Это старая версия документа!
Блок питания (Спецификации)
| Компонент | Модель / Название | Параметры и Совместимость |
| Блок питания | HP 500W Platinum SFF | P/N: L89233-001 / L77487-001 |
| Производитель | Delta Electronics / Lite-On | Модель: DPS-500AB-51 A / PA-5501-2HA |
| Разъемы | Фирменные HP (4+4+7 pin) | В комплекте: 1x или 2x 6+2-pin PCIe для видеокарты |
| Форм-фактор | SFF (Small Form Factor) | Устанавливается внутрь корпуса HP 805D SFF |
| Эффективность | 80 Plus Platinum | Максимальный КПД и низкий нагрев |
Совместимые видеокарты NVIDIA и AI-модели
| Модель GPU (Low Profile) | VRAM | Длина | Рекомендуемые AI-модели (2026) |
| GeForce RTX 4060 LP | 8 GB | ~182 мм | Llama 3.1/3.2 (8B), Mistral 7B, Flux.1 (Schnell), SDXL |
| GeForce RTX 3050 LP | 8 GB | ~182 мм | Llama 3.1 (8B 4-bit), Qwen 2.5 (7B), SD 1.5, YOLOv11 |
| GeForce GTX 1660 Ti LP | 6 GB | ~182 мм | Mistral 7B (квант.), Phi-3.5 Mini, Stable Diffusion 1.5 |
| GeForce RTX 3050 LP | 6 GB | ~170 мм | Gemma 2 (2B/9B), Llama 3.2 (3B), DeepSeek Coder 7B |
| Семейство AI | Конкретные модели (для 8GB VRAM) | Особенности работы на вашем железе |
| Qwen (Alibaba) | Qwen 2.5 / 3 (7B, 14B 4-bit) | Версия 7B работает очень быстро. 14B влезет только с сильным квантованием (GGUF/EXL2). |
| DeepSeek | DeepSeek-V3 (Lite), DeepSeek-Coder-V2 | Идеально для программирования. Рекомендуется использовать модели до 7B-16B параметров. |
| Open Source (OSS) | Llama 3.2 (3B/8B), Mistral NeMo (12B) | Mistral NeMo — это новый стандарт для 8 ГБ карт, дает очень качественные ответы. |
| Мультимодальные | Llama 3.2 Vision (11B), Qwen2-VL | Позволяют "видеть" изображения. Работают на грани VRAM, требуют оптимизации. |
| Локальные агенты | OpenDevin, AutoGPT (на базе Qwen 7B) | Можно запускать полноценных AI-агентов для автоматизации задач на ПК. |
RTX 3080 Ti (12GB VRAM) в LM Studio
| Модель AI | Параметры | Рекомендуемое квантование | Настройки LM Studio (GPU Offload) |
| DeepSeek-V3 | 671B (MoE) | IQ2_XS / IQ2_M | Не влезет в VRAM. Использовать только через API или GGUF с системной RAM. |
| DeepSeek-Coder-V2 | 16B | Q5_K_M или Q6_K | Full GPU Offload (все слои в VRAM). Скорость: ~25-40 токенов/сек. |
| Qwen 2.5 / 3 | 14B / 32B | 14B: Q8_0; 32B: Q3_K_M | 14B: Full Offload (идеально). 32B: Частичный (20-25 слоев в VRAM). |
| Llama 3.1 / 3.2 | 8B / 70B | 8B: Q8_0 (FP16); 70B: IQ1_S | 8B: Летает. 70B: Только для тестов (очень медленно, через системную RAM). |
| Mistral NeMo | 12B | Q6_K или Q8_0 | Full GPU Offload. Модель создана NVIDIA специально под 12ГБ карты. |
| Gemma 2 | 9B / 27B | 9B: Q8_0; 27B: Q3_K_L | 9B: Максимальное качество. 27B: Частичный оффлоуд (~15-18 слоев). |
| Command R | 35B | IQ3_M | Частичный оффлоуд. Хорошо подходит для RAG (работы с документами). |
Модели для кодинга (Python, JS, C++, SQL и др.)
| Название модели | Параметры | Квантование (12GB VRAM) | Настройка в LM Studio |
| DeepSeek-Coder-V2-Lite | 16B | Q5_K_M (или Q6) | Full GPU Offload. Лучшая модель для кода на сегодня. |
| Qwen 2.5 Coder | 7B | Q8_0 (FP16) | Full GPU Offload. Самая быстрая, идеальна для простых скриптов. |
| CodeLlama | 13B | Q6_K | Full GPU Offload. Проверенная классика от Meta. |
| Phind-CodeLlama | 34B | IQ3_M | Partial Offload (20-24 слоя). Очень умная, но требует системной RAM. |
| Granite-Code (IBM) | 8B | Q8_0 | Full GPU Offload. Очень легкая и быстрая для интеграции в VS Code. |
12 ГБ VRAM
| Модель для кодинга | Параметры | Квантование (для 12GB) | Скорость / Настройка |
| DeepSeek-Coder-V2-Lite | 16B | Q4_K_M (или IQ4_XS) | Full GPU Offload. Самая мощная модель для кода, влезающая в 12ГБ. |
| Qwen 2.5 Coder | 7B | Q8_0 (Макс. качество) | Full GPU Offload. Невероятная скорость, идеальна для автодополнения. |
| StarCoder 2 | 15B | Q5_K_M | Full GPU Offload. Оптимизирована для работы с большим контекстом. |
| CodeLlama | 13B | Q6_K | Full GPU Offload. Проверенная временем модель от Meta. |
$ npm install -g @qwen-code/qwen-code
$ qwen --version
$ npm install -g @google/gemini-cli
$ gemini