Выбор локальной LLM для STEM: сравнение моделей для математики и программирования на 4070 Super

Почему ваш 4070 Super может запускать модели лучше GPT-4 для STEM задач

Если вы думаете, что для серьезной математики и программирования нужны облачные гиганты типа GPT-4.5 или Claude 3.7 – вы ошибаетесь. Сильно ошибаетесь. На январь 2026 года локальные модели обогнали облачных монстров в узких STEM-задачах. И RTX 4070 Super с его 12 ГБ VRAM и 32 ГБ ОЗУ – это не компромисс, а идеальная платформа.

Почему? Потому что математические и кодогенерирующие модели стали компактнее и умнее. Qwen 2.5 32B обходит GPT-4 на математических олимпиадах. DeepSeek-Coder V2 16B пишет код лучше, чем Codex. А все это помещается в память одной видеокарты среднего класса.

Три модели, которые перевернут ваше представление о локальных LLM

Забудьте про универсальные модели. Для STEM нужны специалисты. Вот кто реально работает на вашем железе:

1 Qwen 2.5 32B – математический гений в коробке

Alibaba выпустила Qwen 2.5 в ноябре 2025, и это был прорыв. Модель специально тренировали на математических датасетах: доказательства теорем, олимпиадные задачи, научные статьи. На 4070 Super она запускается в квантованном формате Q4_K_M и занимает около 20 ГБ.

Что умеет:

• Решает интегральные уравнения с пошаговым объяснением
• Доказывает теоремы на уровне магистра математики
• Работает с LaTeX – генерирует готовые формулы для статей
• Понимает контекст длиной 32к токенов (целая научная работа!)

2 DeepSeek-Coder V2 16B – программист, который не спрашивает глупых вопросов

DeepSeek выпустили V2 в декабре 2025, и сообщество r/LocalLLaMA взорвалось. Эта модель понимает контекст кода лучше, чем большинство разработчиков. На 4070 Super она летает – занимает всего 10 ГБ в формате Q5_K_M.

Особенности:

• Поддерживает 128 языков программирования (включая экзотические вроде Fortran и COBOL)
• Понимает legacy-код – может рефакторить проекты 10-летней давности
• Генерирует тесты с покрытием edge cases
• Работает с мультифайловыми проектами благодаря контексту 64к токенов

Если вам нужно разбираться в C++ и CUDA коде, DeepSeek-Coder V2 – ваш выбор. Она не генерирует синтаксический мусор, в отличие от многих конкурентов.

3 CodeLlama 70B – тяжелая артиллерия для сложных задач

Да, 70B модель на 12 ГБ VRAM? Возможно, если использовать clever квантование. На январь 2026 появились форматы Q2_K, которые сжимают модель до 25 ГБ с минимальной потерей качества для кодогенерации.

Когда нужна CodeLlama 70B:

• Архитектурные решения – выбор между микросервисами и монолитом
• Сложные алгоритмы с множеством оптимизаций
• Работа с несколькими парадигмами в одном проекте
• Когда другие модели выдают поверхностные решения

Тесты на реальном железе: что показывает 4070 Super

Я прогнал все три модели через стандартные бенчмарки и собственные тесты. Оборудование: RTX 4070 Super, 32 ГБ DDR5, i7-14700K. Все модели запускались через llama.cpp с CUDA acceleration.

Видите парадокс? DeepSeek-Coder V2 16B обходит 70B модель в кодогенерации. Это не ошибка – специализированные модели эффективнее универсальных. Как писал ранее, размер не всегда означает качество в STEM задачах.

Как настроить все это без боли

Самый частый вопрос: "С чего начать?" Отвечаю по шагам:

Шаг 1: Установка llama.cpp с CUDA

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make LLAMA_CUDA=1

Не используйте Docker-образы из 2024 года – они не поддерживают новые форматы квантования. Собирайте из исходников, это гарантирует совместимость с 4070 Super.

Шаг 2: Загрузка моделей

Идите на Hugging Face, но не качайте первые попавшиеся файлы. Ищите теги:

• Qwen-2.5-32B-Instruct-GGUF – для математики
• deepseek-coder-v2-16b-instruct-GGUF – для программирования
• CodeLlama-70B-Instruct-GGUF – для сложных задач

Обязательно проверяйте дату загрузки – на январь 2026 должны быть версии не старше ноября 2025.

Шаг 3: Оптимизация под 4070 Super

Конфигурация запуска, которая работает:

./main -m ./models/qwen2.5-32b-q4_k_m.gguf \
  -n 2048 \
  -t 12 \
  -ngl 35 \
  -c 32768 \
  --temp 0.1 \
  --repeat-penalty 1.1

Ключевые параметры:

• -ngl 35 – слоев на GPU (оптимально для 12 ГБ)
• -c 32768 – контекст для Qwen 2.5
• --temp 0.1 – низкая температура для точных STEM ответов

Ошибки, которые совершают все (и как их избежать)

Что будет дальше? Прогноз на 2026

К марту 2026 ожидайте:

• Модели 20B, которые обходят текущие 32B в математике
• Специализированные квантования для STEM задач
• Интеграцию с Wolfram Alpha для символьных вычислений
• Автоматическую оптимизацию под разные GPU (как в нашей статье про VRAM)

Ваш 4070 Super не устареет – наоборот, новые модели будут эффективнее использовать его ресурсы. Уже сейчас появляются архитектуры, где математические вычисления распределяются между CPU и GPU.

Резюме: что выбрать сегодня

Если вы делаете одно дело:

• Только математика → Qwen 2.5 32B Q4_K_M
• Только программирование → DeepSeek-Coder V2 16B Q5_K_M
• Сложные исследовательские задачи → CodeLlama 70B Q2_K

Если нужен компромисс – ставьте DeepSeek-Coder V2. Она достаточно сильна в математике для большинства инженерных задач и блестяща в коде.

И последнее: не гонитесь за размером. Ваш 4070 Super с 32 ГБ ОЗУ – это мощная STEM-станция. Как показывают тесты, сообщество r/LocalLLaMA уже год выбирает эффективность над гигантизмом. И они правы.

Запускайте. Тестируйте. Находите свои оптимальные настройки. И помните: лучшая модель – та, которая решает вашу задачу, а не та, у которой больше параметров.