Какую модель выбрать в LM Studio: под задачу и видеокарту

Какую модель выбрать в LM Studio – зависит от двух вещей: сколько памяти у видеокарты (или оперативной памяти) и для чего вам модель. Простое правило: файл модели должен целиком помещаться в видеопамять с запасом на контекст. Для видеокарты на 8 ГБ это модели на 4–9 млрд параметров, на 12–16 ГБ – до 12–26 млрд, на 24 ГБ – 27–35 млрд. Ниже – таблица «память → размер → примеры» с реальными размерами файлов из каталога LM Studio, подборка под чат, код и агентов и объяснение, как не перепутать квантования. Данные взяты со страниц lmstudio.ai на октябрь 2026; каталог обновляется часто, поэтому перед скачиванием сверяйтесь с карточкой модели.

Что нужно самой программе

Прежде чем выбирать модель, проверьте компьютер по официальной странице системных требований LM Studio:

• Windows: x64 с поддержкой инструкций AVX2 или ARM (Snapdragon X Elite); оперативной памяти рекомендуют не менее 16 ГБ; видеокарта – не менее 4 ГБ собственной видеопамяти (рекомендация).
• macOS: только Apple Silicon (M1–M4), macOS 14.0 или новее; рекомендуют 16 ГБ и больше. На Mac с 8 ГБ запустить можно, но только небольшие модели и скромный контекст. Intel-маки не поддерживаются.
• Linux: x64 и ARM64, дистрибутив – AppImage, нужна Ubuntu 20.04 или новее.

Установку и первый запуск мы разбирали в статье «LM Studio: установка и настройка». Здесь – только выбор модели.

Сколько памяти нужно: размер файла и контекст

В карточке каждой модели LM Studio показывает размер файла в гигабайтах и пишет, сколько оперативной памяти нужно для самой маленькой и самой большой версии. Именно этот размер ориентир: если файл весит 7 ГБ, то в видеокарту на 8 ГБ он технически помещается, но на историю диалога (контекст) места почти не останется. Практичнее брать модель, файл которой занимает не больше 70–80% вашей видеопамяти. Это наша рекомендация, а не цифра из документации: точный запас зависит от длины контекста, которую вы задаёте.

Если видеопамяти не хватает, LM Studio может часть модели держать в оперативной памяти компьютера. Работать будет, но заметно медленнее. Поэтому смотрите на объём видеопамяти, а не только на общий объём ОЗУ. У Mac с Apple Silicon память общая, и ориентир – общий объём оперативной памяти.

Что значат Q4, Q8 и «4-bit»

Один и тот же модельный ряд часто доступен в нескольких вариантах с названиями вроде Q3_K_S или Q8. Документация LM Studio объясняет: это копии одной модели в разной точности. Буква Q – квантование, то есть сжатие файла за счёт некоторой потери качества. Рекомендация из официальной документации: выбирайте вариант на 4 бита или выше, если компьютер это позволяет.

На практике: Q4 – разумный компромисс «размер / качество», Q8 точнее, но почти вдвое тяжелее. Менее 4 бит берите, только если иначе модель не помещается вообще. Размеры в таблице ниже – это размеры файлов, которые каталог LM Studio показывает рядом с названием каждой модели; у других вариантов квантования размер будет другим.

Таблица: память – размер модели – примеры

Размеры файлов взяты со страниц моделей на lmstudio.ai (на октябрь 2026). Параметры «A3B», «A4B» означают архитектуру MoE: у модели много параметров, но на каждом шаге работает лишь часть, поэтому она считает быстрее, чем плотная модель того же размера. Но в память при этом нужно загрузить весь файл.

Память под модель	Размер модели	Примеры (файл)
4–6 ГБ (слабая видеокарта, ноутбук без дискретной)	2–4 млрд параметров	Qwen3.5 2B (2,0 ГБ), Qwen3.5 4B (3,75 ГБ), Gemma 4 E2B (4,2 ГБ)
8 ГБ видеопамяти	4–9 млрд	Gemma 4 E4B (5,9 ГБ), Qwen3.5 9B (7,0 ГБ)
12 ГБ	12–20 млрд	Gemma 4 12B (7,4 ГБ), gpt-oss 20B (12 ГБ, впритык)
16 ГБ	20–27 млрд	gpt-oss 20B (12 ГБ), Gemma 4 26B A4B (15,6 ГБ, впритык), Qwen3.6 / Qwen3.8 27B (16,1 ГБ, впритык)
24 ГБ	27–35 млрд	Qwen3.5 27B (17 ГБ), Gemma 4 31B (19 ГБ), Qwen3.6 35B A3B (20,4 ГБ), Qwen3.5 35B A3B (21 ГБ)
64–96 ГБ (Mac с большой памятью, несколько видеокарт)	около 100–120 млрд	gpt-oss 120B (65 ГБ)
250 ГБ и больше	сотни миллиардов	Qwen3-Coder 480B (250 ГБ) – задача для сервера, не для домашнего ПК

«Впритык» означает, что файл почти равен объёму памяти: для контекста места мало, поэтому на практике нужна карта с запасом или небольшой размер контекста.

Какую модель взять под задачу

Чат, тексты, вопросы-ответы

Универсальные модели с поддержкой русского языка. Qwen3.5 (размеры 2B, 4B, 9B, 27B, 35B A3B): по описанию LM Studio, поддерживает инструменты, работу с изображениями и рассуждения. Gemma 4 от Google (E2B, E4B, 12B, 26B A4B, 31B) – тоже умеет инструменты, изображения и рассуждения. Начинайте с версии, которая помещается в вашу видеопамять с запасом, и сравните обе на своих типовых запросах.

Заметьте: понимание русского языка у разных моделей разное. Проверьте на своих текстах, а не по описанию; чем меньше модель, тем хуже она справляется с русской грамматикой и длинными текстами.

Код

Для программирования в каталоге есть Qwen3-Coder 30B (MoE с 3 млрд активных параметров, файл 15 ГБ) – по описанию, агентная модель для кода с контекстом 256 тысяч токенов; Qwen3-Coder-Next (80B, MoE с 3 млрд активных) для мощных рабочих станций; Devstral 2 (версии 24B и 123B) от Mistral AI для агентной разработки. Общие модели из семейства Qwen3.6 и Qwen3.8 тоже позиционируются для программирования и агентных задач.

Агенты и вызов инструментов

Если модель будет «мозгом» агента и вызывать функции, нужна поддержка инструментов: в карточке модели это отмечено в разделе Capabilities («support tool use»). Её заявляют Qwen3.5, Qwen3.6, Qwen3.8, Gemma 4, gpt-oss. Подробнее об агентах на своём компьютере – в статье «Локальный ИИ-агент на ПК».

Картинки на входе

Если нужно, чтобы модель «смотрела» на изображения, ищите в описании «vision»: она есть у Qwen3.5, Qwen3.6, Qwen3.8 и Gemma 4. У gpt-oss в карточке указаны инструменты и рассуждения, но не изображения.

Рассуждающие модели

gpt-oss (20B и 120B) от OpenAI – открытая модель с настраиваемым уровнем рассуждений (низкий, средний, высокий) и лицензией Apache 2.0. Версия 20B подойдёт видеокарте на 16 ГБ. Рассуждающий режим даёт более точные ответы на сложные вопросы, но модель дольше «думает».

Что-то очень лёгкое

Если компьютер слабый, смотрите в сторону моделей на 1–4 млрд параметров: Qwen3.5 2B и 4B, Gemma 4 E2B. Разработчики LM Studio в системных требованиях рекомендуют на слабом железе небольшие модели и скромный размер контекста.

Три частые ошибки при выборе

• Брать самую большую модель, которая «влезла». Если файл занимает всю видеопамять, на контекст места не остаётся: диалог обрывается или модель уходит на процессор и тормозит. Берите на ступень меньше.
• Сравнивать модели по числу параметров. Новая модель на 9 млрд может отвечать лучше старой на 14 млрд. Сравнивайте на своих задачах, а не по цифрам в названии.
• Скачивать десяток моделей «на всякий случай». Каждая занимает от нескольких до десятков гигабайт. Оставьте две-три, а остальные удалите.

Как выбрать за пять шагов

1. Узнайте объём видеопамяти. На Windows: диспетчер задач → «Производительность» → GPU → «Выделенная память». На Mac – общий объём памяти.
2. Найдите строку в таблице выше и возьмите модель из неё или на ступень меньше, если нужен длинный контекст.
3. Откройте вкладку Discover (Ctrl + 2 на Windows и Linux, ⌘ + 2 на Mac) и введите название модели или вставьте ссылку на страницу Hugging Face.
4. Выберите квантование 4 бита или выше и скачайте.
5. Задайте три своих типовых вопроса. Сравните две модели на одинаковых запросах: скорость ответа и качество на русском. Лишнее удалите, модели занимают много места на диске.

Папку для загруженных моделей можно изменить в разделе My Models: полезно, если системный диск небольшой.

LM Studio или Ollama

Модели в обоих инструментах во многом одни и те же, различаются оболочка и способ управления. Если вы выбираете между ними, посмотрите подборку «Лучшие модели для Ollama»: там те же семейства с командами для скачивания.

Если видеокарты не хватает

Крупные модели (от 70 млрд параметров) требуют десятков гигабайт видеопамяти. Покупка такой карты дорога, поэтому варианты: взять модель меньше, запустить её частично на процессоре (медленно) или арендовать сервер с GPU на время задач. Сравнение вариантов – в статье «Аренда сервера с GPU».

Частые вопросы

Какая модель в LM Studio лучшая?

Единой лучшей нет: всё зависит от видеопамяти и задачи. Для универсального чата на средней видеокарте начните с Qwen3.5 9B или Gemma 4, для кода – с Qwen3-Coder 30B, если хватает памяти, для рассуждений – с gpt-oss 20B.

Какую модель взять для видеокарты на 8 ГБ?

Qwen3.5 9B (файл 7 ГБ, впритык) или Gemma 4 E4B (5,9 ГБ). Если нужен длинный контекст, берите вариант поменьше: Qwen3.5 4B (3,75 ГБ).

Можно ли запустить модель без видеокарты?

Да, на процессоре и оперативной памяти, но скорость заметно ниже. Системные требования LM Studio рекомендуют минимум 16 ГБ ОЗУ; для слабого компьютера берите модели на 2–4 млрд параметров.

Что такое квантование и какое выбрать?

Это сжатие модели: файл меньше, качество чуть хуже. Документация LM Studio советует выбирать вариант на 4 бита или выше, если компьютер позволяет.

Что значит A3B или A4B в названии?

Это модель типа MoE: у неё много параметров, но на каждом шаге работают лишь 3 или 4 миллиарда. Она быстрее плотной модели того же размера, но весь файл всё равно должен поместиться в память.

Нужен ли интернет для работы моделей?

Только для скачивания. Документация LM Studio подтверждает, что приложение может работать полностью офлайн, если модели уже загружены.

Откуда LM Studio берёт модели?

Встроенный загрузчик скачивает поддерживаемые модели с Hugging Face. Можно искать по ключевому слову, по строке «автор/модель» или вставить полную ссылку на Hugging Face.