Компьютер для нейросетей дома: какая видеокарта и сколько памяти
Чтобы нейросеть работала у вас на компьютере, а не в чужом облаке, главное — объём видеопамяти: от него зависит, какая модель вообще запустится. Скорость важна во вторую очередь. Разбираем по задачам: текст, картинки, видео.
Содержание · 12 разделов
Главное за минуту
- Смотрите на видеопамять, а не на «мощность». Модель, которая не влезла в видеопамять, работает в разы медленнее.
- 16 ГБ — хватит для картинок и небольших текстовых моделей. 24 ГБ — наш минимум для компьютера под нейросети: на нём работают и текстовые модели посерьёзнее. 32 ГБ — почти всё, что можно запустить дома.
- Видеокарта NVIDIA — самый беспроблемный выбор: с ней работают все программы. AMD подходит для текстовых моделей, с картинками и видео сложнее.
- Оперативной памяти — от 32 ГБ, для видео и больших моделей — 64 ГБ. Процессор почти не важен.
- Начать проще всего с бесплатных программ Ollama или LM Studio для текста и ComfyUI для картинок.
01Что влезет в вашу видеокарту
- Текст
- Модели до 14 млрд параметров
- Картинки
- SDXL, FLUX в сжатом виде
- Видео
- Только маленькие модели, медленно
- RTX 3060 12 ГБ
- Текст
- До 20–24 млрд, gpt-oss-20b целиком
- Картинки
- Z-Image-Turbo, FLUX.2 klein 4B
- Видео
- Впритык
- RTX 5060 Ti 16 ГБ
- RTX 5070 Ti
- Текст
- До 27–32 млрд
- Картинки
- Почти все модели
- Видео
- Комфортно
- RTX 4090
- RTX 3090
- Текст
- До 32 млрд и длинные разговоры
- Картинки
- Все, кроме самых больших
- Видео
- Комфортно
- RTX 5090
Модели на 70 млрд параметров не влезают ни в одну игровую видеокарту: для них нужны две карты по 24 ГБ или Mac с большой памятью.
02Текстовые модели: сколько весит и как быстро отвечает
Размер модели считают в миллиардах параметров — это «8B», «14B», «70B» в названии. Дома модели запускают в сжатом виде, и тогда на каждый миллиард уходит примерно 0,6 ГБ видеопамяти. Плюс 1–3 ГБ на сам разговор: чем длиннее переписка, тем больше.
8B
— около 5 ГБ: влезет даже в 8-гигабайтную карту.
14B
— около 9 ГБ: нужно 12 ГБ.
32B
— около 20 ГБ: нужно 24 ГБ.
70B
— около 43 ГБ: только две карты или Mac.
Если модель не влезла целиком, программа положит часть в обычную память, и скорость упадёт в 3–15 раз: ответ будет печататься по слову в секунду.
Исключение — модели «из экспертов» (MoE): gpt-oss, Qwen3-30B-A3B и похожие. На каждое слово они читают только малую часть себя, поэтому работают в несколько раз быстрее обычных того же размера. gpt-oss-20b целиком помещается в карту на 16 ГБ.
Скорость ответа в токенах в секунду (токен — примерно полслова) по тестам Hardware Corner, модели Qwen3 в сжатом виде:
| Видеокарта | Модель 8B | Модель 14B |
|---|---|---|
| RTX 3060 12 ГБ | 42 | 23 |
| RTX 5060 Ti 16 ГБ | 51 | 33 |
| RTX 5070 Ti 16 ГБ | 88 | 58 |
| RTX 3090 24 ГБ | 88 | 52 |
| RTX 4090 24 ГБ | 104 | 69 |
| RTX 5090 32 ГБ | 145 | 103 |
Даже 3060 печатает быстрее, чем вы читаете. Дорогая карта нужна не ради скорости, а ради памяти — чтобы запускать модели крупнее и умнее.
03Какие модели говорят по-русски
Все они бесплатны, а скачать их программы предложат сами из своего каталога:
Qwen3.5 и Qwen3.6
(Alibaba) — от 0,8 до 35 млрд параметров для дома, понимают больше 200 языков.
Gemma 4
(Google) — от маленьких до 31 млрд, с 2026 года под свободной лицензией.
GigaChat 3.1 Lightning
(Сбер) — модель «из экспертов» на 10 млрд, свободная лицензия MIT.
T-lite и T-pro 2.1
(Т-Банк) — 8 и 32 млрд, дообучены на русском.
YandexGPT 5 Lite
(Яндекс) — 8 млрд. Для себя — без ограничений, для бизнеса с большим объёмом есть условия.
04Картинки
Для картинок нужно примерно столько же памяти, но здесь важнее скорость видеокарты. Ориентиры:
SDXL
— от 8 ГБ, комфортно 12 ГБ. Картинка 1024 × 1024 на RTX 3060 — около 20 секунд, на RTX 4090 — около 3.
FLUX.1 dev
в сжатом виде — от 12 ГБ.
Z-Image-Turbo
— помещается в 16 ГБ, на RTX 4090 — около секунды на картинку.
FLUX.2 dev
— большая модель: на 24 ГБ запускается только сильно сжатой.
05Видео
Видео — самая тяжёлая задача. Даже лёгкая модель Wan 2.2 5B делает пятисекундный ролик 720p на RTX 4090 почти девять минут. 16 ГБ видеопамяти — нижняя граница, 24–32 ГБ и 64 ГБ оперативной памяти — комфорт: так советует и NVIDIA.
06Программы
Ollama
— бесплатно, Windows, macOS и Linux. Пишете название модели — она скачивается и запускается.
LM Studio
— бесплатно, в том числе для работы. Удобное окно как у чат-бота, модели ищутся прямо в программе.
ComfyUI
— бесплатно, для картинок и видео. Сложнее: работа собирается из блоков, зато новые модели появляются в нём первыми.
07NVIDIA, AMD или Mac
NVIDIA
работает везде и со всеми программами — это самый спокойный выбор.
AMD
для текстовых моделей работает нормально: Ollama и LM Studio её поддерживают. Для картинок на Windows официальная поддержка в ComfyUI появилась только в январе 2026 года, а многие ускорения и дополнения рассчитаны только на NVIDIA.
Mac
с объединённой памятью на 64–128 ГБ запускает большие текстовые модели, которые не влезут ни в одну игровую видеокарту. Но картинки на нём в разы медленнее, а официальной гарантии Apple в России нет.
08Остальное железо
Оперативная память
— от 32 ГБ. Если модель не влезает в видеопамять или вы делаете видео — 64 ГБ.
Накопитель
— NVMe SSD от 1 ТБ: одна модель весит от 5 до 60 ГБ, а пробовать захочется несколько.
Блок питания
— с запасом: нейросеть нагружает видеокарту на полную надолго. Для RTX 5090 — от 1000 Вт.
Процессор
почти не важен, если модель в видеопамяти: хватит Ryzen 5 5600 или Core i5-12400F.
09Две видеокарты
Для текстовых моделей память двух карт складывается: две RTX 3090 запускают модель на 70 млрд. Скорость при этом почти не растёт — вторая карта даёт место, а не ускорение. Для картинок и видео память не складывается: две карты могут делать две картинки одновременно, но не одну большую.
10RTX 3090 с рук: популярный, но рискованный вариант
Б/у RTX 3090 — самый дешёвый способ получить 24 ГБ видеопамяти, её советуют почти все гайды. Но у этих карт память греется сильнее всего: часть микросхем стоит на обратной стороне платы и охлаждается плохо. Многие такие карты работали круглосуточно.
Попросите у продавца скриншот HWiNFO
с температурой памяти (Memory Junction) под нагрузкой. Выше 100 °C — повод отказаться.
Спросите, меняли ли термопрокладки
Замена снижает температуру памяти примерно на 25 °C.
Проверьте карту при встрече
по нашей памятке. Даже если всё хорошо, это значит лишь одно: признаков долгой нагрузки не обнаружено.
11Может, проще в облаке
Если нейросеть нужна пару раз в месяц, дешевле арендовать сервер с видеокартой у российского облака: у Selectel — от 70 ₽ в час. Свой компьютер выгоднее, когда работаете каждый день или не хотите отправлять свои файлы и тексты на чужой сервер.
12Чего не делать
Не берите видеокарту с 8 ГБ для нейросетей
в 2026 году: многие новые модели в неё просто не влезут.
Не гонитесь за самой быстрой картой,
если денег впритык: б/у RTX 3090 на 24 ГБ полезнее для нейросетей, чем новая быстрая карта на 16 ГБ.
Не экономьте на блоке питания:
нейросеть держит видеокарту под полной нагрузкой часами.
Источники
- llama.cpp — размеры моделей в сжатых форматах
- llama.cpp — запуск gpt-oss: память и скорость (18.08.2025)
- Hugging Face — gpt-oss: устройство и требования (05.08.2025)
- Hardware Corner — скорость текстовых моделей на видеокартах (09.12.2025)
- llama.cpp — сводные тесты скорости на видеокартах
- XiongjieDai — тесты видеокарт и Mac на текстовых моделях
- Ollama — поддержка видеокарт
- LM Studio — бесплатно для работы (08.07.2025)
- Z-Image-Turbo — карточка модели
- Wan 2.2 — требования и скорость
- NVIDIA — генерация видео на RTX: видеопамять и оперативная память (17.03.2026)
- ComfyUI — официальная поддержка AMD на Windows (07.01.2026)
- GigaChat 3.1 Lightning — карточка модели
- T-lite-it-2.1 — карточка модели
- YandexGPT 5 Lite — карточка и лицензия
- Tom's Hardware — замена термопрокладок на RTX 3090
- Selectel — серверы с видеокартами
Как считали
- Факты сверены на 31.10.2026. Статью пересматриваем раз в год и когда выходят новые модели.
- Опирались на 17 источников — список в блоке «Источники» выше.
- Названия моделей ведут на их страницы: там характеристики, игры и совместимость.