Средние LLM 20-80B: как выбрать модель, которая не сломает вашу видеокарту

Почему средние модели стали золотой серединой в 2026 году

Ещё год назад все гонялись за 70B моделями. Сейчас ситуация поменялась кардинально. 20-80B параметров - это новый sweet spot. Достаточно умные, чтобы решать сложные задачи, но достаточно компактные, чтобы не требовать серверного железа.

Вот что изменилось к 2026 году:

• Квантование стало настолько эффективным, что Q4_K_M почти не теряет в качестве
• Новые архитектуры (особенно Mixture of Experts) дают больше интеллекта на параметр
• 24GB видеопамяти стало достаточно для запуска 34B моделей в 4-битном формате
• Сообщество создало сотни специализированных моделей среднего размера

Квантование 2026: что действительно работает, а что - маркетинг

Термин "квантование" превратился в маркетинговый мусор. Каждый второй проект называет свою методику "революционной". Давайте разберёмся, что действительно имеет значение.

1 GGUF форматы: от Q2 до Q8 - что выбрать

llama.cpp к 2026 году довёл GGUF до совершенства. Но выбор формата до сих пор вызывает вопросы.

Мой совет прост: если у вас 24GB - берите Q4_K_M. Если 32GB - можно попробовать Q5_K_M. Разница в качестве между Q4 и Q5 заметна только в специфических задачах (математика, код). Для обычных диалогов Q4 более чем достаточно.

2 MXFP4 и другие экзотические форматы

В 2025-2026 появилось несколько новых форматов квантования. MXFP4 от Microsoft - самый громкий. Но так ли он хорош?

AWQ, GPTQ - эти форматы тоже существуют, но для локального запуска GGUF остаётся королём. Почему? Потому что он просто работает. Без танцев с бубном, без специальных драйверов, на любой системе.

Топ-5 моделей среднего размера на февраль 2026

Я протестировал десятки моделей за последние полгода. Вот что действительно стоит вашего времени.

1. Qwen2.5-32B-Instruct

Китайцы сделали невероятное. Qwen2.5-32B бьёт многие 70B модели в тестах на reasoning. Особенно силён в математике и коде. К февралю 2026 вышло уже три инкрементальных обновления, каждое улучшает multilingual поддержку.

Что важно: модель отлично квантуется в Q4. На 24GB карте выдаёт 15-20 токенов/сек. Идеально для программирования и анализа данных.

2. Llama 3.2 34B Vision

Meta не стала останавливаться на Llama 3.1. 3.2 версия принесла не только улучшенные текстовые способности, но и встроенную vision-модульность. Да, теперь 34B модель понимает картинки. И делает это surprisingly хорошо.

3. DeepSeek-V2.5 32B

Mixture of Experts в действии. DeepSeek использует архитектуру, где активируются только часть параметров. Результат? 32B модель работает как 50B, но занимает память как 20B.

Нюанс: не все фреймворки одинаково хорошо поддерживают MoE. llama.cpp справляется отлично, а вот с vLLM бывают проблемы.

4. Command R+ 35B (обновлённая версия)

Cohere долго молчали, но в начале 2026 выпустили апдейт Command R+. Модель заточена под RAG (Retrieval Augmented Generation) и tool calling. Если вам нужен ассистент, который умеет работать с документами и API - это ваш выбор.

Интересный факт: Command R+ показывает лучшие результаты в тестах на tool calling среди моделей своего размера.

5. Nemotron-4 34B

Тёмная лошадка от NVIDIA. Не так популярна в сообществе, но технически одна из самых продвинутых. Особенно хороша для многозадачного обучения - один промпт может содержать и текст, и код, и табличные данные.

Минус: документация хуже, чем у остальных. Придётся повозиться с настройкой.

Как не убить видеокарту: практические расчёты памяти

Самая частая ошибка - скачать модель, не посчитав память. Результат - OOM (Out Of Memory) и потраченное время.

Вот простая формула для расчёта на 2026 год:

# Пример расчёта памяти для 34B модели
model_size_gb = 34  # параметры в миллиардах
quant_bits = 4      # Q4 квантование
context_size = 8192 # длина контекста

# Базовая память для весов
weight_memory = model_size_gb * (quant_bits / 32) * 1.1  # 1.1 - overhead GGUF

# Память для контекста (примерно)
context_memory = (context_size * 2 * model_size_gb) / 1024  # упрощённо

total_vram_needed = weight_memory + context_memory + 2  # +2GB на систему
print(f"Нужно VRAM: {total_vram_needed:.1f}GB")

Для 34B модели с Q4 и контекстом 8K получается примерно 20-22GB. Плюс операционная система, плюс запас - вот вам и необходимые 24GB.

Настройка производительности: флаги, которые меняют всё

Запустить модель - полдела. Заставить её работать быстро - искусство. Вот мои настройки для llama.cpp на февраль 2026:

./main -m models/qwen2.5-32b-instruct-q4_k_m.gguf \
  -n 512 \
  -t 8 \
  -c 8192 \
  -b 512 \
  --mlock \
  --no-mmap \
  -ngl 99 \
  --temp 0.7 \
  --repeat-penalty 1.1

Разберём ключевые моменты:

• -ngl 99 - загрузить все слои на GPU (если хватает памяти)
• --mlock - держать модель в RAM после загрузки (быстрее последующие запуски)
• --no-mmap - не использовать memory mapping, иногда ускоряет работу
• -b 512 - размер batch, оптимально для большинства карт

Если у вас несколько GPU, добавьте --tensor-split 24,10 (первые числа - распределение памяти между картами).

Типичные ошибки и как их избежать

За три года работы с локальными LLM я видел всё. Вот топ ошибок, которые совершают даже опытные пользователи.

Ошибка 1: Скачивание неправильной версии GGUF

Hugging Face превратился в свалку. Одна и та же модель может быть в десятках вариантов: original, chat, instruct, не говоря уже о разных квантованиях.

Как не ошибиться: всегда ищите файлы от авторитетных конвертеров (TheBloke, bartowski). Проверяйте дату загрузки - в 2026 году уже не стоит качать модели 2024 года.

Ошибка 2: Игнорирование контекстного окна

34B модель с контекстом 32K звучит круто. Пока не понимаешь, что для такого контекста нужно 40GB VRAM даже с Q4.

Реальность: для большинства задач хватает 4-8K контекста. Если нужно больше - рассматривайте модели с sliding window или streaming-решения.

Ошибка 3: Попытка запуска на неподходящем железе

Нет, 70B модель не запустится на RTX 4070 с 12GB. Нет, даже с Q2. Нет, даже если очень хочется.

Перед выбором модели прочитайте гайд по железу или посмотрите таблицы совместимости в сообществе.

Что будет дальше с средними моделями?

К концу 2026 я ожидаю несколько трендов:

1. Специализация - появятся модели 30-40B параметров, заточенные под конкретные задачи (медицина, юриспруденция, код)
2. Гибридные архитектуры - комбинация dense и MoE слоёв в одной модели
3. Аппаратная оптимизация - модели будут проектироваться с учётом специфики потребительских GPU
4. Квантование без потерь - новые методы позволят сжимать 40B модели до 12GB без заметной деградации

Самое важное: средние модели окончательно вытеснят большие из локального использования. Зачем платить за 70B, если 34B делает то же самое в два раза быстрее и на доступном железе?

Мой прогноз: к 2027 году 40B станет новым стандартом для серьёзной локальной работы. А 70B+ останутся в дата-центрах для research-задач.

FAQ: самые частые вопросы от сообщества

В: Можно ли запустить 40B модель на RTX 4090 24GB?
О: Да, с Q4_K_M квантованием. Но контекст ограничьте 4-6K. И не ждите чудес скорости - будет 10-15 токенов/сек.

В: Какая модель лучше для программирования?
О: На февраль 2026 - Qwen2.5-32B-Instruct или DeepSeek-V2.5 32B. Обе отлично справляются с кодом.

В: В чём разница между Q4_K_S и Q4_K_M?
О: K_S (small) использует меньше групп квантования, быстрее, но менее точно. K_M (medium) - баланс. Всегда выбирайте _M вариант, если хватает памяти.

В: Стоит ли обновлять llama.cpp каждый день?
О: Нет. Раз в месяц достаточно. Но следите за major релизами - они часто приносят значительные оптимизации.

В: Какую модель выбрать для русского языка?
О: Qwen2.5 показывает лучшие результаты на русском среди открытых моделей. Альтернатива - специализированные русскоязычные fine-tune'ы на базе Llama 3.1.