Equipe LivoPC · Síntese editorial assistida por IA
Como planejar um PC para IA local em 2026
Dimensione inferência de texto a partir do modelo, da memória e do contexto, com requisitos e limites documentados.
Atualizado em · Jogos e aplicativos
O que considerar primeiro
Para inferência local de texto, escolha primeiro o aplicativo, o modelo, a quantização e o tamanho de contexto. Só então confira RAM, VRAM e suporte do backend. Não existe uma configuração única que atenda a todo trabalho com IA.
O escopo é inferência de texto. Treinamento, geração de imagens e serviços em nuvem não estão dimensionados aqui. Não medimos tokens por segundo nem garantimos que um modelo caiba na memória de uma GPU do catálogo.
1. Descreva a carga de trabalho
Registre o modelo e a versão, o formato distribuído, a quantização, a quantidade de sessões e o contexto pretendido. Usar uma interface local não significa executar todo o processamento na GPU. Confira também as instruções do aplicativo e do modelo antes de selecionar hardware.
2. Separe requisito do aplicativo de memória do modelo
As orientações do LM Studio abaixo servem para o aplicativo no Windows x64. Não são uma promessa de capacidade para qualquer modelo. O Ollama documenta que contextos maiores exigem mais memória; tamanho do arquivo do modelo, por si só, não representa toda a memória necessária na execução.
3. Confirme suporte e espaço para expansão
Verifique a combinação de sistema operacional, backend e modelo exato da GPU na documentação atual do runtime. Registre essas pendências no plano. Depois confira fonte, cabos, gabinete, slots e memória com as ferramentas de compatibilidade já disponíveis na LivoPC.
4. Compare com uma medição reproduzível
Se usar benchmarks externos, anote modelo, quantização, contexto, versões e configuração completa. Não compare números de tarefas diferentes como se fossem intercambiáveis. Planeje primeiro uma configuração revisável; registre uma peça como comprada ou instalada somente quando isso acontecer.
Orientações do aplicativo para Windows x64; inferência local de texto
LM Studio
- CPU
- Suporte a AVX2 exigido no Windows x64
- RAM
- 16 GB ou mais recomendados pelo aplicativo
- GPU dedicada
- Pelo menos 4 GB de VRAM recomendados pelo aplicativo
Essas recomendações não dimensionam um modelo específico. Modelo, quantização, contexto, backend e suporte da GPU precisam ser conferidos separadamente. Treinamento e geração de imagens têm outras necessidades.
Fonte consultada em : LM Studio — requisitos do sistema.
Meu plano para IA local
Este plano começa sem peças: os requisitos do aplicativo não bastam para dimensionar o seu modelo. Preencha a carga de trabalho e compare alternativas no montador.
Você pode explorar e planejar sem conta. As peças entram como planejadas; o diagnóstico fica no montador.
Encontre opções para o seu plano
Compare peças e ofertas no seu país. Nos filtros, defina o valor máximo e confira as pendências da configuração antes de escolher.
Você pode explorar e planejar sem conta. As peças entram como planejadas; o diagnóstico fica no montador.
Como este guia foi preparado
Roteiro próprio baseado na documentação pública indicada abaixo, consultada nas datas de cada referência. Não realizamos ensaios de desempenho ou inspeção física para este texto. Confira a documentação atual do seu modelo e revisão antes de agir; exemplos não são recomendações universais de compra.
- LM Studio — requisitos do sistema · consulta em
- Ollama — contexto e uso de memória · consulta em
- Ollama — suporte de GPU · consulta em