Какие локальные AI-модели запускать на разном железе в 2026 году

Подборка от 8 до 512 ГБ памяти.

8 ГБ

LFM2.5-2.6B - небольшой, но крепкий вариант для локального запуска.

Подойдёт для:
- простых tool calls
- небольших автоматизаций
- экспериментов с локальной инфраструктурой
- лёгких чат-задач

https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B

16 ГБ

Здесь уже интереснее смотреть на две модели.

Gemma 4 12B - более универсальный вариант для чата и vision.

https://huggingface.co/google/gemma-4-12B-it

Ornith-1.5-9B - сильнее ориентирована на tool calling и agentic-сценарии.

https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B

24-96 ГБ

Qwen3.8-27B - уже серьёзный вариант для локального кодинга.

Для такого объёма памяти особенно интересны EXL3-квантизации.

https://huggingface.co/turboderp/Qwen3.8-27B-exl3/tree/SC_3.00bpw_H4_V4

96-196 ГБ

Qwen3.8-Flash-Next.

Модель хорошо подходит для более длинного контекста и высокой скорости. Часть нагрузки можно выносить в RAM, а KV-cache относительно компактный.

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

196-384 ГБ

GLM-5.3-Flash - уже почти frontier-уровень дома.

Подходит для:
- coding
- agentic-задач
- 3D
- мультимодальных сценариев
- длинного контекста
- высокой параллельной нагрузки

https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash

384-512 ГБ

GLM-5.3.

Медленнее Flash-версии, но заметно сильнее в сложном coding и systems work.

https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3

Если коротко по уровням:

8 ГБ - маленькие локальные модели
16 ГБ - хороший универсальный локальный AI
24+ ГБ - уже нормальный coding
96+ ГБ - большие модели и длинный контекст
196+ ГБ - почти frontier дома
384+ ГБ - максимум качества среди open-weight моделей