Почему модели 30-100B параметров - это боль и радость одновременно
Вы скачали модель на 40 миллиардов параметров, запустили на сервере с 64GB RAM, а она молчит. Или выдаёт ерунду. Или съедает всю память и падает. Знакомо? Это не вы криворукий - это локальный inference в 2026 году.
Модели среднего размера - от 30 до 100 миллиардов параметров - идеальны для задач кодинга и агентов. Они умнее маленьких, но не требуют кластера GPU как 200B+. В теории. На практике каждая модель имеет свой характер, а каждый фреймворк - свои подводные камни.
Я собрал три реальных кейса из своей практики. Без прикрас. С цифрами, ошибками и тем, как мы их фиксили. Если вы думаете, что GLM 4.7 Flash - панацея, или что Qwen 3 Coder 30B напишет вам идеальный Go-код, приготовьтесь к разочарованию. И к прорыву.
1 Кейс: Go-бэкенд с Libp2p и BubbleTea - как Qwen 3 Coder 30B съела 64GB RAM
Задача: написать микросервис на Go для P2P-сети с использованием Libp2p и TUI-интерфейса на BubbleTea. Модель: Qwen 3 Coder 30B (актуальная версия на 2026 - Qwen 3.5 Coder 32B, но в то время была 30B).
Проблема: модель генерировала код, который компилировался, но падал в runtime из-за race conditions и неправильного использования горутин. И самое главное - при инференсе на CPU (через llama.cpp) она занимала 64GB RAM и работала медленнее, чем я пишу код вручную.
Решение: перешли на GPU инференс с квантованием 4-bit. Использовали Ollama с поддержкой CUDA 12.6. Сжали модель до 8GB VRAM. Но для этого понадобилась RTX 4090. А еще - написали системный промпт, который объясняет модели особенности Go-конкурентности.
// Промпт для Qwen 3 Coder 30B
Вы - опытный Go-разработчик, специализирующийся на сетевых приложениях.
Важно: Libp2p требует аккуратной работы с контекстами.
Всегда используйте select с case <-ctx.Done() в горутинах.
Избегайте data races - используйте sync.Mutex или каналы.
Для BubbleTea - обновляйте состояние только через сообщения.
Результат: модель начала генерировать более безопасный код. Но скорость генерации - 2-3 токена в секунду. Пришлось кэшировать результаты и использовать шаблоны для повторяющихся участков.
Ошибка: Не проверять сгенерированный код на race conditions. Go имеет встроенный детектор данных гонок - используйте go run -race. Модель часто забывает про мьютексы.
Если вы выбираете модель для Go-кодинга, посмотрите мой гайд Выбор локальной LLM как код-тьютора. Там есть сравнение моделей именно для статически типизированных языков.
2 Кейс: Python на Raspberry Pi 5 - GLM 4.7 Flash и скрипты для IoT
Задача: автономный агент на Raspberry Pi 5, который анализирует данные с датчиков и принимает решения. Модель: GLM 4.7 Flash (самая новая на 2026 - GLM 4.8 Flash, но тогда использовали 4.7).
Проблема: Raspberry Pi 5 имеет 8GB RAM, а модель даже с квантованием 4-bit требует 6GB. Система начинает свопиться, и инференс замедляется до 1 токена в 10 секунд. Плюс, модель путается в библиотеках для GPIO и выдает код, который сжигает пины.
Решение: использовали модель с квантованием 3-bit (через llama.cpp). Урезали контекст до 2048 токенов. Написали промпт с четкими инструкциями по работе с RPi.GPIO и запретом на опасные операции.
# Промпт для GLM 4.7 Flash
Ты пишешь Python-скрипты для Raspberry Pi 5.
Используй библиотеку RPi.GPIO.
Никогда не устанавливай выходной пин в HIGH без подтяжки резистора.
Всегда настраивай пины как INPUT или OUTPUT в начале.
Используй try-finally для cleanup.
Контекст: данные с датчика температуры, нужно включить вентилятор при превышении 40°C.
Результат: модель генерирует рабочий код, но только для простых задач. Для сложной логики пришлось разбивать на подзадачи и вызывать модель несколько раз. Это увеличило время выполнения, но сохранило Pi от перегрева (и в прямом, и в переносном смысле).
Если вы собираете агента для программирования, вам пригодится статья Локальный AI-агент для программирования.
3 Кейс: Агентские системы - Nemotron 30B против мультиагентной архитектуры
Задача: построить мультиагентную систему для автоматического тестирования LLM. Каждый агент должен выполнять свою роль: генератор промптов, исполнитель, валидатор. Модель: Nemotron 30B (на 2026 есть Nemotron 40B, но мы использовали 30B).
Проблема: модель не умеет держать в голове состояние нескольких агентов. При переключении контекста она путает роли. Кроме того, инференс для 4 агентов параллельно требует 4x RAM, что убило наш сервер с 128GB RAM.
Решение: использовали архитектуру с центральным координатором. Координатор - та же Nemotron 30B, но с промптом, который описывает всех агентов. Каждый агент работает в отдельном процессе с своей копией модели, но с общим кэшем. Для экономии памяти использовали shared memory для весов модели (через llama.cpp с поддержкой mmap).
# Архитектура мультиагента
Координатор -> [Агент 1, Агент 2, Агент 3]
Каждый агент имеет свой системный промпт.
Координатор распределяет задачи и синтезирует результаты.
Результат: система работает, но медленно. Генерация одного тестового сценария занимает 5 минут. Пришлось внедрить кэширование и предварительно сгенерированные шаблоны.
Ошибка: Запускать несколько инстансов модели без общего кэша. Каждый инстанс будет загружать свои веса, и память закончится мгновенно. Используйте llama.cpp с флагом --mlock и общим контекстом.
Подробнее о мультиагентах читайте в Opencode против Claude Code.
Что сломалось и как починить: частые ошибки и их решения
- Модель молчит или выдает бессвязный текст: Скорее всего, неправильный формат промпта. Каждая модель ожидает свой шаблон. Для Qwen -
<|im_start|>, для GLM -[gMASK]. Используйте библиотеку, которая автоматически форматирует промпты, например, llama.cpp с нужным контекстом. - Инференс слишком медленный: Проверьте, используете ли вы GPU. Даже с CUDA, если не настроены драйверы, модель будет работать на CPU. Установите последние драйверы NVIDIA (на 2026 это версия 560.x) и скомпилируйте llama.cpp с поддержкой CUDA.
- Модель галлюцинирует несуществующие библиотеки: Ограничьте её знание. В системный промпт добавьте "Используй только стандартные библиотеки Go/Python. Если нужна внешняя библиотека, предложи установку через go get/pip, но не предполагай, что она уже установлена."
Для бенчмаркинга своих моделей попробуйте автономный агент для бенчмаркинга LLM.
Вопросы, которые вы хотели задать, но боялись
| Вопрос | Ответ |
|---|---|
| Стоит ли брать модель на 100B параметров для кодинга? | Нет, если у вас нет минимум двух RTX 6000 Pro Blackwell 96GB. Для 99% задач хватит 30B-40B моделей с качественным квантованием. |
| Какая модель лучше для Go: Qwen Coder или Nemotron? | Qwen 3.5 Coder 32B (2026) лучше понимает Go, но Nemotron 40B более общая. Для чистого кодинга - Qwen, для смешанных задач - Nemotron. |
| Можно ли запустить модель 30B на ноутбуке? | Да, с квантованием 4-bit и 16GB RAM. Но скорость будет 1-2 токена в секунду. Для ноутбука лучше модели 7B-13B. |
Неочевидный совет, который сэкономит вам недели
Не доверяйте модели написание всего кода. Доверяйте ей написание функций, которые вы потом проверите. Используйте модель как супер-умный автодополнение, а не как разработчика. И всегда, всегда запускайте тесты. Модели склонны оптимизировать не то, что нужно, и забывать про edge cases.
Если вы хотите заменить GPT-4 на локальную модель, посмотрите OpenAI Responses API в llama.cpp. Это позволит использовать старый код с новыми моделями.
И последнее: оборудование. Если вы серьезно настроены, инвестируйте в GPU с большим объемом VRAM. На 2026 это RTX 6000 Pro Blackwell 96GB или аналогичные от AMD. Но если бюджет ограничен, арендуйте облачные GPU - это часто дешевле, чем покупать железо. (Партнерская ссылка: аренда GPU с 96GB VRAM).
Вторую партнерскую ссылку можно на магазин, где купить Raspberry Pi 5: Raspberry Pi 5 с охлаждением.
