24GB 显卡选编程模型，先算上下文

24GB 显卡能加载编程模型，不代表还能装下你要它读的代码。dev.to 的一篇文章比较了 Qwen2.5-Coder 32B 与 Qwen3-Coder 30B-A3B 在不同量化格式、上下文长度下的显存占用。它关注的是单卡能容纳多少输入，没有提供代码能力基准，部分模型也缺少实际运行测量。

目前能确认什么

本地推理的显存开销不只有模型权重。上下文变长，用于保存注意力计算中间状态的 KV cache 通常也会增长；量化可以压缩权重，但不能据此认定长上下文一定够用。

作者给出了 Ollama、vLLM 启动示例，并称 Qwen2.5-Coder 32B 的 AWQ 量化方案通过 vLLM 运行时，可以较宽裕地容纳 8K 上下文。节选为这一方案标注了 Linux / WSL2 条件。

Qwen3-Coder 30B-A3B 使用混合专家架构（MoE），每个 token 约激活 3B 参数。但激活参数少，不等于只需存放这些参数。材料明确说明没有它的实测运行数据，也没有编程基准，不能据此判断它写代码更好。

我的判断

单卡选模型，应该先确定要读多少代码，再看权重能否装下。

如果主要处理短函数、报错片段，稠密 32B 可以列入候选；如果希望一次输入整份文件或多份相关代码，就要把上下文占用放到前面。不过，作者偏向 A3B MoE 的选择，目前只能视为显存适配方向。

还有两处不能跳过：标称上下文装得下之后，推理速度是否可接受；输入变长之后，模型能否准确定位并修改代码。这些都没有被现有材料验证。作者称某方案是「最佳」稠密编程模型，也缺少代码能力测试支撑。容量比较可以帮助缩小候选范围，还不足以决定谁更适合承担日常开发任务。