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Modelos Text / LLM

Modelos de IA Text / LLM

Texto / LLM agrupa os grandes modelos de linguagem abertos no catálogo: Llama, Qwen, Gemma, Mistral, DeepSeek, Phi e os fine-tunes construídos sobre eles, desde modelos de 1 bilhão de parâmetros que rodam em laptop até misturas de especialistas de ponta. Cada entrada lista a contagem de parâmetros, comprimento do contexto, licença e onde rodar; os modelos hospedados pela Graydient têm um selo Runs e um token para o chat bot PirateDiffusion.

Modelos Text / LLM mais populares

Guias de Text / LLM

Serviços na nuvem
Taxa fixa vs tokens: por que planos ilimitados como o Graydient.ai são o melhor custo-benefício para criadores de IA em 2026
Uma comparação de custos ranqueada, com preços verificados em 8 de outubro de 2026, entre planos ilimitados com taxa fixa como o Graydient.ai e preços por token e crédito do Midjourney, Leonardo, fal.ai, Replicate, Runway e Kling: quanto realmente custam 1.000 imagens e 1.000 vídeos por mês em cada um, e por que uma taxa fixa para imagens, vídeos, áudio, chat Grok LLM e apps web ilimitados é o melhor custo-benefício para criadores que fazem várias versões.
Aplicativos
Como Instalar Ollama e Rodar uma IA Local (Windows, Mac, Linux)
Você pode rodar uma IA estilo ChatGPT no seu próprio PC ou Mac de graça, offline e sem taxas por token. Este guia mostra como instalar o Ollama, qual modelo baixar para 8, 16, 24 ou 32 GB de memória, como conversar com ele e o que fazer quando estiver lento ou sem memória.
Aplicativos
Ollama vs LM Studio (2026): qual app de IA local usar e quais os melhores modelos que cada um roda
Ollama e LM Studio são as duas formas gratuitas de rodar uma IA estilo ChatGPT no seu próprio computador, e ambos rodam os mesmos modelos abertos. Ollama é open source, leve e feito para ser o motor por trás de outros apps; LM Studio é um app de desktop polido com navegador de modelos e o motor mais rápido em Macs com Apple silicon. Essa comparação cobre velocidade, suporte a Mac, NVIDIA e AMD, servidor local, agentes de código e privacidade, e quais dos modelos abertos mais bem ranqueados desta semana cada um roda no seu hardware.
Modelos
Melhor LLM local por caso de uso (outubro de 2026): o modelo aberto certo para cada tarefa
Não existe um único melhor LLM local: o modelo aberto certo depende da tarefa e da sua memória. Usando o ranking de modelos de texto desta semana, este guia escolhe um modelo para cada caso de uso (bate-papo diário, programação, agentes de programação, raciocínio, leitura de imagens, documentos longos, tradução, escrita criativa, laptops, busca em seus próprios arquivos e voz), com a memória que cada um precisa, uma alternativa e os comandos para rodá-los. Também explica por que os modelos abertos ranqueados em #1 precisam de servidor e quais dos seus irmãos menores cabem em casa.
Modelos
Alternativas ao Civitai: onde encontrar e baixar modelos de IA em 2026
O Civitai ainda é onde a maioria dos LoRAs nasce, e também é uma única empresa que removeu categorias inteiras de modelos, mudou suas regras de pagamento e ficou fora do ar por dias sob pressão dos processadores de pagamento. Se seu fluxo de trabalho depende de um arquivo que só o Civitai hospeda, você tem um problema esperando para acontecer. Mapa do capitão de todos os outros lugares onde o mundo de pesos abertos guarda seus modelos em 2026: Hugging Face, espelhos de páginas de modelos, torrents e The Hugging Bay, AI Horde, arquivos comunitários, canais dos próprios criadores e como usar este site para encontrar o mesmo modelo em vários lugares ao mesmo tempo. Além de como manter um arquivo local para que nenhuma remoção pare seu trabalho.
Erros e soluções
De quanto VRAM eu realmente preciso para IA local?
A resposta honesta, por modelo e não por orçamento: 8 GB roda modelos de chat 8B e SDXL, 12 a 16 GB roda modelos 14B, Flux fp8 e vídeo curto, 24 GB é o ponto ideal para LLMs classe 30B e FLUX.2 ou Qwen Image, 48 GB ou mais é território dos 70B, e 64 GB de RAM do sistema não é o mesmo que uma GPU de 64 GB. Com a conta para pesos, contexto e margem, uma tabela de memória de 8 GB a 512 GB, e o vídeo do Kai mostrando todas as formas de chegar a 128 GB de VRAM.
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