AI Stays Local

Hardware

O que meu computador consegue rodar?

Responda a seis perguntas sobre a máquina que você já tem. O resultado mostra em qual perfil ela se encaixa, que classe de modelo esse perfil suporta, como estão as evidências e o que ela não vai fazer.

A memória unificada da Apple, a RAM do sistema e a memória de uma GPU dedicada se comportam de formas diferentes, então perguntamos em vez de supor.

Opcional. Deixe em branco se não souber.

Opcional. Os pesos do modelo precisam de espaço.

Calculado no seu navegador. Nada do que você digitar aqui é enviado, armazenado ou registrado.

A compatibilidade é decidida em conjunto pelo sistema operacional, pela arquitetura, pelo armazenamento, pela aceleração e pelo perfil do modelo, e não só pela quantidade de memória.

Para que serve cada classe de máquina.

Escolha um perfil. Cada número é calculado nesta página a partir da reserva do sistema operacional, e nada aqui é uma velocidade: uma velocidade só é publicada onde foi medida.

Escolha um perfil de hardware

Essential

Ainda não medido

Um sistema compatível com 16 GB de memória e armazenamento SSD suficiente.

Memória
16 GB
Tipo de memória
Memória unificada, Memória do sistema
Utilizável depois do sistema operacional
Uma máquina de 16 GB reserva 5 GB para o sistema operacional e deixa cerca de 11 GB
Classe de modelo
Assistentes locais eficientes
Cargas de trabalho
Chat local, um perfil de modelo eficiente, programação leve e uma coleção limitada de documentos.
Limitações
Modelos de classe de fronteira não rodam aqui, e não vamos sugerir o contrário. Dezesseis gigabytes são um ponto de entrada, não uma garantia: o sistema operacional, a arquitetura, o armazenamento e a aceleração participam da decisão.

Personal

Ainda não medido

De 24 a 48 GB de memória unificada ou do sistema, conforme a plataforma.

Memória
24–48 GB
Tipo de memória
Memória unificada, Memória do sistema
Utilizável depois do sistema operacional
Uma máquina de 32 GB reserva 6 GB para o sistema operacional e deixa cerca de 26 GB
Classe de modelo
Modelos abertos eficientes e de porte médio
Cargas de trabalho
Um assistente privado completo, documentos com citações e perfis de modelo mais capazes.
Limitações
Perfis grandes de Mixture-of-Experts continuam fora de alcance neste nível.

Professional

Medido em uma máquina

De 64 a 128 GB de memória, ou uma configuração com GPU dedicada acompanhada de RAM do sistema suficiente e NVMe rápido.

Memória
64–128 GB
Tipo de memória
Memória unificada, Memória do sistema, Memória da GPU
Utilizável depois do sistema operacional
Uma máquina de 128 GB reserva 8 GB para o sistema operacional e deixa cerca de 120 GB
Classe de modelo
Modelos abertos profissionais
Cargas de trabalho
Modelos maiores, coleções extensas de documentos, a API local e automação profissional.
Limitações
Há evidências para uma máquina desta classe, com 130.7 GB de memória unificada. Uma máquina com menos memória não é coberta por elas, e os maiores perfis precisam da máquina só para si.

Frontier Workstation

Ainda não medido

De 192 a 512 GB de memória unificada, ou uma estação de trabalho equivalente com muita memória.

Memória
192–512 GB
Tipo de memória
Memória unificada, Memória do sistema
Utilizável depois do sistema operacional
Uma máquina de 512 GB reserva 12 GB para o sistema operacional e deixa cerca de 500 GB
Classe de modelo
Modelos abertos de classe de fronteira
Cargas de trabalho
Modelos de pesos abertos de classe de fronteira e cargas de trabalho locais avançadas.
Limitações
Neste nível, a disponibilidade de modelos é decidida pela validação, e não só pela memória. Nenhuma máquina desta classe foi medida, então nenhum modelo é declarado para ela.

Private AI Rack

Planejado

Vários computadores confiáveis conectados dentro de uma rede privada.

Memória
Várias máquinas
Tipo de memória
Distribuída entre nós privados
Utilizável depois do sistema operacional
Por máquina. Cada nó mantém a própria memória.
Classe de modelo
Perfis muito grandes distribuídos entre máquinas
Cargas de trabalho
Projetado para execução distribuída, acesso em equipe e perfis de modelo muito grandes.
Limitações
A execução em vários nós está projetada e não implementada. Cada máquina mantém a própria memória. Os nós forneceriam recursos agregados por meio de execução distribuída explícita; eles não formam um único conjunto de memória compartilhada.
Available through a controlled private beta. Larger model profiles are added as they complete hardware validation.