10 Melhores LLMs Locais Pequenos para Testar (Menos de 8GB)

O mundo dos Large Language Models (LLMs) explodiu, frequentemente evocando imagens de supercomputadores massivos baseados na nuvem, produzindo texto sem parar. Mas e se você pudesse aproveitar um poder significativo de IA diretamente no seu computador pessoal, sem conectividade constante com a internet ou assinaturas caras na nuvem? A emocionante realidade é que você pode. Graças aos avanços em técnicas de otimização, surgiu uma nova geração de "LLMs locais pequenos", oferecendo capacidades notáveis enquanto se encaixam confortavelmente dentro das restrições de memória de hardware de nível de consumidor – especificamente, exigindo menos de 8GB de RAM ou VRAM.

Vamos Falar Primeiro Sobre Quantizações de LLM

Para aproveitar efetivamente os LLMs locais pequenos, é essencial um entendimento fundamental de conceitos técnicos chave. A interação entre componentes de hardware e técnicas de otimização de modelo dita o desempenho e a acessibilidade.

Um ponto comum de confusão para novos usuários é a diferença entre VRAM (Video RAM) e RAM do sistema. VRAM é uma memória especializada de alta velocidade localizada diretamente na sua placa gráfica (GPU). Ela é especificamente projetada para as tarefas de processamento rápido e paralelo em que as GPUs se destacam, como renderizar gráficos ou realizar as massivas multiplicações de matrizes centrais para a inferência de LLM. Em contraste, a RAM do sistema regular é mais lenta, mas tipicamente mais abundante, servindo como a memória principal para a unidade central de processamento (CPU) do computador e aplicações gerais. Para uma operação eficiente de LLM, os parâmetros do modelo (pesos) e cálculos intermediários (ativações) idealmente residem inteiramente na VRAM rápida, permitindo que a GPU os acesse instantaneamente e processe informações rapidamente. Se os componentes de um modelo forem forçados a residir na RAM do sistema mais lenta, o processo de inferência será significativamente prejudicado, levando a tempos de resposta muito mais lentos.

A tecnologia fundamental que torna viável a execução de large language models em hardware de nível de consumidor é a quantização.

Este processo reduz drasticamente o consumo de memória dos LLMs, representando os pesos do modelo com menos bits, por exemplo, usando inteiros de 4 ou 8 bits em vez da precisão padrão de ponto flutuante de 16 ou 32 bits. Esta técnica permite que um modelo de 7 bilhões de parâmetros, que normalmente exigiria aproximadamente 14GB em FP16 (precisão total), rode com apenas 4-5GB usando quantização de 4 bits. Essa redução na memória e na carga computacional aborda diretamente as barreiras de alto custo de hardware e consumo de energia, tornando as capacidades avançadas de IA acessíveis em dispositivos de consumidor padrão.

O formato GGUF emergiu como o padrão para armazenar e carregar modelos locais quantizados, oferecendo ampla compatibilidade entre vários motores de inferência. Dentro do ecossistema GGUF, existem diferentes tipos de quantização, cada um oferecendo um trade-off distinto entre tamanho do arquivo, qualidade e velocidade de inferência. Para muitos casos de uso geral, Q4_K_M é frequentemente recomendado, pois atinge um compromisso equilibrado entre qualidade e eficiência de memória. Embora a quantização seja altamente eficaz, forçar taxas de bits muito baixas, como Q2_K ou IQ3_XS, pode levar a uma degradação perceptível na qualidade do modelo.

É também importante notar que o requisito real de VRAM ou RAM para executar um LLM é ligeiramente maior do que o tamanho do arquivo quantizado do modelo. Isso ocorre porque memória adicional é necessária para armazenar dados de entrada (prompts e contexto) e resultados de cálculos intermediários (ativações). Tipicamente, essa sobrecarga pode ser estimada como aproximadamente 1,2 vezes o tamanho base do modelo.

Começando com LLMs Locais e Ollama

O ecossistema para executar LLMs locais amadureceu significativamente, oferecendo uma variedade de ferramentas adaptadas a diferentes preferências de usuário e proficiências técnicas. Duas plataformas proeminentes se destacam pela facilidade de uso e capacidades robustas.

Ollama é uma ferramenta poderosa e focada no desenvolvedor, projetada para executar LLMs localmente com simplicidade e eficiência. Sua interface primária é uma interface de linha de comando (CLI), que permite configuração e gerenciamento de modelos diretos. Ollama se destaca em seu empacotamento de modelo integrado e no recurso "Modelfile", que permite aos usuários personalizar modelos e integrá-los perfeitamente em scripts e várias aplicações. A plataforma é leve e otimizada para desempenho, tornando-a ideal para implantações rápidas e repetíveis em ambientes de desenvolvimento ou fluxos de trabalho automatizados.

Para usuários que preferem uma interface gráfica (GUI), LM Studio é frequentemente a escolha ideal. Ele oferece uma aplicação de desktop intuitiva com um design limpo, uma interface de chat integrada e um sistema amigável para navegar e baixar modelos no formato GGUF diretamente do Hugging Face. O LM Studio simplifica o gerenciamento de modelos, permitindo que os usuários alternem facilmente entre diferentes LLMs e ajustem parâmetros diretamente da interface do usuário. Esse feedback visual imediato é particularmente benéfico para iniciantes e usuários não técnicos, facilitando experimentação rápida e teste de prompts sem a necessidade de conhecimento de linha de comando.

Muitas ferramentas amigáveis ao usuário, incluindo o LM Studio, frequentemente utilizam o Llama.cpp como seu motor de inferência subjacente. Llama.cpp é um motor de inferência de alto desempenho escrito em C++ que utiliza principalmente o formato GGUF e suporta aceleração em CPUs e GPUs.

A seleção a seguir destaca dez LLMs pequenos altamente capazes que podem ser executados localmente em sistemas com menos de 8GB de VRAM, oferecendo um equilíbrio de desempenho, versatilidade e eficiência. Os consumos de memória fornecidos focam em versões GGUF quantizadas, que são otimizadas para hardware de consumidor.

LLMs Pequenos Que Você Pode Explorar

Llama 3.1 8B (Quantizado)

ollama run llama3.1:8b

O Llama 3.1 8B da Meta é um modelo de código aberto altamente aclamado, reconhecido por seu forte desempenho geral e impressionante eficiência de custo. Faz parte da família Llama 3.1, que se beneficiou de melhorias substanciais em dados de treinamento e técnicas de otimização, incluindo um aumento de sete vezes nos dados de treinamento (mais de 15 trilhões de tokens) em comparação com seus predecessores.

Embora o modelo completo de 8B tipicamente exija mais VRAM, suas versões quantizadas mais baixas são projetadas para se encaixar dentro do limite de 8GB de VRAM/RAM. Por exemplo, a quantização Q2_K tem um tamanho de arquivo de 3,18 GB e requer aproximadamente 7,20 GB de memória. Da mesma forma, Q3_K_M (arquivo de 4,02 GB, 7,98 GB de memória necessária) é uma opção viável para sistemas com memória limitada.

O Llama 3.1 8B se destaca no desempenho de IA conversacional, conforme medido pela Taxa de Vitória do AlpacaEval 2.0. Ele demonstra fortes capacidades em geração de código (HumanEval Pass@1), resumo de texto (CNN/DailyMail Rouge-L-Sum para processar avaliações de produtos e e-mails) e tarefas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) (MS Marco Rouge-L-Sum para resposta precisa a perguntas e resumo de pesquisa em linguagem natural). Também é eficaz para gerar saída estruturada a partir de texto, como extrair conceitos em um payload JSON, e para fornecer visões gerais de pequenos trechos de código. Sua eficiência o torna adequado para processamento em lote e fluxos de trabalho de agente.

Mistral 7B (Quantizado)

ollama run mistral:7b

Mistral 7B é um modelo transformer totalmente denso amplamente elogiado por sua eficiência, velocidade e pegada de VRAM compacta. Ele incorpora técnicas arquitetônicas avançadas como Grouped-Query Attention (GQA) e Sliding Window Attention (SWA) para aprimorar seu desempenho.

Este modelo é altamente otimizado para ambientes com baixa VRAM. Versões quantizadas como Q4_K_M (arquivo de 4,37 GB, 6,87 GB de memória necessária) e Q5_K_M (arquivo de 5,13 GB, 7,63 GB de memória necessária) se encaixam confortavelmente em um orçamento de 8GB de VRAM. Mistral 7B é uma excelente escolha para inferência de IA rápida e autocontida e aplicações em tempo real onde baixa latência é crítica. Ele demonstra forte desempenho em conhecimento geral e tarefas de raciocínio estruturado. Sua pegada de VRAM compacta o torna adequado para implantação em dispositivos de ponta. É eficaz para chat multi-turno e pode ser usado em soluções de chatbot de IA para consultas gerais. Sua licença Apache 2.0 é particularmente favorável para casos de uso comercial.

Gemma 3:4b (Quantizado)

ollama run gemma3:4b

O modelo Gemma 3:4B parâmetros é um membro da família Gemma do Google DeepMind, especificamente projetado para eficiência e desempenho de ponta dentro de um pacote leve. Sua pegada de memória é excepcionalmente pequena, tornando-o altamente acessível para uma ampla gama de hardware.

Por exemplo, a quantização Q4_K_M tem um tamanho de arquivo de 1,71 GB e é recomendada para sistemas com 4GB de VRAM. Este uso mínimo de memória o torna um candidato ideal para prototipagem rápida e implantação em hardware de baixíssimo custo, incluindo dispositivos móveis. Gemma 3:4B é adequado para tarefas básicas de geração de texto, resposta a perguntas e resumo. Pode ser eficaz para recuperação rápida de informações e aplicações de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR). Apesar de seu pequeno tamanho, Gemma 3:4B demonstra forte desempenho.

Gemma 7B (Quantizado)

ollama run gemma:7b

Como o irmão maior na família Gemma, o modelo de 7B oferece capacidades aprimoradas, permanecendo executável em hardware de nível de consumidor. Ele compartilha componentes técnicos e de infraestrutura com os modelos Gemini mais extensos do Google, permitindo que ele alcance alto desempenho diretamente em laptops ou desktops de desenvolvedores.

Versões quantizadas do Gemma 7B, como Q5_K_M (arquivo de 6,14 GB) e Q6_K (arquivo de 7,01 GB), se encaixam confortavelmente dentro do limite de 8GB de VRAM. Geralmente requer pelo menos 8GB de RAM do sistema para desempenho ótimo. Gemma 7B é um modelo versátil, capaz de lidar com uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo geração de texto, resposta a perguntas, resumo e raciocínio. Demonstra capacidades em geração e interpretação de código, bem como abordando consultas matemáticas. Sua arquitetura, compartilhada com modelos Gemini maiores, permite alto desempenho em laptops ou desktops de desenvolvedores, tornando-o uma ferramenta valiosa para criação de conteúdo, IA conversacional e exploração de conhecimento.

Phi-3 Mini (3.8B, Quantizado)

ollama run phi3

O Phi-3 Mini da Microsoft é um modelo leve e de ponta, distinguido por sua eficiência excepcional e um forte foco em propriedades de alta qualidade e ricas em raciocínio. Este modelo desafia a noção convencional de que apenas LLMs maiores podem lidar efetivamente com tarefas complexas. O Phi-3 Mini é notavelmente eficiente em memória. Por exemplo, a quantização Q8_0 tem um tamanho de arquivo de 4,06 GB e requer aproximadamente 7,48 GB de memória, colocando-o bem dentro do limite de 8GB.

Mesmo sua versão FP16 (precisão total) tem um tamanho de arquivo de 7,64 GB, embora exija 10,82 GB de memória. O Phi-3 Mini se destaca em compreensão de linguagem, raciocínio lógico, codificação e resolução de problemas matemáticos. Seu tamanho compacto e design o tornam adequado para ambientes com restrição de memória/computação e cenários com latência limitada, incluindo implantação em dispositivos móveis. É particularmente adequado para prompts entregues em formato de chat e pode servir como um bloco de construção para recursos alimentados por IA generativa.

DeepSeek R1 7B/8B (Quantizado)

ollama run deepseek-r1:7b

Os modelos DeepSeek, incluindo suas variantes de 7B e 8B, são reconhecidos por suas robustas capacidades de raciocínio e eficiência computacional. A variante DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B foi destacada como provavelmente o melhor modelo de raciocínio no tamanho de 8B, tendo sido destilada de um modelo maior para alcançar alto desempenho. A quantização DeepSeek R1 7B Q4_K_M tem um tamanho de arquivo de 4,22 GB e requer aproximadamente 6,72 GB de memória.

O modelo DeepSeek R1 8B tem um tamanho geral de modelo de 4,9 GB, com VRAM recomendada de 6GB. Essas configurações se encaixam confortavelmente dentro da restrição de 8GB. Os modelos DeepSeek são fortes em compreensão de linguagem natural, geração de texto, resposta a perguntas e, particularmente, se destacam em raciocínio e geração de código. Sua pegada computacional relativamente baixa os torna uma opção atraente para pequenas e médias empresas (PMEs) e desenvolvedores que buscam implantar soluções de IA sem incorrer em custos massivos de nuvem, adequados para sistemas de suporte ao cliente inteligentes, análise avançada de dados e geração automatizada de conteúdo.

Qwen 1.5/2.5 7B (Quantizado)

ollama run qwen:7b

A série Qwen da Alibaba oferece uma gama diversificada de modelos, com as variantes de 7B servindo como um motor equilibrado para aplicações de IA de propósito geral. O Qwen 1.5, considerado a versão beta do Qwen2, oferece suporte multilíngue e um comprimento de contexto estável de 32K tokens.

Quanto à pegada de memória, a quantização Qwen 1.5 7B Q5_K_M tem um tamanho de arquivo de 5,53 GB. O Qwen2.5 7B tem um tamanho geral de modelo de 4,7 GB, com VRAM recomendada de 6GB. Esses modelos estão bem dentro do limite de 8GB de VRAM. Os modelos Qwen 7B são versáteis, adequados para IA conversacional, geração de conteúdo, tarefas básicas de raciocínio e tradução de linguagem. Especificamente, o modelo Qwen 7B Chat demonstra forte desempenho em compreensão de chinês e inglês, codificação e matemática, e suporta ReAct Prompting para uso de ferramentas. Sua eficiência o torna adequado para chatbots de suporte ao cliente e assistência básica de programação.

Deepseek-coder-v2 6.7B (Quantizado)

ollama run deepseek-coder-v2:6.7b

Deepseek-coder-v2 6.7B é um modelo especializado da DeepSeek, meticulosamente projetado para tarefas específicas de codificação. Esta variante finamente ajustada visa aprimorar significativamente as capacidades de geração e compreensão de código. Com um tamanho de modelo de 3,8 GB e VRAM recomendada de 6GB, ele se encaixa confortavelmente dentro da restrição de 8GB, tornando-o altamente acessível para desenvolvedores com hardware limitado. Seus principais casos de uso incluem completação de código, geração de trechos de código e interpretação de código existente. Para desenvolvedores e programadores operando com VRAM limitada, o Deepseek-coder-v2 6.7B oferece capacidades altamente especializadas, estabelecendo-o como uma escolha superior para assistência de codificação local.

BitNet b1.58 2B4T

ollama run hf.co/microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T-gguf

O BitNet b1.58 2B4T da Microsoft representa um modelo de código aberto revolucionário que emprega um formato de peso de 1,58 bits, levando a reduções drásticas no consumo de memória e energia, mantendo um desempenho competitivo. Sua eficiência de memória incomparável, exigindo apenas 0,4 GB de memória não incorporada, o torna idealmente adequado para ambientes extremamente restritos em recursos, incluindo dispositivos de ponta (edge AI), como smartphones, laptops e dispositivos IoT, e para inferência eficiente apenas em CPU.

Ele traz capacidades de LLM de alto desempenho para dispositivos que não possuem suporte dedicado a GPU, permitindo tradução no dispositivo, recomendação de conteúdo e assistentes de voz móveis mais capazes sem conectividade constante com a nuvem. Embora possa apresentar uma precisão ligeiramente menor em comparação com modelos muito maiores, seu desempenho em relação ao seu tamanho é notável. Sua eficiência de memória incomparável e capacidade de rodar efetivamente em CPUs o posicionam como um divisor de águas para acessibilidade e sustentabilidade no cenário da IA.

Orca-Mini 7B (Quantizado)

ollama run orca-mini:7b

Orca-Mini 7B é um modelo de propósito geral construído sobre as arquiteturas Llama e Llama 2, treinado em conjuntos de dados estilo Orca. Está disponível em vários tamanhos, com a variante de 7B provando ser uma opção adequada para hardware de nível básico. O modelo orca-mini:7b tem um tamanho de arquivo de 3,8 GB. Versões quantizadas como Q4_K_M (arquivo de 4,08 GB, 6,58 GB de memória necessária) e Q5_K_M (arquivo de 4,78 GB, 7,28 GB de memória necessária) se encaixam dentro da restrição de 8GB. Geralmente requer pelo menos 8GB de RAM do sistema para operação ótima. Orca-Mini 7B é adequado para geração geral de texto, resposta a perguntas e tarefas conversacionais. Demonstra forte capacidade de seguir instruções e pode ser efetivamente utilizado para construir agentes de IA. A variante finamente ajustada Mistral-7B-OpenOrca, baseada na pesquisa Orca, demonstra desempenho excepcional na geração de texto e código, resposta a perguntas e engajamento em conversas.

Conclusão

Os modelos destacados neste relatório — incluindo Llama 3 8B, Mistral 7B, Gemma 2B e 7B, Phi-3 Mini, DeepSeek R1 7B/8B, Qwen 1.5/2.5 7B, Deepseek-coder-v2 6.7B, BitNet b1.58 2B4T e Orca-Mini 7B — representam a vanguarda dessa acessibilidade. Cada um oferece uma mistura única de capacidades, eficiência de memória e casos de uso ideais, tornando-os adequados para uma gama diversificada de tarefas, desde conversas gerais e escrita criativa até assistência especializada em codificação e raciocínio complexo.

A eficácia desses modelos em sistemas com VRAM limitada é amplamente atribuível a técnicas avançadas de quantização, que reduzem drasticamente sua pegada de memória sem degradação severa da qualidade. Os avanços contínuos na eficiência de modelos e o crescente foco na implantação de IA de ponta (edge AI) sinalizam um futuro onde capacidades sofisticadas de IA são perfeitamente integradas em dispositivos cotidianos. Os usuários são encorajados a experimentar os modelos recomendados, pois a escolha "melhor" é, em última análise, subjetiva e depende das configurações individuais de hardware e dos requisitos específicos da aplicação. A vibrante comunidade de código aberto continua a contribuir para este cenário em evolução, garantindo um futuro dinâmico e inovador para LLMs locais.