Лучший локальный код для ИИ с 8 ГБ видеопамяти (бенчмарк 2026 года) скачать в хорошем качестве

Лучший локальный код для ИИ с 8 ГБ видеопамяти (бенчмарк 2026 года)

Достаточно ли 8 ГБ видеопамяти для локального программирования ИИ в 2026 году? Запуск мощных агентов программирования на потребительском оборудовании — задача непростая, но при наличии подходящей модели и разгрузки оперативной памяти это возможно. В этом видео я провожу тестирование 5 перспективных локальных LLM на RTX 4060 8GB, чтобы найти оптимальный баланс между скоростью и возможностями программирования. Я тестирую их на реальных задачах веб-разработки с использованием Aider и VSCode — от рефакторинга проектов Next.js до полной переработки пользовательского интерфейса. Протестированные модели: Nemotron 3 Nano 30B A3B GLM 4.7 Flash OpenAI OSS 20B Qwen 3 Coder 30B A3B Instruct Devstral 2 Small 24B Подписывайтесь на меня в X: https://x.com/redStapler_twit ** Моя портативная ПК-система для ИИ ** Процессор: https://amzn.to/3Lx52Vv Видеокарта: https://amzn.to/3YWMPDS Оперативная память: https://amzn.to/49l7vdD Материнская плата: https://amzn.to/4poMEfp Блок питания: https://amzn.to/4po6xU0 Временные метки: 0:00 - Проблема с 8 ГБ видеопамяти 0:33 - Критерии выбора (скорость против интеллекта) 1:11 - Список моделей 2:12 - Настройка теста и агент Выбор (Почему Aider?) 2:59 - Тест 1: Рефакторинг на CSS Tailwind 5:04 - Тест 2: Нечеткие инструкции для пользовательского интерфейса 5:50 - Тест 3: Сложный редизайн пользовательского интерфейса (доска Kanban) 7:10 - Тест 4: CSS-анимации и галлюцинации 7:42 - Победитель: Лучшая модель для 8 ГБ 9:00 - Заключение #LocalLLM #AICoding #RTX4060 #WebDev #AI