Melhor GPU para modelos LLM locais
Executar LLMs localmente exige combinar orçamentos de VRAM com níveis de quantização e tamanhos de contexto. Use nossa calculadora em tempo real abaixo para estimar o uso de memória e explorar os guias de modelos específicos.
Ver guias de modelos LLM
QWEN-3.6-CODER-27B
Modelo denso de última geração com profunda compreensão de matemática, programação e engenharia.
QWEN-3.6-35B-A3B
Massivo codificador Mixture-of-Experts otimizado para configurações com VRAM alvo de 16GB a 24GB.
GEMMA-4-26B-A4B
O principal MoE de alta densidade do Google, projetado para programação e raciocínio complexos.
GEMMA-4-12B
Modelo denso leve e de alta velocidade, otimizado para configurações de consumo padrão.
DEEPSEEK-R1-DISTILL-14B
Raciocínio de alto nível destilado em um modelo compacto de 14B. Sólido desempenho em STEM e programação em qualquer GPU de 12GB+.
DEEPSEEK-R1-DISTILL-32B
Potência de raciocínio de tamanho médio para placas de 24GB. Iguala-se aos modelos de fronteira em matemática, programação e lógica.
MISTRAL-SMALL-3.1-24B
Modelo denso e eficiente com amplo suporte multilingue e chamadas de função nativas. Cabe em placas de 16GB em Q4.
LLAMA-4-SCOUT-109B-A17B
O carro-chefe MoE mais acessível da Meta: 17B de parâmetros ativos oferecem uma qualidade sólida em hardware de estação de trabalho.
GPT-OSS-20B
Modelo de raciocínio de consumo da OpenAI, projetado para rodar sem compromisos em hardware local padrão.
GPUs para configuração de modelo personalizada
Estimativa de memória
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre a escolha de uma GPU para inferência local de LLM.