Najlepszy lokalny LLM według poziomu VRAM (2026): przewodnik 4GB / 8GB / 16GB / 24GB+

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 21 lipca 2026

Nie wiesz, który model uruchomić? Ten przewodnik przecina szum. Rekomendujemy jeden najlepszy model na poziom VRAM — ten, od którego większość użytkowników powinna zacząć.

W tym przewodniku

• 4 GB VRAM (budżetowe GPU / iGPU)
• 8 GB VRAM (RTX 4060, RX 7600, laptopowe GPU)
• 12 GB VRAM (RTX 4070, RTX 3060 12GB, RX 7700 XT)
• 16 GB VRAM (RTX 4060 Ti 16GB, RTX 4070 Ti, RX 7800 XT)
• 24 GB VRAM (RTX 4090, RTX 3090, RX 7900 XTX)
• 32 GB+ VRAM (RTX 5090, Apple M4 Max, profesjonalne GPU)
• Tabela szybkiego odniesienia

Nie wiesz, który model uruchomić? Ten przewodnik przecina szum. Rekomendujemy jeden najlepszy model na poziom VRAM — ten, od którego większość użytkowników powinna zacząć.

4 GB VRAM (budżetowe GPU / iGPU)

Najlepszy wybór: Phi-4 Mini (3.8B, Q4_K_M)

• Potrzebny VRAM: 3.2 GB
• Szybkość: ~35–50 t/s na RTX 4060, ~20 t/s na grafice zintegrowanej
• Ollama: ollama run phi4-mini
• Dlaczego: Phi-4 Mini firmy Microsoft przewyższa modele dwa razy większe w zadaniach rozumowania i kodowania. Mieści się w 3.2 GB, zostawiając zapas na kontekst.

Wicelider: Gemma 3 4B (ollama run gemma3:4b) — lepsza do pisania kreatywnego, 3.5 GB.

Czego oczekiwać: Kompetentny asystent do codziennego czatu, pomocy w kodowaniu i pisania. Nie oczekuj rozumowania na poziomie 70B, ale jak na 4 GB, to imponujące.

8 GB VRAM (RTX 4060, RX 7600, laptopowe GPU)

Najlepszy wybór: Llama 3.1 8B (Q4_K_M)

• Potrzebny VRAM: 5.8 GB
• Szybkość: 55–90 t/s na RTX 4060 / 4070
• Ollama: ollama run llama3.1:8b
• Dlaczego: Llama 3.1 8B firmy Meta to najszerzej testowany model 8B. Mocny we wszystkich zadaniach, rozległe wsparcie społeczności, szybki na kartach 8 GB.

Wicelider do kodowania: Qwen 2.5 Coder 7B (ollama run qwen2.5-coder:7b) — najlepszy czysto kodujący model 8B.

Wicelider do rozumowania: DeepSeek R1 8B Distill (ollama run deepseek-r1:8b) — rozumowanie zbliżone do GPT-4 w 8B.

12 GB VRAM (RTX 4070, RTX 3060 12GB, RX 7700 XT)

Najlepszy wybór: Qwen 3 8B (Q8_0) — uruchom w wyższej jakości, bo masz zapas

• Potrzebny VRAM: 9.5 GB
• Szybkość: 60–95 t/s
• Ollama: ollama run qwen3:8b
• Dlaczego: Z 12 GB VRAM możesz uruchomić modele 8B w jakości Q8_0 (niemal bezstratnej) zamiast Q4, znacząco poprawiając wyniki.

Lub wypróbuj: Gemma 3 12B Q4 (ollama run gemma3:12b) — najlepszy średni model Google.

16 GB VRAM (RTX 4060 Ti 16GB, RTX 4070 Ti, RX 7800 XT)

Najlepszy wybór: Qwen 3 14B (Q4_K_M)

• Potrzebny VRAM: 9.8 GB (zostawia 6 GB na kontekst)
• Szybkość: 64–98 t/s
• Ollama: ollama run qwen3:14b
• Dlaczego: Modele 14B trafiają w jakościowy złoty środek. Qwen 3 14B jest state-of-the-art w tym rozmiarze — bije GPT-3.5 w większości zadań.

Wicelider do kodowania: Qwen 2.5 Coder 14B (ollama run qwen2.5-coder:14b)

Najlepszy do długich dokumentów: Mistral Small 3.1 (ollama run mistral-small) — okno kontekstu 128K.

24 GB VRAM (RTX 4090, RTX 3090, RX 7900 XTX)

Najlepszy wybór: DeepSeek R1 32B (Q4_K_M)

• Potrzebny VRAM: 19.5 GB
• Szybkość: 45–55 t/s
• Ollama: ollama run deepseek-r1:32b
• Dlaczego: DeepSeek R1 32B to potęga rozumowania, która mieści się w 24 GB i rywalizuje z GPT-4o w matematyce, kodowaniu i logice. Przełom dla właścicieli GPU 24 GB.

Alternatywa: Qwen 3 32B (ollama run qwen3:32b) — też się mieści, mocniejszy w zadaniach ogólnych.

32 GB+ VRAM (RTX 5090, Apple M4 Max, profesjonalne GPU)

Najlepszy wybór: Llama 4 Scout (Q4_K_M)

• Potrzebny VRAM: 12–14 GB (zostawia 18+ GB na ogromne okno kontekstu)
• Szybkość: 175 t/s na RTX 5090
• Ollama: ollama run llama4:scout
• Dlaczego: Z 32 GB VRAM możesz uruchomić Llamę 4 Scout (17B aktywnych parametrów, kontekst 10M) z zawrotną szybkością i ogromnym kontekstem — przydatne przy długich dokumentach, bazach kodu lub rozmowach wieloturowych.

Dla modeli 70B: Llama 3.3 70B Q4_K_M potrzebuje 42 GB — działa na Apple M2/M4 Ultra (128–192 GB pamięci zunifikowanej) lub zestawach dwóch RTX 4090/5090.

Tabela szybkiego odniesienia

VRAM	Najlepszy model	Komenda Ollama	Szybkość
4 GB	Phi-4 Mini	ollama run phi4-mini	~40 t/s
8 GB	Llama 3.1 8B	ollama run llama3.1:8b	~70 t/s
12 GB	Qwen 3 8B Q8	ollama run qwen3:8b	~80 t/s
16 GB	Qwen 3 14B	ollama run qwen3:14b	~85 t/s
24 GB	DeepSeek R1 32B	ollama run deepseek-r1:32b	~50 t/s
32 GB+	Llama 4 Scout	ollama run llama4:scout	175 t/s

→ Sprawdź dokładną zgodność swojego GPU | → Przeglądaj wszystkie modele

← Wszystkie przewodniki | Sprawdź zgodność GPU