Локальные LLM для C++ и CUDA: какие модели реально пишут код, а какие генерируют мусор

Зачем вообще нужны локальные LLM для C++?

Потому что ChatGPT и Copilot не знают твою кодовую базу. Не имеют доступа к внутренним библиотекам. Не понимают специфику твоего железа. И самое главное — отправляют каждый твой промпт в облако, где его анализируют, сохраняют и используют для обучения следующих моделей.

Локальная модель — это как личный ассистент, который сидит в твоём ноутбуке. Он видит весь контекст проекта, знает твои странные соглашения по именованию переменных, помнит, что в этом проекте мы используем старый компилятор без поддержки C++20. И он не расскажет конкуренту, над каким алгоритмом ты работаешь.

Методология тестирования: как мы ломали модели

Я не просто просил "напиши функцию сложения". Я давал задачи, которые реально встречаются в продакшене:

• CUDA ядро для поэлементного умножения матриц с проверкой границ
• Шаблонный класс для пула потоков с work-stealing
• Оптимизация hot-path в существующем коде (давал реальный фрагмент)
• Написание RAII-обёртки для CUDA stream
• Генерация SIMD-инструкций под конкретную архитектуру CPU

Тестовый стенд:

Все модели тестировались в формате GGUF с квантованием Q8 (почему не Q4? Об этом ниже). Запускал через оптимизированную сборку llama.cpp с флагами под моё железо.

Результаты: кто реально умеет писать C++

Неожиданный лидер: Qwen2.5 Coder 32B

Эта модель заставила меня пересмотреть отношение к китайским LLM. Она не просто генерирует синтаксически правильный код — она понимает контекст.

Пример: попросил написать thread-safe кэш с LRU политикой. Qwen не только выдал работающий код, но и:

• Добавил комментарии про exception safety
• Предложил альтернативную реализацию с std::shared_mutex для read-heavy workload
• Упомянул про false sharing и предложил выравнивание кэш-линий

Разочарование: Devstral-2-24b

Модель, которую хвалят за код на Hacker News. На практике для C++ она оказалась посредственной. Да, пишет быстро. Да, синтаксис в основном правильный. Но глубина понимания оставляет желать лучшего.

Попросил оптимизировать hot-path в существующем коде. Devstral предложил заменить std::vector на std::array (хорошо), но не заметил, что в соседней функции происходит аллокация в цикле (плохо). Типичный пример поверхностного анализа.

Слон в комнате: GPT-OSS-120b

120 миллиардов параметров. Даже в Q4 квантовании модель занимает 72GB памяти. На моём стенде она работала через RAM с частичным использованием GPU. Скорость — 4-6 токенов в секунду. Ждать ответа по 2-3 минуты.

Но качество... Когда модель наконец выдавала код, он был близок к идеальному. Понимание нюансов, внимание к деталям, предложения по оптимизации, о которых я сам не думал. Это как консультация с senior architect, который думает 3 минуты перед каждым ответом.

CUDA: где модели спотыкаются чаще всего

Генерация CUDA кода — это отдельный уровень сложности. Большинство моделей справляются с простыми ядрами (поэлементные операции), но пасуют перед:

1. Shared memory банковыми конфликтами: модели генерируют код, который вызывает bank conflicts, убивая производительность
2. Асинхронными операциями: путают cudaStreamSynchronize и cudaDeviceSynchronize
3. Управлением памятью: забывают про cudaFree или неправильно обрабатывают ошибки
4. Оптимизацией под конкретную архитектуру: не учитывают register pressure, occupancy

Qwen2.5 Coder справился лучше всех — генерировал ядра с проверкой границ, предлагал оптимизации по выравниванию памяти. Но даже он не идеален.

Проблема шаблонов чата: почему модели "забывают" контекст

Самая раздражающая вещь в работе с локальными LLM для кодинга. Ты пишешь:

"Напиши класс Matrix с операциями сложения и умножения. Используй шаблоны для типа данных."

Модель генерирует красивый шаблонный класс. Ты продолжаешь:

"Добавь метод для вычисления детерминанта."

И тут начинается магия. Половина моделей:

• Создаёт новый класс с другим интерфейсом
• Забывает, что класс был шаблонным
• Дублирует уже существующие методы
• Меняет соглашения по именованию

Почему так происходит? Потому что большинство моделей обучены на диалогах, где каждый промпт — независимая единица. Они не умеют держать в голове сложный контекст на 1000+ токенов.

Как бороться с проблемой контекста

Способ 1: Явное указание контекста

В каждом последующем промпте явно ссылайся на предыдущий код:

"В продолжение класса Matrix из предыдущего ответа (который был шаблонным с параметрами T, rows, cols), добавь метод determinant()."

Способ 2: Использование системных промптов

Установи в системный промпт:

"Ты — ассистент по C++ программированию. Всегда сохраняй контекст диалога. Если я прошу дополнить существующий код, не создавай новые классы с тем же именем, а модифицируй уже существующие."

Способ 3: Агентный подход

Используй специальные промпты для кодинга, которые заставляют модель анализировать предыдущие ответы перед генерацией нового кода.

Q8 vs Q4: стоит ли гнаться за точностью?

В сообществе идёт священная война: использовать ли Q8 (8-битное квантование) или Q4 (4-битное). Для кодинга разница критична.

Мой тест: дал одной и той же модели (Qwen2.5 32B) в Q4 и Q8 версиях задачу написать lock-free очередь. Q4 версия сделала 3 синтаксические ошибки и предложила небезопасную реализацию. Q8 версия выдала production-ready код с комментариями про memory ordering.

Вывод: если пишешь на Python — Q4 достаточно. Для C++ и CUDA бери Q6_K минимум, лучше Q8.

Практический workflow: как я использую локальные LLM для реальных проектов

1 Настройка окружения

Использую llama.cpp с CUDA бэкендом. Почему не LM Studio или Ollama? Потому что llama.cpp даёт максимальный контроль над памятью и слоями. Могу указать, сколько слоёв загружать в VRAM, сколько оставлять в RAM.

2 Выбор модели под задачу

• Быстрый прототип: GLM 4.5 Air 9B (Q8) — летает, даёт базовую структуру
• Продакшен код: Qwen2.5 Coder 32B (Q6_K или Q8) — качество того стоит
• Оптимизация существующего кода: MiniMax M2 Pro — хорошо анализирует чужой код
• CUDA ядра: только Qwen2.5 Coder, остальные не справляются

3 Итеративный процесс

Не проси написать сразу всю библиотеку. Работай итеративно:

1. Попроси набросать интерфейс класса
2. Добавь основные методы
3. Попроси реализовать самый сложный метод
4. Добавь тесты
5. Попроси оптимизировать hot-path

Каждый шаг — отдельный промпт с явным сохранением контекста.

Ошибки, которые совершают все (и как их избежать)

Что будет дальше? Прогноз на 2026

Специализированные кодерские модели станут меньше и умнее. Уже сейчас появляются модели 7-13B параметров, которые специализируются только на коде. Они бьют общие модели 30B+ на coding benchmarks.

Интеграция с компиляторами. Представь: LLM анализирует ассемблерный вывод твоего кода и предлагает оптимизации на основе реальных performance counters. Это не фантастика — такие эксперименты уже идут.

Локальные мультимодальные модели для кодинга. Загружаешь screenshot архитектурной диаграммы — получаешь каркас кода. Показываешь график производительности — получаешь патч с оптимизациями.

Но главный тренд — персонализация. Модель, которая учится на твоём коде, понимает твой стиль, знает твои типичные ошибки и предлагает решения, которые подходят именно тебе. Не через месяц в облаке, а здесь и сейчас, на твоём ноутбуке.

А пока что — качай Qwen2.5 Coder 32B Q6_K, настраивай llama.cpp под своё железо и помни: лучший код — это тот, который ты понимаешь. Даже если его сгенерировала нейросеть.