Лучшие локальные LLM для 8, 12, 16 и 24 ГБ VRAM в 2026 году

Локальный ИИ · модели · VRAM

Какие локальные LLM выбрать для 8, 12, 16 и 24 ГБ VRAM в 2026 году

Видеокарта с 8 ГБ и RTX 4090 на 24 ГБ — это уже разные классы локального ИИ. Но выбирать модель только по числу параметров нельзя: важны реальный размер квантованных весов, контекст, KV-cache, мультимодальный projector и запас памяти runtime. Ниже — практичные актуальные кандидаты для каждого уровня VRAM.

Актуально: сентябрь 2026 Ollama · GGUF · Q4 NVIDIA · AMD · Apple Silicon
8 ГБ 12 ГБ 16 ГБ 24 ГБ Qwen Gemma gpt-oss
Если нужен быстрый ориентир. Для 8 ГБ VRAM начните с Qwen3 8B или Gemma 4 E2B. Для 12 ГБ — Qwen3 14B или Gemma 4 E4B. На 16 ГБ становится особенно интересен gpt-oss-20b. Для 24 ГБ сейчас наиболее заметный скачок дают Qwen3.8-27B и Gemma 4 26B/31B. Но оставляйте запас: размер скачанного файла не равен полному расходу VRAM.

Что здесь значит «лучшие модели»

Универсально лучшей локальной LLM не существует. Одна модель лучше пишет код, другая быстрее отвечает, третья понимает изображения, четвёртая лучше подходит для tool calling.

Поэтому список ниже — не абсолютный рейтинг. Это практичные стартовые кандидаты для типового домашнего пользователя с одной видеокартой.

При выборе учитывались:

  • актуальность модели на сентябрь 2026 года;
  • наличие локального варианта в Ollama или открытых весов;
  • реальный размер локального пакета;
  • поддержка reasoning, tools или vision там, где это полезно;
  • возможность запустить модель на одной потребительской GPU;
  • свежий интерес сообщества к этому размеру модели.
Размер модели в Ollama — это не требование VRAM. Например, файл весов может занимать 7,6 ГБ, но видеокарте на 8 ГБ всё равно понадобится память для KV-cache, runtime и изображения рабочего стола. В таком случае часть данных уйдёт в RAM либо придётся уменьшить контекст.

Быстрый выбор по объёму VRAM

VRAM Практичные кандидаты Размер в Ollama Комментарий
8 ГБ Qwen3 8B, Gemma 4 E2B ≈5,2 / 7,2 ГБ Qwen оставляет больше запаса; Gemma E2B почти заполняет карту, но даёт vision.
12 ГБ Qwen3 14B, Gemma 4 E4B ≈9,3 / 9,6 ГБ Уже остаётся рабочий запас под умеренный контекст и runtime.
16 ГБ gpt-oss-20b, Qwen3 14B ≈14 / 9,3 ГБ gpt-oss-20b официально рассчитан примерно на 16 ГБ памяти, но запас небольшой.
24 ГБ Qwen3.8-27B, Gemma 4 26B, Gemma 4 31B ≈18 / 19 / 20 ГБ Сильный класс для coding, reasoning, vision и agentic-задач на одной GPU.
Размеры выше — размеры текущих готовых моделей Ollama, а не теоретический расчёт Q4. Они могут измениться при обновлении тега или появлении нового кванта, поэтому перед скачиванием всегда смотрите актуальную карточку модели.

Лучшие стартовые LLM для 8 ГБ VRAM

8 ГБ остаются очень распространённым уровнем: RTX 3060 Ti, RTX 3070, RTX 4060 и множество ноутбучных GPU. Свежие обсуждения сообщества показывают, что люди по-прежнему активно ищут небольшие модели для tool use, multilingual и coding на таком железе.

8 ГБ · универсальный старт

Qwen3 8B

≈ 5,2 ГБ

Практичный вариант, если важен запас VRAM. В готовом Q4-пакете Ollama модель занимает около 5,2 ГБ и оставляет несколько гигабайт под KV-cache и runtime.

  • текстовые задачи;
  • reasoning/thinking-сценарии;
  • tool calling;
  • мультиязычный чат;
  • небольшие coding-задачи.
Ollama
ollama run qwen3:8b
8 ГБ · multimodal

Gemma 4 E2B

≈ 7,2 ГБ

Современная edge-модель Google/Ollama с текстом и изображениями. Она интересна, если нужна vision-функциональность на относительно небольшой GPU.

Но 7,2 ГБ весов на 8-ГБ карте оставляют очень небольшой запас. Большой контекст легко приведёт к partial offload в RAM.

Ollama
ollama run gemma4:e2b

А Gemma 4 12B на 8 ГБ?

Текущий пакет gemma4:12b в Ollama занимает около 7,6 ГБ. Формально это близко к 8 ГБ, но для полноценной работы памяти почти не остаётся.

Поэтому «файл 7,6 ГБ = подходит для 8 ГБ VRAM» — слишком оптимистичный вывод. Модель можно тестировать с небольшим контекстом и offload, но как основной беспроблемный вариант на 8 ГБ разумнее начать с более компактной модели.

Что выбрать на 12 ГБ VRAM

12 ГБ — интересный переходный уровень: RTX 3060 12GB, RTX 4070/4070 Super и другие карты этого класса дают заметно больше свободы, чем 8 ГБ.

12 ГБ · текст / reasoning

Qwen3 14B

≈ 9,3 ГБ

Готовый Q4_K_M-подобный пакет Ollama занимает около 9,3 ГБ. На 12-ГБ GPU остаётся заметно больше пространства под KV-cache, чем у модели, которая занимает почти весь объём карты.

Ollama
ollama run qwen3:14b
12 ГБ · vision / tools

Gemma 4 E4B

≈ 9,6 ГБ

Edge-модель Gemma 4 с vision и tool-oriented возможностями. Подходит, если нужны изображения и документы, но не хочется уходить в 20–30B-класс.

Ollama
ollama run gemma4:e4b

На форумах в сентябре 2026 12 ГБ остаются отдельным популярным вопросом: пользователи пытаются понять, что реально даёт дополнительные 4 ГБ по сравнению с 8 ГБ. Практический ответ — возможность перейти от 7–8B-класса к более тяжёлым 12–14B моделям без агрессивного CPU-offload.

Что выбрать на 16 ГБ VRAM

16 ГБ — уровень, где локальные модели уже становятся заметно интереснее для серьёзного reasoning, инструментов и разработки.

16 ГБ · reasoning / agents

gpt-oss-20b

≈ 14 ГБ

OpenAI выпустила gpt-oss-20b как open-weight модель для локальных и специализированных сценариев. В Ollama пакет занимает около 14 ГБ и использует нативное MXFP4-квантование.

В материалах OpenAI/Ollama указано, что модель способна работать примерно с 16 ГБ памяти. Это один из редких случаев, где сам разработчик явно позиционирует модель под такой класс железа.

  • reasoning;
  • function/tool calling;
  • structured outputs;
  • coding-agent сценарии;
  • Apache 2.0.
Ollama
ollama run gpt-oss:20b
14 ГБ пакета на 16-ГБ карте — это снова достаточно плотная посадка. Длинный 128K-контекст не означает, что вы сможете использовать его целиком в 16 ГБ VRAM. KV-cache и runtime тоже требуют памяти.

Если важнее скорость, а не максимальная модель

Qwen3 14B или более компактная модель может быть лучше gpt-oss-20b, если нужен высокий tokens/s и длинная интерактивная сессия. Размер модели — не единственный показатель удобства.

Лучшие локальные LLM для 24 ГБ VRAM

24 ГБ — один из самых интересных потребительских уровней. RTX 3090, RTX 4090 и RTX 5090 открывают класс моделей около 20–32B, который уже заметно сильнее компактных 7–14B.

24 ГБ · актуальный универсальный кандидат

Qwen3.8-27B

≈ 18 ГБ

Qwen3.8-27B — актуальная open-weight модель Qwen с упором на coding, professional work, research и long-horizon agentic tasks. В текущем Ollama-пакете Q4_K_M она занимает около 18 ГБ.

Это оставляет примерно 6 ГБ физического VRAM-запаса до учёта других процессов, поэтому на 24-ГБ GPU модель выглядит значительно практичнее, чем варианты размером 23–24 ГБ.

  • 256K заявленного context window;
  • text + image;
  • thinking;
  • tools;
  • agentic workflows.
Ollama
ollama run qwen3.8:27b
24 ГБ · быстрый MoE

Gemma 4 26B A4B

≈ 19 ГБ

Gemma 4 26B — Mixture-of-Experts модель с примерно 4B активными параметрами. Она интересна как компромисс между размером весов и вычислительной нагрузкой.

Ollama
ollama run gemma4:26b
24 ГБ · dense / multimodal

Gemma 4 31B

≈ 20 ГБ

Dense-модель Gemma 4 с vision, tools и thinking. Ollama-пакет занимает около 20 ГБ, поэтому она может работать на 24-ГБ GPU, но большой контекст потребует осторожности.

Ollama
ollama run gemma4:31b

А Qwen3.6 35B?

Текущий пакет qwen3.6:35b занимает около 23 ГБ. На карте с 24 ГБ он находится буквально у потолка, поэтому крупный KV-cache быстро приведёт к offload.

23 ГБ весов на 24 ГБ VRAM — это скорее эксперимент, чем комфортный запас. Для обычной работы Qwen3.8-27B на 18 ГБ выглядит намного рациональнее, если качество на вашей задаче устраивает.

Когда выбирать Qwen

Семейство Qwen особенно интересно, если нужен универсальный мультиязычный локальный AI, coding и agentic use cases.

В текущей линейке хорошо видна лестница:

  • Qwen3 8B — компактный старт для 8 ГБ;
  • Qwen3 14B — логичный уровень 12 ГБ;
  • Qwen3.8-27B — сильный современный кандидат на 24 ГБ;
  • Qwen3.6 35B — интересен, если готовы жить почти без VRAM-запаса или использовать больше 24 ГБ общей GPU-памяти.

Когда выбирать Gemma

Gemma 4 полезна, когда кроме текста нужны изображения, документы и multimodal-задачи. В Ollama линейка хорошо масштабируется по железу:

  • E2B — 7,2 ГБ;
  • E4B — 9,6 ГБ;
  • 12B — 7,6 ГБ;
  • 26B — 19 ГБ;
  • 31B — 20 ГБ.

Но E2B/E4B и 12B — не просто «одно и то же разного размера». Это разные варианты с разными характеристиками, поэтому сравнивайте их на собственной задаче.

Когда выбирать gpt-oss-20b

gpt-oss-20b особенно интересен для reasoning, tool calling и coding-agent сценариев. Его сильная сторона — не минимальный размер, а сочетание открытых весов, Apache 2.0, agentic-функций и официально документированного локального запуска.

Если у вас 16 ГБ и вы хотите запускать Codex локально, это логичный кандидат для первого теста: локальный Codex с Ollama и LM Studio.

Какие модели выбирать для программирования

Для coding важно разделять две задачи:

Написать функцию Подойдут многие компактные модели, включая Qwen3 8B/14B.
Работать как агент Нужны reasoning, tool calling и длинный контекст. Здесь интереснее gpt-oss-20b и Qwen3.8-27B.
Большой репозиторий VRAM уходит не только на модель, но и на большой KV-cache. Запас памяти особенно важен.

Что выбрать для изображений, сканов и документов

Если нужны изображения, ищите именно multimodal-вариант. В текущем Ollama registry Gemma 4 и Qwen3.8 поддерживают text + image.

Для 8–12 ГБ практичны Gemma 4 E2B/E4B. Для 24 ГБ доступны Qwen3.8-27B и крупные Gemma 4.

Vision добавляет собственный расход памяти. Помимо LLM может загружаться projector/vision encoder, поэтому текстовая модель, которая едва помещается в VRAM, может перестать помещаться при работе с изображениями.

Какая локальная модель лучше для русского языка

Не стоит выбирать только по слову multilingual в model card. Для русского важны ваш стиль текста, терминология, инструкции и тип задачи.

Практичный способ проверки:

  1. возьмите 10–20 реальных русскоязычных запросов;
  2. одинаково задайте их 2–3 моделям;
  3. проверяйте не красоту ответа, а фактическую точность;
  4. отдельно тестируйте технические термины и длинные инструкции;
  5. для RAG проверяйте работу на русскоязычных документах.

Qwen традиционно интересен как мультиязычная семья, но утверждать, что конкретная версия «лучшая для русского» без отдельного русскоязычного benchmark и ваших тестов было бы некорректно.

Почему 256K context на карточке модели не означает, что он поместится в VRAM

В Ollama у Qwen3.8 и Gemma 4 указаны большие context windows. Это максимальная архитектурная возможность, а не обещание, что весь контекст поместится на вашей карте.

Чем длиннее контекст, тем больше становится KV-cache. Поэтому:

модель помещается в VRAM ≠ модель + максимальный context помещаются в VRAM

Для первого запуска начинайте с 8K–16K. Затем увеличивайте context и смотрите ollama ps, реальный расход VRAM и скорость.

Детальный расчёт: сколько RAM и VRAM нужно для локальной LLM.

Команды Ollama для быстрого теста

8 ГБ ollama run qwen3:8b
8 ГБ + vision ollama run gemma4:e2b
12 ГБ ollama run qwen3:14b
12 ГБ + vision ollama run gemma4:e4b
16 ГБ ollama run gpt-oss:20b
24 ГБ ollama run qwen3.8:27b
24 ГБ · MoE ollama run gemma4:26b
24 ГБ · dense ollama run gemma4:31b

Проверить, куда загрузилась модель

Ollama
ollama ps

Если видите 100% GPU, модель размещена на GPU. Если есть смесь CPU/GPU — часть весов или данных выгружена в системную RAM.

Типичные ошибки при выборе модели

Ошибка 1. Заполнять VRAM на 99–100%

Если весы занимают почти всю карту, любой рост контекста создаёт проблемы. Лучше меньшая модель с запасом.

Ошибка 2. Сравнивать только параметры

20B MoE и 20B dense — не одно и то же. Формат квантования тоже радикально меняет требования.

Ошибка 3. Всегда выбирать самый новый релиз

Новая модель может быть сильнее в benchmark, но хуже на вашей задаче или требовать больше памяти.

Ошибка 4. Игнорировать скорость

Для coding-agent модель на 5 токенов/с может быть менее полезна, чем чуть слабее модель на 25 токенов/с.

Ошибка 5. Оценивать русский язык по одному вопросу

Нужен набор реальных запросов: технический текст, инструкции, суммаризация, код, документы.

Частые вопросы

Какая модель лучше всего для RTX 4060 8 ГБ?

Для универсального старта разумно попробовать Qwen3 8B. Он занимает около 5,2 ГБ в Ollama и оставляет больше памяти под контекст, чем модели размером 7–8 ГБ.

Что запускать на RTX 3060 12 ГБ?

Хорошие стартовые кандидаты — Qwen3 14B и Gemma 4 E4B. Оба готовых пакета занимают менее 10 ГБ, оставляя рабочий запас.

Что выбрать на 16 ГБ VRAM?

Если нужны reasoning и tools, интересен gpt-oss-20b. Но для большего контекста или высокой скорости может быть практичнее Qwen3 14B или другая меньшая модель.

Какая модель сейчас интересна для RTX 4090 24 ГБ?

Qwen3.8-27B — один из наиболее актуальных вариантов: пакет около 18 ГБ, 256K архитектурный context window, vision, thinking и tools. Gemma 4 26B/31B — сильные альтернативы.

Поместится ли Qwen3.6 35B в 24 ГБ?

Текущий Q4-пакет Ollama занимает около 23 ГБ, поэтому запас минимален. Модель может потребовать partial offload или очень умеренный контекст. Для комфортной работы 24 ГБ Qwen3.8-27B на 18 ГБ выглядит безопаснее.

Можно ли запускать 70B на 24 ГБ?

С частичным offload в системную RAM — можно экспериментировать. Но обычная 70B-модель в практичном Q4-формате целиком в 24 ГБ VRAM обычно не помещается.

Что важнее: больше параметров или больше context?

Зависит от задачи. Для RAG, coding-agent и длинных документов запас под context часто важнее перехода на чуть более крупную модель.

Что обсуждают пользователи

Почему именно 8, 12, 16 и 24 ГБ — отдельные поисковые интенты

В свежих ветках LocalLLaMA/LocalLLM в сентябре 2026 пользователи отдельно спрашивают, что имеет смысл запускать на 8 ГБ, какие модели раскрывают 12 ГБ, что выбрать для 16 ГБ и стоит ли менять 8-ГБ карту на 12–16 ГБ ради локального AI.

Это полезный сигнал спроса, но рекомендации из форумов нельзя принимать как спецификацию. Размеры и команды в этой статье сверены по текущим карточкам Ollama и официальным model pages.

Связанные гайды

Что читать дальше

Сколько RAM и VRAM нужно Формулы, KV-cache, context, offload и запуск без GPU. Ollama на Windows Установка, GPU, модели на другом диске и локальный API. Локальный ИИ для программирования Codex CLI, Ollama, LM Studio и coding-agents.

Первичные источники

Карточки моделей и документация

Подбор локальной модели

Не уверены, что реально запустится на вашей видеокарте?

Можно удалённо проверить RAM, VRAM и GPU, подобрать модель и квант, настроить Ollama или LM Studio и измерить фактический расход памяти и скорость на вашем ПК.
Написать в MAX Telegram Удалённая помощь
  • Интересное по теме