет заметно хуже оригинальной модели.

Q4_K_S, Q4_K_M — рабочие варианты для больших моделей. Q4_K_M чуть лучше, чуть больше. Для 32B+ моделей разница с Q6_K уже не такая драматичная, как для 7B.

Q6_K — золотая середина. Минимальные потери качества при значительной экономии памяти против Q8_0.

Q8_0 — если у вас много VRAM и вы не хотите терять ни капли качества. Для 70B моделей нужны две карты по 48GB.

Агентное программирование: когда одной модели мало

Одна модель, даже 70B, не может быть экспертом во всём. Агентные фреймворки вроде CrewAI или AutoGen позволяют создать "команду" из специализированных моделей.

Пример стека для автономной разработки:

• Архитектор (70B): Mistral-Nemo или GLM-4.7-Flash. Проектирует систему, разбивает на задачи.
• Бэкенд-разработчик (32B): Qwen3-32B-Coder. Пишет серверную логику, API.
• Фронтенд-разработчик (20B): DeepSeek-Coder или CodeGemma. Верстает UI, пишет React/Vue код.
• Тестировщик (7B): Маленькая быстрая модель. Генерирует unit-тесты, проверяет код на уязвимости.

Такой подход требует серьёзных ресурсов (лучше иметь отдельную машину), но даёт результат, близкий к работе команды разработчиков.

Ошибки, которые сожгут ваше время

Мой стек на февраль 2026

Для полноты картины — что использую я сам:

• Основная рабочая лошадка: Qwen3-32B-Coder-Instruct-Q4_K_M.gguf
• Железо: Система с RTX 6000 Pro Blackwell 96GB (да, я собрал её по этому гайду)
• Бекенд: llama.cpp с поддержкой CUDA 13+
• Интерфейс: LMStudio-Ollama плагин для VS Code
• Контекст: 65536 токенов (хватает для большинства проектов)
• Скорость: 18-22 токена/с для интерактивной работы

Для batch-обработки (ночной анализ репозиториев, генерация документации) иногда запускаю GLM-4.7-Flash-Coder с контекстом 256K. Медленнее, но обрабатывает гигантские проекты целиком.

Что в итоге

Выбор модели — это всегда компромисс между качеством, скоростью и стоимостью железа. На февраль 2026 года:

• Для большинства разработчиков с одной RTX 4090: Qwen3-32B-Coder в Q4_K_M или DeepSeek-Coder-V2.5 28B в Q6_K.
• Для тех, у кого 48+ GB VRAM: GLM-4.7-Flash-Coder в Q6_K с контекстом 256K.
• Для владельцев серьёзных рабочих станций: Mistral-Nemo-Coder-70B в Q4_K_S или даже Q3_K_L, если хочется максимального качества.
• Для экспериментов и ограниченного бюджета: Начните с Maincoder-1B или других маленьких моделей, чтобы понять workflow.

Не гонитесь за последней версией модели. Часто модель, выпущенная 3 месяца назад, но хорошо отквантизированная и настроенная, работает лучше свежей, но сырой.

И последнее: локальная модель — не замена Copilot или ChatGPT. Это другой инструмент. Меньше ограничений, больше контроля, но и больше ответственности за настройку. Когда она настроена под ваш стек и ваши задачи — вы получаете преимущество, которого нет у тех, кто пользуется только облачными сервисами. Особенно в корпоративной среде, где вопросы приватности и контроля стоят остро.

Начните с малого. Скачайте одну модель. Настройте. Протестируйте на реальной задаче. Потом решайте — нужно ли больше.