Когда облако быстрее твоего железа за 2000 долларов
Я помню тот момент, когда впервые запустил GPT-OSS-20B на RTX 4090. 45 токенов в секунду. Неплохо, думал я. Пока не открыл Groq.
250 токенов в секунду.
Пять раз быстрее. За те же деньги, что я потратил на видеокарту, можно купить месячную подписку на Groq и генерировать тексты со скоростью мысли. Но здесь начинается самое интересное.
Это не реклама Groq. Это вскрытие реальных цифр. Потому что когда кто-то говорит "облако быстрее", я хочу знать, насколько быстрее, почему, и что я теряю в процессе.
Что такое Groq на самом деле (а не то, что пишут в маркетинге)
LPU - Language Processing Unit. Звучит как очередной маркетинговый термин, но под капотом там действительно интересно.
Представь себе шоссе. Обычный GPU - это многополосная дорога, где машины (данные) едут с разной скоростью, перестраиваются, иногда стоят в пробках. Groq LPU - это монорельс, где каждый вагон движется с одинаковой скоростью по строгому расписанию.
Для языковых моделей это работает идеально. Потому что генерация текста - это последовательная операция. Каждый следующий токен зависит от предыдущего. Нет параллелизма, только строгая последовательность.
Тестовый стенд: как мы сравнивали
Чтобы сравнение было честным, нужно одинаковое железо на входе. Ну, почти одинаковое.
| Конфигурация | Groq Cloud | RTX 4090 | RTX 3090 |
|---|---|---|---|
| Модель | GPT-OSS-20B (оригинал) | GPT-OSS-20B-Q4_K_M | GPT-OSS-20B-Q4_K_M |
| Бэкенд | Groq API | llama.cpp | llama.cpp |
| Контекст | 8192 токена | 4096 токенов | 2048 токенов |
| Система | Неизвестно (облако) | i9-13900K, 64GB DDR5 | Ryzen 9 5950X, 128GB DDR4 |
Да, квантование. Вот где собака зарыта. Groq запускает полную 16-битную версию модели. Мы на локальных GPU вынуждены использовать Q4_K_M - 4-битное квантование с блоками по 32 значения.
Разница в качестве? Есть. Но об этом позже.
Цифры, которые заставят тебя пересмотреть всё
Я запустил один и тот же промпт на всех трех платформах. "Напиши подробное руководство по настройке PostgreSQL для высоконагруженного веб-приложения, включая оптимизацию запросов, индексы и репликацию."
Результаты:
- Groq: 258 токенов в секунду. Генерация закончилась раньше, чем я успел сделать глоток кофе.
- RTX 4090: 45 токенов в секунду. Приятно, но чувствуется разница.
- RTX 3090: 32 токена в секунду. Уже начинаешь замечать паузы между словами.
Но скорость - не единственный показатель. Давай посмотрим на полную картину.
| Параметр | Groq | RTX 4090 | Что это значит |
|---|---|---|---|
| Скорость (токен/с) | 250-280 | 40-50 | Генерация страницы текста за 2 секунды vs 10 секунд |
| Задержка первого токена | ~50 мс | ~800 мс | Groq реагирует мгновенно, RTX думает почти секунду |
| Потребление памяти | Не ваша проблема | ~18 ГБ VRAM | На RTX 4090 остаётся мало места для других задач |
| Качество модели | Полная версия | Квантованная Q4_K_M | Потеря 2-5% качества в сложных задачах |
| Стоимость часа работы | ~$3-5 (оценка) | ~$0.15 (электричество) | Groq дороже при активном использовании |
Квантование Q4_K_M: что теряем на самом деле
Все говорят "квантование почти не влияет на качество". Почти - ключевое слово.
Для GPT-OSS-20B в формате Q4_K_M:
- Логические задачи: Разницы почти нет. Модель одинаково хорошо справляется с цепочками рассуждений.
- Кодогенерация: Минимальная деградация. Иногда квантованная версия пропускает скобку или использует устаревший синтаксис.
- Креативные тексты: Вот здесь интересно. Полная версия дает более разнообразные метафоры, неожиданные повороты. Q4_K_M иногда "скатывается" к шаблонным фразам.
- Работа с контекстом: При длинных контекстах (8K+) квантованная модель чаще теряет нить повествования.
В нашем тесте с PostgreSQL обе версии дали технически корректные ответы. Но полная версия на Groq предложила три неочевидных оптимизации, которые я не встречал в стандартных гайдах. Квантованная - только стандартный набор.
Квантование похоже на сжатие JPEG для изображений. Для быстрого просмотра - нормально. Для профессиональной работы - лучше оригинал.
Когда RTX 4090 всё-таки выигрывает (да, такое бывает)
Groq быстрее. Но быстрее - не всегда лучше.
1Приватность данных
Твои промпты на Groq улетают в облако. Все. Промпты, контекст, ответы. Если ты работаешь с коммерческой тайной, медицинскими данными или просто не хочешь, чтобы кто-то видел твои запросы - локальный запуск единственный вариант.
Представь, что ты юрист, готовящий стратегию по сложному делу. Или врач, анализирующий историю болезни пациента. Или просто параноик (как я).
2Кастомные модели
Groq предлагает ограниченный набор моделей. Хочешь запустить кастомную версию, дообученную на своих данных? Не выйдет.
На RTX 4090 ты можешь запустить что угодно. Разблокированные модели, нишевые варианты для конкретных задач, экспериментальные архитектуры - всё твоё.
3Предсказуемая стоимость
С Groq ты платишь за токены. Генерация 100 страниц текста? Считай счёт.
RTX 4090 уже куплен. Электричество стоит копейки. Генерируй хоть 24/7, твои расходы не изменятся.
Для исследовательских проектов, где нужно перебрать тысячи вариантов, локальный запуск экономит тысячи долларов.
4Интеграция в пайплайны
Попробуй интегрировать Groq в сложный пайплайн, где модель вызывает инструменты, работает с векторными базами, обрабатывает мультимодальные данные. С локальным бэкендом ты контролируешь каждый шаг.
Стоит ли покупать RTX 4090 для LLM в 2025?
Сложный вопрос. Если разбить по сценариям использования:
| Сценарий | Groq | RTX 4090 | Рекомендация |
|---|---|---|---|
| Быстрый прототип | Идеально | Медленно | Groq |
| Продакшен с приватностью | Не подходит | Отлично | RTX 4090 или RTX Pro 6000 для больших моделей |
| Исследования и эксперименты | Ограниченно | Полная свобода | RTX 4090 |
| Мультимодальные задачи | Нет поддержки | Есть | RTX 4090 |
| Обучение моделей | Невозможно | Возможно для мелких | RTX 4090 + облако для больших |
Личный совет: если ты только начинаешь и хочешь почувствовать скорость современных LLM - попробуй Groq. Бесплатный лимит есть, прочувствуешь разницу.
Если уже работаешь с локальными моделями и хочешь апгрейд - посмотри на две RTX 3090 с NVLink. Дешевле, чем одна 4090, а для некоторых моделей даже эффективнее.
Что будет завтра: предсказания от того, кто ошибался уже много раз
Тренды:
- Специализированные инференс-чипы станут дешевле. Через год-два появятся карты за $500, которые будут обгонять RTX 4090 в токенах в секунду.
- Квантование станет умнее. Уже сейчас появляются методы, которые теряют 0.5% качества вместо 5%.
- Гибридные подходы: локальный GPU для приватных данных, облако для всего остального. Автоматическое переключение между ними.
- RTX 5090 (когда выйдет) может всё изменить. Если у неё будет 32 ГБ памяти и архитектура, оптимизированная под LLM.
Но главное - скорость перестанет быть проблемой. Когда все платформы будут выдавать 200+ токенов в секунду, мы начнём обращать внимание на другие метрики. Качество ответов. Стабильность контекста. Способность учиться на лету.
Что делать прямо сейчас
Если у тебя уже есть RTX 3090/4090:
- Оптимизируй llama.cpp настройки. Попробуй разные квантования - иногда Q5_K_M даёт заметно лучше качество при приемлемой скорости.
- Поэкспериментируй с моделями с тул-коллингом - они превращают локальную LLM в мощного автономного агента.
- Настрой кэширование контекста. Это может ускорить последующие запросы в том же диалоге на 30-40%.
Если выбираешь между Groq и покупкой железа:
- Посчитай реальное использование. Если генерируешь меньше 100к токенов в день - Groq может быть дешевле.
- Проверь, есть ли у тебя задачи, требующие приватности. Если да - железо обязательно.
- Подумай о будущем. Железо устаревает, но даёт контроль. Облако всегда современное, но ты зависишь от провайдера.
Я держу и то, и другое. RTX 4090 для рабочих проектов, Groq для быстрых экспериментов. Потому что иногда нужно просто получить ответ. Быстро. А иногда - чтобы этот ответ никуда не улетал.
