В этом материале
24 ГБ VRAM не задают единственного лучшего размера модели. Отделяйте память весов от полного runtime и проверяйте выбранный артефакт при нужном контексте и параллельности.
На 24 ГБ VRAM можно рассматривать разные классы локальных LLM, но одна цифра не определяет лучший вариант. Крупная квантизированная модель и более компактный артефакт с большим запасом под запросы дают разные компромиссы. Выбирать следует по качеству и устойчивой работе в конкретном режиме.
Сравните конкретные размеры
Для исследования можно взять официальную Qwen3-14B и Qwen3-32B, но не считать обе модели автоматически подходящими в исходном формате. Их карточки описывают разные артефакты.
Грубый расчёт для 14 миллиардов параметров при двух байтах даёт 28 миллиардов байт только весов. Для 32 миллиардов в четырёх битах — 16 миллиардов байт до дополнительных данных. Это иллюстрации формулы, а не замеры размещения.
Реальные форматы могут хранить часть тензоров иначе и требовать метаданные. Кроме весов нужны рабочие структуры и состояние запросов.
Выберите цель сравнения
Если нужен короткий точный ответ, проверьте качество на известных примерах. Если требуется большой вход, память запросов становится отдельным предметом оценки. Для нескольких пользователей нужен ещё один сценарий.
Не сравнивайте модель с маленьким разрешённым ответом и другую с длинной генерацией как одинаковую нагрузку. Оба ограничения сохраняются в паспорте теста.
Полезно заранее решить, какие свойства обязательны: корректная структура, точные числа, язык или успешное выполнение инструкции. Только после этого имеет смысл выбирать самый удобный размер.
Проверьте одиночную загрузку
Запускайте один выбранный артефакт в известном окружении без случайных конкурирующих процессов. Сохраните исходную свободную память и журналы загрузки.
Если модель не помещается до первого запроса, не начинайте уменьшать только клиентский текст. Нужно определить расход весов и начальных структур. Если загрузка удачна, это ещё не проверка длинного контекста.
Не добавляйте системную RAM к объёму карты как единую VRAM. Поддерживаемое смешанное размещение должно называться отдельно и измеряться полным временем результата.
Добавьте рабочую нагрузку
Проверьте короткий запрос, длинный вход и рост параллельности по отдельности. На каждой ступени сохраняйте ошибки, память и полезное качество.
Оставьте повторяемую контрольную точку. Если после серии экспериментов она изменилась, сначала проверьте окружение и фоновые задачи, а затем делайте вывод о выбранной модели.
Для владельца важен также возврат GPU собственным приложениям. Время выгрузки и повторного старта может определять пригодное расписание, даже если сама генерация устраивает.
Сравнивая варианты на карте с 24 ГБ, сохраните также свободную память перед запуском. Рабочий стол, рендер и второй процесс способны изменить результат, хотя модель осталась прежней. Для выделенного теста договоритесь об окне использования и повторите прогон в его начале и конце. Это показывает, можно ли рассчитывать на устойчивый профиль ресурса, а не только на единичную удачную загрузку при случайно свободном устройстве.
Как использовать имеющуюся карту
Карта на 24 ГБ может быть интересна для определённого профиля, а не для всех популярных моделей сразу. Это нормальный результат технической оценки, который помогает предложить ресурс предметно.
Дальше полезны 32B на 24 ГБ, память кеша запросов и сравнение RTX 3090 с 4090. Не обещаем фиксированную загрузку или коммерческий результат только по объёму видеопамяти.