Qual IA roda no meu PC? Veja pela sua placa de vídeo
Escolha a sua placa de vídeo pelo nome (ou direto quanta memória ela tem, a VRAM) e quanta memória RAM tem o seu PC. A lista mostra os modelos de IA que testamos de verdade na nossa bancada e diz quais cabem, com a velocidade que medimos. Não precisa de cadastro.
| Modelo | Resultado para o seu PC | Memória que precisa | Velocidade em 1 placa (t/s) | Velocidade em 2 placas (t/s) | Arquivo | Contexto usado | Fabricante |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LFM3 1.7B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 2,6 GB | 300,4 | — | 1,1 GB | 128k | Liquid AI |
| LFM2.5 2.6B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 3,7 GB | 195,7 | — | 2,2 GB | 128k | Liquid AI |
| Lumi 4B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 4,4 GB | 168,2 | — | 2,9 GB | 128k | CEIA/UFG (Brasil) |
| Spark-X2.6 4B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 4,1 GB | 131,2 | — | 2,6 GB | 128k | SparkLLM (XHToken) |
| Gemma 4 E4B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 6,8 GB | 114,8 | — | 5,3 GB | 128k | |
| Qwen3.5 4B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 6,0 GB | 101,3 | — | 4,5 GB | 160k | Alibaba (Qwen) |
| Ornith 1.5 9B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 9,1 GB | 73,2 | — | 7,6 GB | 160k | Ornith AI |
| Qwen3.5 9B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 9,0 GB | 72,8 | — | 7,5 GB | 160k | Alibaba (Qwen) |
| Gemma 4 12B | Deve caber (estimativa pelo tamanho do arquivo, conversa curta) | ≈ 8,5 GB | 62,2 | — | 7,0 GB | 160k | |
| LFM2.5 24B-A2B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 15,1 GB | 227,0 | — | 13,6 GB | 96k | Liquid AI |
| Mellum 2.1 12B-A2.5B Thinking | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 12,4 GB | 202,4 | — | 10,9 GB | 128k | JetBrains |
| Gemma 4 26B-A4B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 14,8 GB | 134,4 | 90,1 | 13,3 GB | 160k | |
| Qwen3.6 35B-A3B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 21,2 GB | — | 101,6 | 19,7 GB | 166k | Alibaba (Qwen) |
| Qwen3-Coder 30B-A3B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 20,1 GB | — | 93,7 | 18,6 GB | 128k | Alibaba (Qwen) |
| Ornith 1.5 35B-A3B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 19,5 GB | — | 90,4 | 18,0 GB | 160k | Ornith Team |
| Laguna XS 2.1 | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 23,3 GB | — | 81,0 | 21,8 GB | 160k | poolside |
| Sage-A1.5 36B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 23,2 GB | — | 74,0 | 21,7 GB | 128k | InternScience (Shanghai AI Laboratory) |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 25,3 GB | — | 54,0 | 23,8 GB | 160k | NVIDIA |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 23,5 GB | — | 40,4 | 22,0 GB | 128k | NVIDIA |
| Qwen3.8 27B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 17,9 GB | — | 39,3 | 16,4 GB | 150k | Alibaba (Qwen) |
| Muse-Glimmer 30B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 16,3 GB | — | 36,6 | 14,8 GB | 128k | Meta |
| Gemma 4 31B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 17,6 GB | — | 29,9 | 16,1 GB | 90k | |
| Devstral Small 2 24B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 15,8 GB | — | 17,2 | 14,3 GB | 128k | Mistral AI |
| Nanbeige4.3 33B | Não cabe inteiro na placa: roda dividindo com a RAM, bem mais lento (não medimos) | ≈ 22,3 GB | — | 11,3 | 20,8 GB | 96k | Nanbeige LLM Lab (BOSS Zhipin) |
| Qwen3.8-Flash-Next 125B-A6B (no Strata, 2 bits) | Não cabe neste PC | ≈ 69,5 GB | — | — | 68,0 GB | 160k | Alibaba (Qwen) |
| Qwen3.8-Flash-Next 125B-A6B (no Strata, 3 bits) | Não cabe neste PC | ≈ 77,3 GB | — | — | 75,8 GB | 160k | Alibaba (Qwen) |
| Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Não cabe neste PC | ≈ 47,7 GB | — | — | 46,2 GB | 160k | Alibaba (Qwen) |
| Qwen3.8-Flash-Next 125B-A6B | Não cabe neste PC | ≈ 69,1 GB | — | — | 67,6–69,5 GB | 64k | Alibaba (Qwen) |
'Medido' é o que rodamos aqui: uma RX 9070 XT de 16 GB sozinha, ou junto com uma Arc B580 de 12 GB (28 GB no total). 'Estimativa' é a conta pelo tamanho do arquivo do modelo, com folga de 1,5 GB para a conversa. Conversa longa pede mais memória, e numa placa mais fraca a velocidade cai.
Não sabe quanta VRAM tem? No Windows, abra o Gerenciador de Tarefas, vá em Desempenho e clique na placa de vídeo: o número aparece em 'Memória dedicada da GPU'.
Perguntas frequentes
Qual IA gratuita posso usar no meu PC?
Todos os modelos desta lista são abertos e podem ser baixados de graça. O jeito mais fácil de usar é o LM Studio, um programa gratuito com janela, sem linha de comando: você procura o modelo, baixa e conversa. O passo a passo está no guia como rodar IA localmente no PC.
Dá para rodar IA local sem placa de vídeo?
Dá, com modelos pequenos: o processador e a RAM fazem o trabalho, e a resposta sai mais devagar. Escolha "Sem placa" acima para ver quais destes modelos cabem só na RAM. No guia de como rodar IA local, medimos seis modelos pequenos só no processador.
Quanta VRAM eu preciso para IA local?
O arquivo do modelo, mais uma folga para a conversa, precisa caber na memória da placa de vídeo. Se não couber, o modelo divide o trabalho com a RAM e fica bem mais lento. A coluna 'Memória que precisa' mostra essa conta modelo a modelo, e o guia quanta VRAM você precisa explica faixa por faixa.