149 гигабайт? Серьезно? Давайте с этим разберемся
Qwen3-Coder-Next - это не просто очередная модель для генерации кода. Это монстр с 149 гигабайтами весов, который требует видеокарту стоимостью как подержанный автомобиль. Или требовал. Пока не появился NVFP4.
NVFP4 - это не очередной формат квантования вроде GGUF или AWQ. Это специфический 4-битный формат от NVIDIA, который умеет сохранять точность там, где другие методы ее теряют. Особенно для кодеров.
На 4 февраля 2026 года NVFP4 остается экспериментальным форматом, но уже показывает результаты, которые заставляют присмотреться к нему внимательнее. Особенно если у вас ограниченный бюджет на железо.
Цифры, которые заставляют задуматься
Давайте сразу к сути. Исходная модель Qwen3-Coder-Next весит 149 ГБ. После квантования в NVFP4 - 45 ГБ. Разница в 3.3 раза. Это как вместо грузовика с весами получить чемодан на колесиках.
Но размер - это только половина истории. Качество:
| Метрика | Оригинал (FP16) | NVFP4 | Потеря |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro+ | 85.42% | 83.79% | 1.63% |
| HumanEval | 82.1% | 80.3% | 1.8% |
| MBPP | 78.9% | 77.2% | 1.7% |
1.63% потери на MMLU Pro+. Это не опечатка. Для сравнения: обычное INT4 квантование теряет от 3 до 5 процентов на таких моделях. А Qwen3-32B в INT4 и вовсе показывает потерю в 1.8% при меньшей степени сжатия.
Что такое NVFP4 и почему он работает лучше?
NVFP4 - это 4-битный формат с плавающей точкой. Не целочисленный, как INT4. Не блочный, как Q4_K_M. А именно плавающая точка с 4 битами на вес.
Звучит как техническая деталь, но это ключевое отличие. Кодеры (особенно такие как Qwen3-Coder-Next) работают с очень специфическими распределениями весов. Маленькие изменения в весах приводят к большим изменениям в выходных данных. Целочисленное квантование с этим не справляется.
Плавающая точка в 4 бита? Да, это возможно. NVIDIA использует специальную схему кодирования, которая сохраняет относительные значения лучше, чем абсолютные. Для кодеров это критически важно.
Калибровка на ultrachat_200k - секретный ингредиент
Вот что меня реально удивило. Для калибровки NVFP4 использовали не код, не математические задачи, а... диалоги. ultrachat_200k - это датасет из 200 тысяч диалогов на английском.
Зачем кодеру калиброваться на диалогах? Оказывается, диалоги содержат более разнообразные паттерны, чем чистый код. Разные длины предложений, вложенные конструкции, контекстные переключения. Это идеальный материал для калибровки распределения активаций.
Результат: модель лучше понимает контекст даже после сжатия. И не вылетает с ошибками типа 'exceeds context size', как это иногда случается с неправильно квантованными моделями.
Что теряем, а что сохраняем?
Давайте честно: 1.63% потери - это не "почти ничего". Это заметно. Но вопрос в том, где именно теряем.
- Сложные алгоритмические задачи: потеря до 3% на самых сложных примерах
- Понимание контекста: почти без потерь (спасибо ultrachat_200k)
- Генерация кода: средняя потеря 1.8% на HumanEval
- Скорость работы: плюс 15-20% из-за меньшего объема памяти
Практически: если оригинальная модель решает 85 из 100 задач, то NVFP4 версия решит 83-84. Для большинства практических применений разница незаметна.
Важный нюанс: NVFP4 требует совместимости с аппаратным ускорением NVIDIA. На AMD или CPU без специальных оптимизаций скорость будет ниже, чем у GGUF версий.
Как это работает на практике?
Представьте: у вас есть RTX 4090 с 24 ГБ памяти. Оригинальный Qwen3-Coder-Next в нее не влезает. Совсем. Даже с оверлеем. NVFP4 версия занимает 45 ГБ, что все равно не влезает... Или влезает?
Тут в игру вступает NVLink и распределенные вычисления. Или облачные инстансы с несколькими картами. 45 ГБ - это уже реальный объем для конфигураций вроде 3x3090 или даже для одной карты с большим объемом памяти.
А если сравнить с другими методами сжатия? Unsloth дает хорошие результаты, но для других типов моделей. Для кодера NVFP4 пока вне конкуренции.
Кому это нужно?
Не всем. Если у вас есть доступ к A100/H100 кластеру - забудьте про NVFP4. Берите оригинал и радуйтесь жизни.
Но если вы:
- Разработчик, который хочет запускать большие модели локально
- Исследователь с ограниченным бюджетом на железо
- Компания, которая не хочет платить за облачные инстансы
- Любой, у кого "всего" 48-72 ГБ видеопамяти
Тогда NVFP4 - ваш выбор. Особенно если вы уже пробовали другие методы квантования и остались недовольны качеством.
А что с поддержкой?
На 4 февраля 2026 года поддержка NVFP4 есть в:
- vLLM (экспериментальная)
- TensorRT-LLM
- Некоторых форках llama.cpp
- Прямой загрузке через Hugging Face
Но готовьтесь к танцам с бубном. Это не как скачать GGUF и запустить в Ollama. Нужно либо собирать из исходников, либо использовать специальные скрипты.
Хорошая новость: сообщество активно работает над интеграцией. К концу 2026 года, скорее всего, NVFP4 будет поддерживаться так же легко, как сейчас поддерживается INT8.
Что в итоге?
NVFP4 для Qwen3-Coder-Next - это не панацея. Это компромисс. Но какой компромисс!
149 ГБ → 45 ГБ при потере 1.63% качества. Для 2026 года это один из лучших результатов для 4-битного квантования кодера. Лучше только 8-битное, но оно дает сжатие всего в 2 раза.
Если вы ищете модель для локального запуска и готовы потратить время на настройку - попробуйте. Особенно если другие варианты из "моделей на конец света" кажутся вам слишком слабыми.
А если вы только начинаете разбираться с квантованием - начните с более простых методов. NVFP4 пока для продвинутых.
И последнее: не ждите, что однажды появится волшебная технология, которая сожмет модель в 10 раз без потерь. NVFP4 - это, вероятно, близко к физическому пределу для 4-битного представления. Дальше будут улучшения в 0.1-0.2%, но не в разы.
45 ГБ вместо 149. 1.63% потери вместо ожидаемых 3-5%. Иногда прогресс измеряется не в прорывах, а в хорошо сделанных улучшениях. NVFP4 - именно такое улучшение.
