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Calculadora de VRAM para modelos de linguagem locais: escolha a GPU ou o chip Apple e veja quais modelos de código aberto podem rodar, com recomendações e comandos de execução.

Título da página:Local LLM VRAM calculator — which LLM can your GPU or Mac run? | RunMyLLM

Programação e desenvolvimentoPesquisa e dados Implantação local de modelosSeleção de VRAM e hardwareComparação de modelos open source Orientado por palavras-chave Novos na classificação nos últimos 30 dias
10–50 mil
2026-08-21
—
Não

Visão geral

Dados atualizados semanalmente; explicação dos valores estimados em Sobre os dados

Stack tecnológicoNão identificado
CategoriaProgramação e desenvolvimento / Pesquisa e dados
Tipo de palavra-chavePalavras de cauda longa
Status do siteNormal
Visitas mensais estimadas28.8K
Tendência dos últimos três meses
Variação mensal+186%
Ranking público401,048

Análise por IA

Elaborado por um grande modelo com base no conteúdo da landing page; julgamentos especulativos estão sinalizados.

A quem ajuda e que problema resolve

Quem quer rodar modelos de código aberto localmente não sabe qual modelo, qual quantização e qual comprimento de contexto sua GPU ou memória do Mac consegue suportar.

Anterior

Estima manualmente pesos e KV cache com posts de fóruns, discussões no Reddit e planilhas dispersas, baixando modelos por tentativa e erro.

Agora

Escolha o dispositivo e depois o uso, vendo diretamente modelos compatíveis, tamanho de quantização, KV cache, tokens/s estimados e um comando de execução.

Em comparação

A maioria dos similares só calcula o tamanho dos pesos; esta fornece KV cache, comprimento de contexto, estimativa de velocidade e modelos recomendados por cenário de tarefa.

Público-alvo:Entusiastas de implantação local, Desenvolvedores independentes de IA, Desenvolvedores comprando GPU ou Mac Pontos fortes:Recomenda modelos diretamente por uso, sem precisar escolher sozinho, Considera KV cache e contexto, resultado mais próximo da realidade, Inclui um comando de execução pronto para usar Disposição para pagar:Baixo

Fase de crescimento

Aproximadamente 29 mil visitas, crescimento de 186%, em fase inicial de rápida ascensão, período de tração de tráfego de ferramenta.

Estratégias de aquisição

Supõe-se principalmente buscas de cauda longa como "local llm vram calculator" e "which llm can my gpu run", além de retorno por atualização semanal do catálogo de modelos.

Barreiras competitivas

Barreira relativamente baixa, lógica de cálculo fácil de copiar; vantagem em hábito de uso formado por atualização semanal do catálogo, recomendações por tarefa e geração de comandos.

Modelo de cobrança

Nenhum canal de cobrança ou indício de preço detectado na página; atualmente provavelmente gratuito, sem entrada de assinatura ou paga.

Busca, backlinks e monetização

Backlinks e selos

aiarticlepricer.com

Canais de pagamento e preços

Não detectado

Pontuação de monetização36.1

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