Зачем вам модель, которая переживет апокалипсис?
Представьте: интернет мертв. Облака OpenAI и Anthropic рассыпались в прах. Ваш последний шанс на связь с разумом — видеокарта с 24 ГБ памяти и жесткий диск, забитый весами нейросетей. Фантастика? Не совсем. В мире, где политика и техника непредсказуемы, локальная модель — это не хобби, а страховка.
24 ГБ VRAM — это магическая граница. Карты уровня RTX 3090, 4090, 4090D. Достаточно, чтобы запустить что-то умное, но недостаточно для разгона с гигантами вроде GPT-4. Значит, нужен компромисс. Нужна модель, которая не займет всю память под завязку, оставив место для RAG-системы, эмбеддеров и вашего здравого смысла.
Кандидаты в ковчег: кто заслуживает места на вашем SSD
Не все модели созданы для выживания. Некоторые требуют тонны памяти, другие тупеют после сжатия. Вот пятерка, которая прошла проверку на прочность.
| Модель | Исходный размер | В 24 ГБ VRAM (с квантованием) | Сильные стороны | Где взять |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 2.5 32B | 32 млрд параметров | Q4_K_M (~18 ГБ) | Лучшее соотношение разума и размера. Отлично понимает контекст, неплохо пишет код. | Hugging Face, Model Database |
| DeepSeek-V2.5 16B | 16 млрд (активных ~3.7B) | Q4_K_S (~9 ГБ) | Архитектура Mixture of Experts. Быстрая, экономная, умная для своего веса. | Официальный GitHub |
| Llama 3.1 70B | 70 млрд параметров | IQ3_XS (~21 ГБ) | Король качества. В 3-битном квантовании теряет мало, а отвечает почти как оригинал. | Meta (лицензия), сообщество GGUF |
| Command R+ 35B | 35 млрд параметров | Q4_K_M (~19 ГБ) | Бизнес-логика, RAG, работа с документами. Создан для поиска и анализа. | Hugging Face |
| Mistral Small 24B | 24 млрд параметров | Q5_K_M (~15 ГБ) | Баланс скорости и ума. Стабильная, предсказуемая, с хорошим английским и французским. | Mistral AI |
Это не просто модели. Это инструменты для разных сценариев конца света. Qwen 2.5 — для общего диалога и анализа. DeepSeek — когда нужна скорость и эффективность. Llama 3.1 70B — когда качество ответа критично, а память позволяет. Command R+ — для работы с документами и поиска. Mistral — надежный универсал.
Искусство квантования: как впихнуть невпихуемое
Квантование — это не сжатие ZIP. Это хирургическая операция по удалению «лишних» битов из весов модели. Результат: модель занимает в 2-4 раза меньше памяти, а тупеет всего на 5-15%. Магия? Нет, математика.
1 Выбирайте формат, а не модель
GGUF — король офлайн-мира. Но внутри него есть градации качества. Запоминайте:
- Q2_K — экстремальное сжатие. Модель превращается в гадалку. Только для тестов.
- Q4_K_M — золотая середина. Почти полное качество при половинном размере. Для 99% задач.
- Q5_K_M — если осталась память. Качество близко к оригиналу, но модель тяжелее.
- IQ3_XS — новое поколение 3-битного квантования. Для гигантов вроде Llama 70B. Работает нестабильно на всех железах.
Не скачивайте первую попавшуюся GGUF-версию. Смотрите, кто автор конвертации. TheBloke — стандарт качества. У других могут быть артефакты, которые проявятся в самый неподходящий момент.
2 Считайте память с запасом
Вы загрузили модель на 18 ГБ. Запускаете — и получаете ошибку CUDA out of memory. Почему? Потому что кроме весов, есть:
- Кэш ключей и значений (KV cache). Для контекста в 8192 токена — это еще 1-2 ГБ.
- Память под активации и промежуточные вычисления.
- Системные процессы драйвера.
Правило: оставляйте минимум 4-5 ГБ свободной VRAM под систему и контекст. Иначе ваш апокалипсис начнется с ошибки памяти. Если хотите глубже в оптимизацию, посмотрите как запускают гигантов на старом железе — там те же принципы, но доведенные до абсолюта.
Ошибки, которые взорвут ваш VRAM
Я видел, как люди убивали недели на настройку, чтобы получить OutOfMemory на первом же запросе. Не повторяйте.
| Ошибка | Почему происходит | Как исправить |
|---|---|---|
| Загрузка в FP16 | Прямая загрузка 32B модели в полной точности съедает все 24 ГБ и еще просит. | Всегда используйте квантованные версии. Даже для инференса. |
| Контекст 32K токенов | Длинный контекст — это не только веса, но и гигантский KV-cache. | Устанавливайте контекст разумно. 8192 токенов хватит для большинства диалогов. Используйте --context-size 8192 в llama.cpp. |
| Попытка запустить две модели сразу | RAG-система требует эмбеддер и LLM. Оба в VRAM не влезут. | Загружайте эмбеддер в CPU RAM или используйте крошечные модели вроде BGE-M3 small. |
| Игнорирование слоев GPU | llama.cpp по умолчанию загружает все слои в VRAM. Если памяти мало — падает. | Используйте флаг --ngl 20 чтобы оставить 20 слоев в GPU, остальные — в RAM. Медленнее, но работает. |
Частые вопросы (когда интернет отрубили)
Какая модель самая умная при ограничении в 24 ГБ?
Без сомнений — Llama 3.1 70B в 3-битном квантовании (IQ3_XS). Она жертвует скоростью (токен/сек будет низким), но дает качество, близкое к GPT-3.5. Если нужен баланс — Qwen 2.5 32B в Q4_K_M.
Можно ли запустить модель и векторную базу в 24 ГБ одновременно?
Можно, но осторожно. Возьмите небольшую модель для инференса (например, DeepSeek 16B в Q4) и эмбеддер типа nomic-embed-text-v1.5, который занимает ~500 МБ. Оставьте 2-3 ГБ под саму векторную базу в RAM. Или используйте техники оффлодинга на CPU.
Почему у меня 24 ГБ, а модель на 18 ГБ не запускается?
Потому что Windows, драйверы или другие процессы уже съели часть памяти. Проверьте диспетчер задач. Перезагрузитесь. Используйте Linux для чистого эксперимента. Или настройте --split-mode layer в llama.cpp для разделения нагрузки.
Стоит ли брать RTX 4090 24 ГБ для локальных моделей?
Стоит, если у вас нет доступа к серверным картам. 4090 — самый быстрый потребительский GPU. Но помните: профессиональные карты дают стабильность и ECC-память. Для конца света это излишество.
Итог: ваш стек на черный день
Скачайте сейчас. Проверьте на своей машине. Не ждите, когда DNS-серверы умрут.
- Базовая модель: Qwen 2.5 32B в формате Q4_K_M от TheBloke.
- Мощная модель: Llama 3.1 70B в IQ3_XS (если тянет).
- Инструмент: Ollama или llama.cpp последней версии.
- Бэкап: Скрипт автоматического скачивания весов с зеркала.
Пока крупные компании спорят об AGI, ваша локальная модель уже работает. Она не ответит на все вопросы. Но она ответит, когда другие серверы молчат. И в этом её главная ценность.
