Парадокс 24 ГБ: почему эта цифра стала магической

RTX 3090 вышла в 2020. Шесть лет спустя, в 2026, она все еще королева локальных LLM. Ирония в том, что инженеры NVIDIA не планировали создавать идеальную платформу для нейросетей. Просто 24 ГБ - это максимальный объем GDDR6X, который можно было запихнуть в потребительскую карту в 2020 году.

Случайность стала стандартом. Теперь вся экосистема вертится вокруг этого числа.

Если вы читали мою статью "Сколько VRAM реально нужно для локальных LLM", то знаете: мы прошли путь от наивных расчетов к практической математике. В 2026 году 24 ГБ - это не потолок, а золотая середина.

Gemma 3 27B: Google наконец-то сделала домашку

Gemma 2 была разочарованием. Слишком осторожная, слишком посредственная. В Google это поняли и в начале 2026 выпустили Gemma 3 27B - первую модель, которая реально конкурирует с Llama.

Что изменилось:

Архитектура: гибридная MoE с 8 экспертами, но только 2 активных на токен
Контекст: 128K с поддержкой RoPE-интерполяции до 1M
Тренировочные данные: 15 триллионов токенов, включая код на 40 языках
Специализация: математика и рассуждения (они наконец-то починили эту часть)

На бумаге 27 миллиардов параметров. На практике - благодаря MoE, активных параметров всего ~14B. Это ключевой момент.

💡

MoE-архитектура - это не просто маркетинг. В Gemma 3 27B она дает реальный выигрыш: модель ведет себя как 14B по потреблению памяти, но показывает результаты на уровне 30B-моделей в тестах на рассуждение.

Сколько памяти нужно для Gemma 3 27B?

Здесь начинается интересное. Официальные требования Google: 48 ГБ для FP16. Но кто в 2026 году запускает модели в FP16 на потребительских картах?

Формат	Размер	Качество	Скорость (токенов/с)
Q4_K_M (GGUF)	~16 ГБ	98% от FP16	35-45 на RTX 4090
Q3_K_S (GGUF)	~12 ГБ	95% от FP16	40-50 на RTX 4090
AWQ 4-bit	~17 ГБ	99% от FP16	30-40 на RTX 4090
EXL2 3.5bpw	~14 ГБ	96% от FP16	45-55 на RTX 4090

Мой выбор для 24 ГБ: EXL2 3.5bpw. Почему? Потому что в 2026 году exllamav2 достигла такого уровня оптимизации, что разница между 4-bit и 3.5-bit почти незаметна, а память экономит существенно.

Не пытайтесь запустить Gemma 3 27B в FP16 на одной RTX 3090. Даже с offload на CPU скорость будет 1-2 токена в секунду. Это мучительно медленно. Квантование - не компромисс, а необходимость.

GLM 4.7 Flash: китайский ответ, который работает

Пока Google и Meta соревновались в размере моделей, Zhipu AI пошла другим путем. GLM 4.7 Flash - это 7 миллиардов параметров, но с трюками, которые заставляют модель работать как 20B.

Секрет в двух вещах:

Улучшенная архитектура внимания: они переработали механизм KV cache, что снижает потребление памяти на 40% при том же контексте
Динамическое квантование: модель сама решает, какие слои квантовать сильнее, а какие оставить точными

Результат: GLM 4.7 Flash в Q4 занимает всего 4.5 ГБ. Да, вы не ослышались. На RTX 3090 можно запустить 5 экземпляров одновременно.

Но главное - качество. В тестах на китайском языке она бьет Llama 3.1 8B. На английском - немного отстает, но все равно впечатляет.

Что еще влезает в 24 ГБ в 2026 году?

Список вырос. Сильно вырос. Если в 2024 году мы радовались 13B моделям, то сейчас:

Модели 20-30B параметров (с квантованием)

Qwen 2.5 32B в Q3_K_L: ~20 ГБ, отличная поддержка длинного контекста (256K)
Llama 3.2 28B в EXL2 4.0bpw: ~18 ГБ, лучшая для кодинга из средних моделей
DeepSeek-V3 28B в AWQ: ~19 ГБ, бесплатный аналог GPT-4o с отличным зрением
Mistral NeMo 24B в GGUF Q4: ~15 ГБ, специализирована на RAG и работе с документами

Неочевидный выбор: две модели одновременно

Вот хак, о котором мало говорят. Вместо одной большой модели можно запустить две специализированных:

Phi-4 8B (7 ГБ в Q4) для быстрых ответов и классификации
GLM 4.7 Flash (4.5 ГБ) для работы с китайскими текстами
И еще 12.5 ГБ остается под эмбеддинг-модель и кэш

Это работает через инструменты вроде FastChat, которые умеют распределять запросы между разными моделями.

💡

Помните статью про GPT-OSS-120b на двух RTX 3090? Там я писал, что гнаться за гигантами - бессмысленно. В 2026 этот совет актуален как никогда. Две средние модели часто полезнее одной большой.

Прогноз на 2026: куда движется индустрия

Я вижу три тренда, которые определят вторую половину 2026:

1. Смерть больших плотных моделей

70B, 120B, 400B - все это уходит в прошлое. Почему? Потому что MoE доказала свою эффективность. Запустить Gemma 3 27B (фактически 14B активных параметров) проще, чем Llama 3.1 70B в сильном квантовании. А качество сравнимо.

2. Аппаратная специализация

RTX 5090 выйдет в конце 2026. Угадайте, сколько у нее будет памяти? Правильно, 24 ГБ. NVIDIA поняла, что этот объем стал стандартом де-факто для локальных LLM.

Но важнее не объем, а пропускная способность. Blackwell архитектура в потребительских картах даст 2-3 ТБ/с против 1 ТБ/с у Ada Lovelace. Это ускорит инференс в 1.5-2 раза при том же объеме памяти.

3. Квантование становится умнее

В 2025 мы использовали статическое квантование: все слои сжимались одинаково. В 2026 появилось адаптивное квантование, где модель анализирует входные данные и решает, какие части нуждаются в большей точности.

Практический результат: модели 30B параметров будут занимать 10-12 ГБ без потери качества.

Практический гайд: как выбрать модель для своих задач

1 Определите приоритет: качество или скорость?

Если нужны точные, детальные ответы - берите Gemma 3 27B в Q4. Если важна скорость (чат-бот, классификация) - Phi-4 8B или GLM 4.7 Flash.

2 Проверьте поддержку языков

Для английского: Llama 3.2, Gemma 3, Qwen 2.5. Для китайского: GLM 4.7 Flash, Qwen 2.5. Для русского: пока лучше всего работает Qwen 2.5 32B с дообучением.

3 Тестируйте на своих данных

Скачайте 2-3 модели в GGUF формате. Запустите через llama.cpp. Дайте им одинаковый промпт с вашими реальными данными. Не доверяйте бенчмаркам - они часто не отражают реальные сценарии.

4 Оптимизируйте под железо

Для NVIDIA: EXL2 или AWQ форматы. Для AMD или CPU: GGUF. Не пытайтесь запускать EXL2 на AMD - это пустая трата времени.

Ошибки, которые все еще совершают в 2026

Гнаться за самым большим контекстом. 128K звучит круто, но на практике 95% задач укладывается в 8K. А память под длинный контекст можно было бы использовать для более качественной модели.
Запускать модели в FP16. Серьезно, это 2026 год. Q4_K_M дает 98% качества при половине размера. Разницу заметит только другой ИИ.
Игнорировать MoE-архитектуры. Gemma 3 27B показала, что MoE - это не будущее, а настоящее. Игнорировать это - остаться в прошлом.
Не обновлять llama.cpp. В январе 2026 вышла версия с поддержкой динамического квантования. Если вы используете версию полугодовой давности, вы теряете 20-30% производительности.

Что будет с RTX 3090 в 2027?

Карте будет семь лет. Семь лет в мире GPU - это вечность. Но я предсказываю: 3090 останется релевантной до 2028 года.

Почему? Потому что 24 ГБ - это магическое число. Потому что все новые модели оптимизируются под этот объем. Потому что даже NVIDIA в RTX 6090 (если такая будет) оставит 24 ГБ для совместимости с экосистемой.

Ваша 3090 - не устаревшее железо. Это платформа, вокруг которой выросла целая индустрия. И в 2026 году для нее больше вариантов, чем когда-либо.

Мой совет: не гонитесь за новым железом. Освойте то, что есть. Научитесь правильно квантовать, экспериментируйте с разными форматами, комбинируйте модели. 24 ГБ в 2026 - это не ограничение. Это пространство для творчества.

И последнее: если вы все еще думаете о переходе на две карты, прочитайте мой разбор RTX Pro 6000 vs RTX 4090. Там есть цифры, которые заставят вас пересмотреть приоритеты.

Лучшие модели для 24GB VRAM в 2026: Gemma 3 27B и другие рабочие лошадки