Лучшие локальные нейросети 2026: что запустить у себя

Лучшие локальные нейросети 2026 – это не одна модель, а набор по объёму памяти. На видеокарте с 8 ГБ разумно брать Qwen3.5 9B или Gemma 4 E4B, на 16 ГБ – gpt-oss 20B или Gemma 4 26B, на 24 ГБ – Qwen3.6 или Qwen3.8 27B либо Gemma 4 31B. Ниже – таблица «память → модель» с размерами файлов из каталогов Ollama и LM Studio, подборка для кода, агентов и работы с картинками, а также честные оговорки: мы не приводим бенчмарки и не обещаем, что модель хорошо пишет по-русски, пока вы не проверите её сами. Данные взяты со страниц ollama.com и lmstudio.ai по состоянию на октябрь 2026; каталоги обновляются почти каждую неделю.

Как выбирать: память важнее названия

Локальная нейросеть работает, пока вся модель умещается в быстрой памяти: видеопамяти видеокарты или, на компьютерах Mac с чипами Apple, в общей памяти. Если модель не помещается, часть уходит на процессор и обычную оперативную память, и ответы идут медленнее. Поэтому порядок такой:

1. Узнайте объём видеопамяти (на Windows – «Диспетчер задач», вкладка «Производительность», раздел GPU).
2. Оставьте на модель 70–80% этого объёма, остальное нужно под контекст – длину диалога, которую модель держит в голове.
3. В каталоге найдите модели с подходящим размером файла и проверьте их на своих задачах.

Размер файла зависит от квантования – «сжатия» модели. Поэтому у одной и той же модели в Ollama и LM Studio цифры могут отличаться: так, Muse Glimmer 30B в Ollama занимает 18 ГБ, а в каталоге LM Studio – 25,8 ГБ. Это разные сборки; смотрите карточку той программы, которой пользуетесь. Документация LM Studio советует брать варианты от 4 бит и выше, если компьютер позволяет.

Контекст тоже расходует память. По документации Ollama, при видеопамяти меньше 24 ГиБ по умолчанию используется контекст 4 тысячи токенов, а для агентов и инструментов для кода рекомендуют не меньше 64 000. Подробнее – в нашем разборе «Какую модель выбрать в LM Studio».

Таблица: память, модель, размер файла

Память	Модель	Размер в Ollama	Размер в LM Studio	Что умеет по каталогу
до 6 ГБ	Qwen3.5 2B / 4B	2,7–3,1 ГБ / 3,3–4,0 ГБ	–	Текст и изображения, контекст 256 тысяч
до 6 ГБ	Llama 3.2 3B	2,0 ГБ	–	Только текст, контекст 128 тысяч
до 6 ГБ	Granite 4.2 3B	2,2 ГБ	–	Лицензия Apache 2.0, контекст 128 тысяч
8 ГБ	Qwen3.5 9B	6,6–7,6 ГБ	7,0 ГБ	Текст и изображения
8 ГБ	Gemma 4 E4B	6,6–9,5 ГБ	5,9 ГБ	Текст и изображения, контекст 128 тысяч
8–12 ГБ	Ministral 3 8B / 14B	6,0 ГБ / 9,1 ГБ	–	Текст и изображения, контекст 256 тысяч
12–16 ГБ	gpt-oss 20B	14 ГБ	12 ГБ	Рассуждение, инструменты, Apache 2.0
16 ГБ	Gemma 4 26B	16–19 ГБ	15,6 ГБ	Текст и изображения, контекст 256 тысяч
24 ГБ	Qwen3.6 27B	18–19 ГБ	16,1 ГБ	Код, инструменты, изображения, Apache 2.0
24 ГБ	Qwen3.8 27B	18 ГБ	16,1 ГБ	Код, агенты, изображения и видео
24 ГБ	Gemma 4 31B	19–20 ГБ	19,0 ГБ	Текст и изображения, контекст 256 тысяч
24 ГБ	Qwen3.6 35B (MoE, 3B активных)	23–24 ГБ	20,4 ГБ	Код, инструменты, изображения
64 ГБ и больше	gpt-oss 120B	65 ГБ	65 ГБ	Для станции или сервера

«MoE» и «активные параметры» означают архитектуру, в которой у модели много параметров, но на каждом шаге работает только часть; при этом в память всё равно нужно загрузить весь файл. Подборки под разный объём памяти есть в статьях «Лучшие модели для Ollama» и «Какую модель выбрать в LM Studio».

Видеокарта на 8 ГБ и слабые компьютеры

На 8 ГБ комфортно живут модели на 4–9 миллиардов параметров. Лучшие кандидаты по каталогу:

• Qwen3.5 9B – файл 7 ГБ в LM Studio и 6,6–7,6 ГБ в Ollama; принимает текст и изображения, контекст 256 тысяч токенов. Это самая крупная модель линейки, которая ещё помещается в 8 ГБ, но места под длинный контекст остаётся мало.
• Gemma 4 E4B – «эффективные 4 миллиарда параметров», сделана для запуска на ноутбуках и телефонах: 5,9 ГБ в LM Studio. Поддерживает системную инструкцию и вызов функций.
• Ministral 3 8B – 6,0 ГБ, версии 3B, 8B и 14B заявлены для «пограничных» устройств, принимает изображения.
• Granite 4.2 8B – 5,3 ГБ, лицензия Apache 2.0, подходит для корпоративных задач вроде RAG и структурированного вывода (JSON), по описанию IBM.

Если компьютер ещё слабее (4–6 ГБ видеопамяти или только процессор), берите Qwen3.5 2B или 4B, Llama 3.2 3B (2,0 ГБ) или Ministral 3 3B (3,0 ГБ). Ждать от них качества больших моделей не стоит: для сводок, переписывания текста и простых вопросов хватает, для сложного кода и длинных рассуждений – нет. Если интересно запустить нейросеть, но видеокарты нет, посмотрите «Аренда сервера с GPU».

12–16 ГБ: золотая середина

На такой видеокарте можно запускать модели 14–26 миллиардов параметров:

• gpt-oss 20B – открытая модель OpenAI с лицензией Apache 2.0. В каталоге LM Studio указано минимум 12 ГБ памяти и сказано, что она работает в пределах 16 ГБ; файл 12 ГБ (в Ollama – 14 ГБ). Есть настройка глубины рассуждений (низкая, средняя, высокая), модель обучена вызывать инструменты. Понимает только текст.
• Gemma 4 26B (архитектура MoE, 4 миллиарда активных параметров) – 15,6 ГБ в LM Studio, 16–19 ГБ в Ollama, контекст 256 тысяч, принимает изображения.
• Gemma 4 12B – 7,4 ГБ в LM Studio, контекст 256 тысяч; хороший вариант, если нужна запас по памяти под длинный контекст.
• Ministral 3 14B – 9,1 ГБ в Ollama.

Это тот класс, где локальная модель уже полезна для ежедневной работы: черновики писем, пересказ документов, разбор кода. Лимитов по числу запросов у неё нет – есть только скорость вашего компьютера.

24 ГБ и выше: модели для сложных задач

Карты на 24 ГБ (и Mac с 32 ГБ общей памяти и больше) открывают самый интересный класс – модели около 27–35 миллиардов параметров:

• Qwen3.8 27B – одна из самых свежих в каталогах на октябрь 2026: плотная модель для кода, исследований и «агентных» задач, принимает изображения и видео, контекст 256 тысяч. В Ollama 18 ГБ, в LM Studio 16,1 ГБ; по каталогу LM Studio нужно минимум 16 ГБ оперативной памяти. Режим рассуждения включён по умолчанию, его можно отключить.
• Qwen3.6 27B и 35B (MoE) – предыдущее поколение, лицензия Apache 2.0, ориентирована на программирование и инструменты. 35B-версия занимает 20,4 ГБ в LM Studio.
• Gemma 4 31B – крупнейшая в семействе: 19 ГБ, контекст 256 тысяч.
• Muse Glimmer 30B – открытая модель Meta для локальных агентов, лицензия Apache 2.0, заявлено обучение на данных более чем на 100 языках и поддержка контекста от 131 072 токенов. Она тяжелее остальных: 25,8 ГБ в LM Studio, минимум 26 ГБ памяти. Поэтому для 24 ГБ годится только в сжатой сборке, а в Ollama файл заявлен как 18 ГБ.
• Nemotron 3.5 Lightning 30B от NVIDIA – MoE-модель с 3 миллиардами активных параметров для агентов, 25 ГБ в Ollama, заявленный контекст 1 миллион токенов (для такого контекста понадобится намного больше памяти).

Если у вас станция или сервер, в Ollama есть gpt-oss 120B (65 ГБ) и Qwen3-Coder 480B (290 ГБ; по описанию, для запуска нужно не меньше 250 ГБ памяти). Обычному пользователю это уже не по размеру.

Модели для программирования и агентов

Для кода и агентов важны три свойства: поддержка вызова инструментов, длинный контекст и устойчивость на длинных задачах. В каталогах это отмечено метками «tools» и «thinking».

• Qwen3-Coder 30B – 19 ГБ в Ollama, 30 миллиардов параметров при 3,3 миллиарда активных, контекст 256 тысяч, заявлен для репозиториев большого размера.
• Qwen3.8 27B и Qwen3.6 – универсальные, с приоритетом на кодинг и инструменты.
• gpt-oss 20B – самый лёгкий вариант с настройкой глубины рассуждений.
• Muse Glimmer – заявлена как модель для автономных агентов с восстановлением после ошибок инструментов.

В Ollama любую из этих моделей можно подключить к агенту одной командой вида ollama launch claude --model qwen3.6 – на страницах моделей показаны такие примеры для Claude Code, OpenCode, Hermes Agent и OpenClaw. О том, как поднять локального агента целиком, рассказывает статья «Локальный AI-агент на ПК».

Картинки, документы и поиск

• Картинки на входе понимают модели с пометкой vision: Gemma 4, Qwen3.5/3.6/3.8, Ministral 3, Qwen3-VL.
• Эмбеддинги – отдельный тип моделей для поиска по документам. Например, nomic-embed-text в Ollama занимает всего 274 МБ и умеет только строить эмбеддинги, а не отвечать на вопросы.
• Чат с документами. В LM Studio можно прикрепить файлы .docx, .pdf, .txt к чату – отдельная модель для этого не нужна.

А по-русски?

В карточках моделей редко указано, насколько хорошо они работают с русским. Для Muse Glimmer Meta заявляет обучение на данных более чем на 100 языках, но это не гарантия качества именно русского. Не верьте на слово никому, включая нас: возьмите три-пять реальных запросов на русском (письмо клиенту, пересказ статьи, вопрос по вашей теме) и прогоните через две-три модели вашего размера. Выбирайте ту, чьи ответы вам не нужно переписывать.

Как запустить

Самый простой путь – одна из двух программ:

• Ollama. После установки: ollama run gemma4:e2b (пример из быстрого старта) или ollama run qwen3.8. Посмотреть, что загружено и на чём работает, можно командой ollama ps.
• LM Studio. Откройте вкладку каталога, найдите модель и нажмите «Get». То же из терминала: lms get <модель>.

Чем они отличаются и что взять вам, разобрано в статье «Ollama или LM Studio». Установка по шагам – «Ollama: установка и первые шаги»; для LM Studio – статья про установку и настройку в нашем блоге.

Если памяти не хватает

Крупные открытые модели вроде DeepSeek V4 Pro, GLM-5.3 и Kimi K3 локально запустить нереалистично: они занимают сотни гигабайт и больше. Обе программы предлагают для них облачный запуск на серверах компании (в Ollama это модели с пометкой cloud, например gemma4:cloud, в LM Studio – Bionic+ от $20 в месяц). Это уже не «локально»: запросы обрабатываются на серверах. Условия и цены – на официальных страницах. Другой путь – арендовать сервер с видеокартой.

Частые вопросы

Какая локальная нейросеть лучшая в 2026 году?

Единой «лучшей» нет: всё упирается в вашу память и задачу. На 24 ГБ видеопамяти разумно начать с Qwen3.8 27B или Gemma 4 31B, на 16 ГБ – с gpt-oss 20B, на 8 ГБ – с Qwen3.5 9B. Дальше проверьте на своих запросах.

Сколько видеопамяти нужно для локальной нейросети?

Ориентируйтесь на размер файла модели: по таблице выше модели на 2–9 миллиардов параметров занимают от 2 до 9 ГБ, на 14–26 миллиардов – примерно 9–19 ГБ, на 27–35 миллиардов – 16–24 ГБ. Оставляйте запас 20–30% под контекст (наша рекомендация).

Можно ли запустить нейросеть без видеокарты?

Можно, на процессоре и оперативной памяти, но заметно медленнее. Для такого режима берите маленькие модели (2–4 миллиарда параметров) и не ждите быстрых ответов.

Платные ли локальные нейросети?

Сами модели из каталогов Ollama и LM Studio скачиваются бесплатно, программы бесплатны для локального запуска. Лицензия у каждой модели своя: например, у gpt-oss и Qwen3.6 в каталоге указана Apache 2.0; для остальных читайте карточку.

Нужен ли интернет?

Для скачивания моделей – да, для работы – нет: LM Studio в документации указывает, что может работать полностью офлайн, а Ollama при локальном запуске не видит ваши запросы.

Локальная модель сравнится с ChatGPT или Claude?

Прямого сравнения у нас нет, и бенчмарки мы здесь намеренно не приводим. Практический ответ: крупные облачные модели обычно сильнее на сложных задачах, а локальные выигрывают в приватности, отсутствии лимитов и независимости от доступа к сервису. Сравните на своих задачах.

Что выбрать для российских текстов?

Проверить на своих примерах: в карточках моделей качество русского обычно не указано. Возьмите два-три варианта под ваш объём памяти и сравните их на одинаковых запросах.