Какой компьютер нужен для запуска нейросети дома: полный разбор на июль 2026
Запуск нейросетей дома в 2026 году — уже не хобби для избранных: открытые модели догнали облачные на типовых задачах, а Ollama, LM Studio и llama.cpp сделали запуск делом пяти минут. Единственный настоящий вопрос — железо.
Что запускают локально в июле 2026
- Qwen3 — главная рабочая семья открытых моделей: от 0.6B до MoE 235B-A22B. Хит — Qwen3-30B-A3B: активны лишь 3B параметров, поэтому он быстрый даже на скромном железе, а по качеству спорит с плотными 32B.
- DeepSeek R1 и дистилляты 7–70B — лучший выбор для математики и кода.
- Gemma 3 (4B/12B/27B) — модели Google с поддержкой изображений; 27B — один из лучших вариантов под 24 ГБ VRAM.
- gpt-oss-20b и gpt-oss-120b — открытые модели OpenAI: 20b помещается в 16 ГБ, а 120b благодаря MoE и MXFP4 работает с 64–80 ГБ общей памяти.
Сколько памяти под какой размер
| Модель | Память в Q4 | Железо |
|---|---|---|
| 7–8B | 6–8 ГБ | Любая карта от 8 ГБ |
| 12–14B | 10–12 ГБ | 12–16 ГБ VRAM |
| 27–32B | 18–24 ГБ | RTX 3090/4090/5090 |
| 30B-A3B MoE | ~20 ГБ, быстро даже с оффлоадом | 16–24 ГБ VRAM или 32 ГБ RAM |
| 70B | 40–48 ГБ | 2× 24 ГБ или 5090+оффлоад |
| gpt-oss-120b | 64–80 ГБ общей | 96–128 ГБ RAM + GPU |
| Qwen3-235B-A22B | ~135–150 ГБ | 192+ ГБ RAM, Mac Studio, сервер |
Важно: MoE-модели изменили правила игры — они дают приличную скорость даже при частичной выгрузке в обычную RAM, поэтому 64–128 ГБ системной памяти в 2026 году — рабочий инструмент, а не блажь.
Три референсные сборки
Бюджет (~130–160 тыс. ₽). Ryzen 5 7500F, 32 ГБ DDR5-6000, NVMe 1 ТБ, RTX 5060 Ti 16 ГБ (или б/у RTX 3090 24 ГБ). Тянет модели до 14B в Q4–Q5 и Qwen3-30B-A3B с оффлоадом; скорость 25–60 токенов/с.
Оптимум (~280–350 тыс. ₽). Ryzen 7 9700X, 64 ГБ DDR5, NVMe 2 ТБ, RTX 4090, БП 1000 Вт. Комфортная работа с 27–32B — уровнем, который реально заменяет облачные подписки для кода и текстов.
Максимум (600 тыс.+ ₽). Ryzen 9 9950X, 192 ГБ DDR5, RTX 5090 32 ГБ (или две), 4 ТБ NVMe, БП 1600 Вт. Это 70B в Q4 целиком в VRAM, gpt-oss-120b на связке GPU+RAM и даже Qwen3-235B в агрессивной квантизации.
Как не считать вручную
Мы сделали ИИ-калькулятор MinerBoss: выбираете модель и квантизацию — получаете требования к памяти и вердикт по вашей видеокарте. Главный совет: память важнее всего. Лишние 8–16 ГБ VRAM открывают следующий класс моделей целиком — планируйте бюджет от видеопамяти.