AI local pe PC: Ce modele poți rula și câtă putere îți trebuie

Inteligența artificială nu mai este rezervată centrelor de date sau serviciilor cloud. În 2026, oricine poate rula modele AI direct pe propriul PC, fie pentru productivitate, programare, generare de imagini sau automatizări complexe. Totuși, performanța depinde mult de hardware și de alegerea modelului potrivit. În acest ghid afli ce modele AI poți rula local, ce resurse îți trebuie și cum să alegi configurația ideală pentru nevoile tale.

De ce să rulezi AI local?

Rularea modelelor AI direct pe PC-ul tău oferă avantaje clare:

• Confidențialitate totală – datele nu părăsesc calculatorul.
• Cost zero pe termen lung – nu plătești API-uri sau abonamente.
• Viteză și control – poți ajusta modele, parametri și fluxuri fără limitări.
• Funcționare offline – ideal pentru lucru mobil sau în zone cu internet slab.

Ce modele AI poți rula local în 2026

1. Modele de limbaj (LLM)

Acestea sunt cele mai populare pentru chat, coding, analiză de text și automatizări.

Modele ușoare (2–8 GB VRAM)

Pot rula pe laptopuri sau PC-uri modeste:

• Gemma 3 – rapid, eficient, excelent pentru taskuri generale.
• Llama 3.1 8B – foarte bun pentru conversație și productivitate.
• Phi 3 Mini – ideal pentru coding și taskuri educaționale.

Modele medii (8–12 GB VRAM)

Pentru utilizatori obișnuiți:

• Llama 3.1 13B – echilibru excelent între calitate și consum.
• Mistral 7B / Mixtral 8x7B – performanță ridicată la cost redus.

Modele mari (12–24 GB VRAM)

Pentru profesioniști și entuziaști:

• Llama 3.1 70B (quantizat) – calitate apropiată de GPT-4.
• DeepSeek V3 – unul dintre cele mai puternice modele open-source.
• DeepSeek R1 – excelent pentru reasoning avansat.

2. Modele pentru imagini

Generare (Stable Diffusion, Flux, SDXL)

• SDXL – necesită 8–12 GB VRAM pentru performanță bună.
• Flux 1.x – mai eficient, rulează chiar și pe 6–8 GB VRAM.
• Stable Diffusion Turbo – ultra-rapid, ideal pentru prototipare.

Editare și upscaling

• Real-ESRGAN, SwinIR, GFPGAN – merg și pe GPU-uri mici (4–6 GB VRAM).

3. Modele audio și voce

• Whisper Large-v3 – transcriere excelentă, recomandat 8–12 GB VRAM.
• RVC / So-VITS – clonare de voce, rulează și pe 4–6 GB VRAM.

Câtă putere îți trebuie pentru AI local?

1. GPU – componenta critică

VRAM-ul este factorul decisiv pentru LLM-uri și generare de imagini.

Recomandări pe niveluri

2. CPU

• Important pentru preprocesare și modele audio.
• Un Ryzen 5 / i5 modern este suficient.
• Pentru fluxuri complexe: Ryzen 7 / i7 sau mai bun.

3. RAM

• Minim 16 GB pentru LLM-uri mici.
• Recomandat 32 GB pentru SDXL și modele mari.
• Profesioniști: 64 GB+ pentru multitasking intens.

4. Stocare

• SSD NVMe obligatoriu pentru încărcare rapidă.
• Modelele mari ocupă mult spațiu:
  • Llama 70B quantizat: 40–60 GB
  • SDXL + LoRA: 10–20 GB
  • Whisper Large: 3 GB

Ce software folosești pentru AI local?

1. Ollama (LLM-uri)

• Cel mai simplu mod de a rula Llama, Mistral, DeepSeek.
• Disponibil pe Windows, macOS și Linux.

2. ComfyUI (imagini)

• Standardul actual pentru generare și editare vizuală.
• Suportă SDXL, Flux, LoRA, ControlNet.

3. Jan (AI desktop assistant)

• Recomandat pentru începători.
• Interfață simplă, suportă multe modele.

Configurații recomandate în funcție de buget

Buget redus (sub 3000 lei)

• GPU: RTX 3050 6GB
• RAM: 16 GB
• Poți rula: LLM-uri 7B, SD 1.5, Whisper medium.

Buget mediu (4000–7000 lei)

• GPU: RTX 3060 12GB / 4060 8GB
• RAM: 32 GB
• Poți rula: Llama 13B, SDXL, Whisper large.

Buget mare (10.000+ lei)

• GPU: RTX 4080/4090
• RAM: 64 GB
• Poți rula: Llama 70B, DeepSeek V3, SDXL Turbo, fluxuri complexe.

Concluzie

Rularea AI local pe PC în 2026 este mai accesibilă ca niciodată. Cu 8–12 GB VRAM acoperi majoritatea scenariilor, iar cu 24 GB VRAM intri în liga profesioniștilor. Modelele open-source precum Llama 3.1, Gemma 3, Mixtral, DeepSeek V3 și SDXL îți oferă putere comparabilă cu soluțiile din cloud, dar cu cost zero și control total.