LM Studio

Запуск LLM локально на своём компьютере — без облака и подписок

Провайдер
LM Studio
Тип
Приложение
Цена от
$0

Ключевые особенности

  • Локальный запуск LLM
  • Без интернета и подписок
  • Визуальный интерфейс
  • Поддержка GGUF моделей

Обзор

LM Studio — приложение для запуска LLM локально на своём компьютере. Без облака, без подписок, без интернета. Модели скачиваются и работают полностью на устройстве.

Быстрый старт

  1. Скачать LM Studio с lmstudio.ai
  2. В поиске найти deepseek или llama — выбрать модель по размеру
  3. Скачать модель (от 2 до 30+ GB в зависимости от размера)
  4. Начать диалог — модель работает полностью локально

Выбор модели по железу

RAMРекомендованный размер модели
8 GB7B параметров (базовые задачи)
16 GB13-14B (хорошее качество)
32 GB+33B+ (приближается к облачным)

Демо: срез знаний

На уроке был показан наглядный эксперимент: локальному DeepSeek задали вопрос «Что произошло 15 марта 2025?» — модель начала уверенно генерировать выдуманные события. Наглядная демонстрация: локальная модель не знает ничего после даты обучения и не может проверить информацию.

Скорость: локальное vs облачное

МодельСкоростьСтоимость
Локальный DeepSeek (LM Studio)~13 токенов/секБесплатно
Облачный Claude Opus~80 токенов/сек$15/1M input

Локальные модели в 6 раз медленнее, но данные не покидают устройство и нет лимитов.

Когда использовать

  • Обучение — наглядная демонстрация работы LLM: видно генерацию токенов, скорость
  • Эксперименты — бесплатный запуск без лимитов
  • Приватность — данные не покидают устройство
  • Офлайн — работа без интернета

Когда НЕ использовать

  • Для продуктивной разработки — облачные модели значительно быстрее и качественнее
  • Для сложных задач — локальные 7B модели не сравнятся с Opus по качеству

В курсе

УрокКонтекст
Урок 2Наглядный пример: thinking models, срез знаний, разница между local и cloud

Ссылки

Связанное

  • DeepSeek — модель для запуска в LM Studio
  • LLM — концепция, которую LM Studio демонстрирует на практике
  • Токен — наглядная генерация токенов
Официальный сайт →Редактировать на GitHub →