Files
openclaude-LLM-local/docs/model-catalog.md
T
Andrey Lutsenko d67fdb0791 Add model and runtime guidance documentation set.
Made-with: Cursor
2026-04-20 23:13:00 +10:00

42 lines
2.5 KiB
Markdown

# Model catalog for coding
Практический каталог моделей для code-задач в локальном и гибридном сценарии.
> Важно: "лучшая модель" зависит от языка проекта, длины контекста, формата задач и вашего железа.
## 1) Рекомендуемые семейства
| Модель | Класс | Сильные стороны | Когда брать | Пример формата |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Qwen2.5-Coder | 7B / 14B / 32B | Сильный coding baseline, хорошая универсальность | Python/JS/TS/Go/Rust, код-ревью, рефакторинг | Ollama, GGUF, GPTQ/EXL2 |
| DeepSeek-Coder (V2 / distill) | 16B+ / MoE варианты | Часто сильная логика в code reasoning | Сложные задачи и агентные цепочки, если есть ресурсы | Ollama/HF квантизованные |
| Codestral (Mistral) | ~22B класс | Хороший автокомплит и редактирование | IDE-автодополнение и правки среднего размера | GGUF/GPTQ |
| StarCoder2 | ~15B класс | Стабильная альтернатива для инлайна | Нужен второй/резервный профиль | GGUF/Ollama сборки |
## 2) Где брать
- **Самый простой путь:** `ollama pull <model:tag>`
- **Гибкий путь:** Hugging Face (квантизованные сборки, ручной контроль формата)
Популярные издатели квантизованных сборок на HF:
- `bartowski`
- `MaziyarPanahi`
- `TheBloke`
## 3) Рекомендуемые стартовые профили
- **weak-server**: `qwen2.5:3b`
- **balanced**: `qwen2.5-coder:7b`
- **quality**: `qwen2.5-coder:14b` (или аналог) при наличии достаточного GPU VRAM
## 4) Практика выбора
1. Начните с одной быстрой и одной "качественной" модели.
2. Прогоните одинаковый benchmark-набор задач.
3. Сравните:
- токены/сек
- количество правок до прохождения тестов
- число ошибок в multi-file изменениях
4. Зафиксируйте победителя как default-профиль.