Лучшие локальные LLM 2025: окна контекста, требования по VRAM и лицензии
Почему этот обзор важен
В 2025 году локальные LLM быстро стали практичными для on-prem и даже ноутбуков. Открытые веса, четкие карточки моделей и стабильные GGUF сборки упростили развертывание при условии соответствия окна контекста и квантования доступной видеопамяти.
Как выбрать модель
Учитывайте три фактора: окно контекста, лицензию и экосистему, а также бюджет по оборудованию. Плотные модели предлагают предсказуемую задержку и более простое квантование. Разреженные MoE выгодны при наличии достаточного VRAM и параллелизма. Малые модели с длинным контекстом оптимальны для CPU и интегрированных GPU.
Топ 10 локальных LLM (2025)
1) Meta Llama 3.1-8B — надежный повседневный выбор, 128K контекст
Почему это важно Стабильная мультиязычная база с длинным окном контекста и первой поддержкой в локальном стеке инструментов.
Характеристики
- Dense 8B, decoder-only
- Официальная поддержка 128K контекста
- Instruction-tuned и base варианты
Рекомендации по квантованию и VRAM Широко доступные GGUF и Ollama рецепты. Q4_K_M/Q5_K_M для 12–16 GB VRAM, Q6_K для 24 GB и выше.
2) Meta Llama 3.2-1B/3B — edge-класс, 128K контекст, дружелюбен к устройствам
Почему это важно Малые модели, принимающие 128K токенов и работающие на CPU/iGPU при корректном квантовании; хороши для ноутбуков.
Характеристики
- 1B и 3B instruction-tuned
- Подтверждённый 128K контекст
- Совместимость с llama.cpp GGUF и LM Studio
3) Qwen3-14B / 32B — Apache-2.0, dense и MoE
Почему это важно Широкая семейство под Apache-2.0 с активными портами в GGUF; сильны в мультиязычии и агентных задачах.
Характеристики
- 14B и 32B dense, есть long-context варианты
- Современный токенайзер и быстрое развитие экосистемы
Рекомендации Q4_K_M для 14B на 12 GB, переходите на Q5/Q6 при 24 GB+
4) DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — компактное reasoning решение
Почему это важно Дистиллят из reasoning трасс, дающий шаговую логику на 7B; отлично для математики и программирования на скромном VRAM.
Характеристики
- 7B dense
- Доступны long-context конверсии
- Широко встречаются GGUF F32→Q4_K_M
5) Google Gemma 2-9B / 27B — эффективные dense модели, явный 8K контекст
Почему это важно Хорошее соотношение качества и размера, предсказуемое поведение при квантовании. 9B — отличный mid-range локальный вариант.
Характеристики
- Dense 9B и 27B
- Явный 8K контекст
- Открытые веса по условиям Gemma
6) Mixtral 8×7B (SMoE) — Apache-2.0 разреженный MoE
Почему это важно SMoE даёт выигрыш по пропускной способности на инференсе за счёт выбора экспертов; полезен при наличии ≥24–48 GB VRAM или multi-GPU.
Характеристики
- 8 экспертов по 7B, разреженная активация
- Apache-2.0
- Взрослые GGUF конверсии и Ollama рецепты
7) Microsoft Phi-4-mini-3.8B — малая модель с длинным контекстом
Почему это важно Реалистичное малозатратное reasoning решение с 128K контекстом и grouped-query attention; подходит для CPU/iGPU и задач с низкой задержкой.
Характеристики
- 3.8B dense
- 128K контекст, описан в model card
- SFT/DPO выравнивание
8) Microsoft Phi-4-Reasoning-14B — reasoning tuned 14B
Почему это важно 14B модель, оптимизированная для chain-of-thought задач, часто лучше обычных 13–15B баз.
Характеристики
- Dense 14B
- Окно контекста варьируется по релизу; некоторые билды указывают 32K
9) Yi-1.5-9B / 34B — Apache-2.0 двуязычная серия
Почему это важно Конкурентоспособные EN/zh результаты и либеральная лицензия. 9B — альтернатива Gemma 2-9B.
Характеристики
- Dense с вариантами 4K/16K/32K
- Открытые веса под Apache-2.0
10) InternLM 2 / 2.5-7B / 20B — исследовательская серия, math tuned
Почему это важно Серия с активным научным развитием; 7B удобна локально, 20B поднимает возможности к уровню mid-range dense.
Характеристики
- Dense 7B и 20B
- Chat, base и math ветви
- Частые GGUF конверсии и Ollama упаковки
Практические советы
- Соотнесите окно контекста с задачей: длинные окна для документов, короткие dense для предсказуемой задержки.
- Стандартизируйте GGUF и llama.cpp для переносимости; используйте Ollama или LM Studio для удобства и offload.
- Подбирайте квантование от Q4 до Q6 в зависимости от памяти и требований к качеству.
- Лицензии важны: Apache-2.0 и прозрачные model cards упрощают эксплуатацию.
Выбор по контексту, лицензии и аппаратному пути даст больше практической выгоды, чем слепое следование рейтингам.