Выбор LLM для кодирования на RTX 6000 Pro Blackwell 96GB | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
17 Янв 2026 • Гайд

Лучшие LLM для агентного кодирования на RTX 6000 Pro Blackwell 96GB: сравнение и рекомендации

Экспертный гайд по подбору языковых моделей для агентной разработки на RTX 6000 Pro Blackwell 96GB. Сравнение DeepSeek-Coder, Qwen2.5-Coder, CodeLlama и настрой

96 ГБ VRAM - и теперь что?

Вы купили RTX 6000 Pro Blackwell за цену неплохой иномарки. 96 гигабайт видеопамяти кажутся бесконечными. Вы можете запустить любую модель. Любую. И тут возникает парадокс: выбор становится мучительным. Запустить одну модель на 400 миллиардов параметров? Или десять по 70 миллиардов? Или забыть про квантование и наслаждаться чистым FP16?

Агентное кодирование - это не про болтовню. Это когда модель должна понимать ваш код, планировать изменения, вызывать инструменты вроде git или pytest, и не ломать при этом всё к чертям. На картах с 24 ГБ вы выбирали модели, которые просто влезут. Здесь вы выбираете модели, которые будут работать идеально.

Это не гипотетический сценарий. Архитектура Blackwell с ее тензорными ядрами 5-го поколения и поддержкой FP8 реально меняет правила игры для инференса. Если на RTX Pro 6000 с Ada вы считали мегабайты, то теперь вы считаете эффективность.

Критерии: что нам нужно от модели-программиста?

Забудьте про общие рейтинги. Для агентной работы важны три вещи, и они не всегда совпадают с лидером в общем зачете.

  • Инструктивное следование (Instruction Following): Модель должна делать именно то, что вы просите в контексте кода. Не предлагать рефакторинг, когда вы просите исправить баг.
  • Понимание контекста (Context Reasoning): Способность удерживать в голове весь файл (а лучше несколько файлов) и видеть связи между функциями. Контекстное окно в 128K токенов бесполезно, если модель не может им пользоваться.
  • Надежность вывода (Output Stability): Генерация JSON для вызова инструментов должна быть безупречной. Одна лишняя запятая - и ваш агент падает с ошибкой парсинга.
💡
Многие гонятся за размером контекста, но для кодирования часто важнее качество внимания в этом контексте. Модель на 32K с умным RAG может быть полезнее, чем модель на 200K, которая "забывает" что было в начале.

Кандидаты: кто реально умеет писать код?

На основе тестов сообщества и личных экспериментов (да, я гонял их на похожем железе) вот фавориты для вашей 96-гигабайтной монструозности.

Модель Размер (B) Контекст (токенов) Формат для 96 ГБ Сильная сторона
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct 236B 128K FP8 или Q4_K_M Лучшая в мире по HumanEval. Понимает сложные инструкции.
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 32B 32K FP16 (и еще 5 таких же моделей в памяти) Идеальный баланс скорости и качества. Отличный тул-коллинг.
CodeLlama-70B-Instruct 70B 16K FP16 с запасом Классика. Стабильная, предсказуемая, но контекст маловат.
Magicoder-CL-32B 32B 32K FP16 Специализирована на исправлении кода и доработке.
Phind-CodeLlama-70B-v2 70B 16K FP16 Бьет рекорды по паззлам программирования. Упрямая, но умная.

Заметили? Я не включил сюда модели общего назначения вроде Llama 3.1 405B. Они умны, но для целевой задачи кодирования - это стрельба из пушки по воробьям. Вы потратите ресурсы на знание столиц мира, когда вам нужно исправить SQL-инъекцию.

1 Стратегия загрузки: один титан или рота солдат?

С 96 ГБ у вас есть два пути.

  • Путь 1: Одна большая модель. Загрузите DeepSeek-Coder-V2 (236B) в формате FP8. Это займет около 70-80 ГБ. Вы получите максимально возможное качество кода для любой задачи. Но скорость генерации будет... медитативной. И если модель "сойдет с ума", вы теряете весь ваш загруженный контекст.
  • Путь 2: Несколько специализированных моделей. Загрузите Qwen2.5-Coder-32B (32 ГБ в FP16), Magicoder-CL-32B (еще 32 ГБ) и какую-нибудь маленькую модель для оркестрации. Переключайтесь между ними в зависимости от задачи. Это гибко и отказоустойчиво. Именно этот путь я рекомендую для продакшена.

2 Настройка инструментов: Aider, OpenCode и другие

Модель - это двигатель. Инструменты - это руль и тормоза. Без них ваш агент врежется в первое же дерево.

# Установка Aider - мой фаворит для интерактивного кодирования
pip install aider-chat

# Запуск с вашей локальной моделью через Ollama (предварительно загрузите модель)
aider --model ollama/qwen2.5-coder:32b

OpenCode - другой зверь, больше заточенный под автономную работу. Но его сложнее настроить с локальными моделями. Если вы прочитали наш обзор агентов для локальных LLM, то знаете, что выбор инструмента определяет workflow.

Совет: Не пытайтесь заставить модель работать со всеми инструментами сразу. Настройте один (например, Aider для правок кода и вызова командной строки) и доведите его до ума. Интеграция с git - must have.

3 Оптимизация инференса: выжимаем Blackwell по полной

Blackwell любит FP8. Это его родной формат. Конвертируйте ваши GGUF-модели в этот формат, и вы получите прирост скорости до 2x при минимальной потере точности для задач кодирования.

# Конвертация в llama.cpp (сборка с поддержкой CUDA и BlackWell)
./llama-quantize ./models/deepseek-coder-v2.gguf ./models/deepseek-coder-v2-fp8.gguf FP8

# Запуск с оптимизацией под большие контексты
./llama-cli -m ./models/deepseek-coder-v2-fp8.gguf -c 131072 --flash-attn -ngl 99

Флаг -ngl 99 загружает все слои на GPU. У вас хватит памяти. Не бойтесь. Если вы сталкивались с ошибками контекста, как в случае с Qwen Coder 30B, то здесь такой проблемы не будет - но следите за версиями llama.cpp.

Подводные камни, о которых молчат

  • Нагрев и TDP. Карта сожрет 400+ ватт, если вы дадите ей волю. Установите лимит мощности в nvidia-smi -pl 350. Потеряете 5% производительности, но спасете счет за электричество и нервы системы охлаждения.
  • Фрагментация памяти CUDA. При долгой работе с разными моделями память может фрагментироваться. Периодически перезагружайте драйвер или используйте скрипт с torch.cuda.empty_cache().
  • Ошибка "Кажется, модель говорит не по делу". Это не шутка. Большие модели, особенно с длинным контекстом, склонны к "болтовне". Жестко ограничивайте max_tokens в промптах и используйте системные инструкции вида "Ты - код-ассистент. Отвечай только кодом или конкрентными командами."

Вопросы, которые вы хотели задать, но боялись

Можно ли запустить две модели по 70B одновременно?

Можно. В FP16 каждая займет около 40 ГБ. 40 + 40 = 80 ГБ. Остаток на системные нужды. Используйте CUDA_VISIBLE_DEVICES и разные порты для серверов (например, Ollama на 11434, vLLM на 8000). Но зачем? Лучше запустить одну 70B и одну 32B для разных целей.

Почему не Nemotron-4 340B?

Модель от NVIDIA отличная, но она заточена под общие рассуждения. Для кодирования есть более специализированные варианты. Да, она влезет в 96 ГБ в 4-битном квантовании, но DeepSeek-Coder-V2 в FP8 будет и точнее, и быстрее для нашей задачи.

Aider или OpenCode? Что выбрать?

Если вы работаете в терминале и любите контроль - Aider. Если хотите больше автоматизации и не боитесь сложной настройки - OpenCode. Для начала берите Aider. Это как сравнивать отвертку и автоматический шуруповерт: оба крутят шурупы, но чувствуются по-разному.

Итог: мой стек на 2025 год

Если бы мне сегодня привезли RTX 6000 Pro Blackwell 96GB, я бы настроил так:

  1. Основная рабочая лошадка: Qwen2.5-Coder-32B-Instruct в FP16 через Ollama API. Баланс скорости и ума.
  2. Тяжелая артиллерия: DeepSeek-Coder-V2-Lite 236B в FP8 через vLLM для сложных задач рефакторинга или проектирования. Запускается по требованию.
  3. Инструмент: Aider с прописанными системными промптами и интеграцией с git.
  4. Оркестрация: Простой Python-скрипт, который решает, какую модель вызывать, основываясь на сложности промпта.

Это не навсегда. Через полгода выйдет новая модель, и все придется пересматривать. Но с таким железом у вас есть запас прочности на несколько лет вперед. Главное - не увлекайтесь запуском всех моделей подряд, а настройте один эффективный конвейер. Ваш код от этого не станет идеальным, но процесс его написания превратится из рутины в нечто похожее на магию. (С ошибками, конечно. Куда же без них).

←
На главную