Материал подробно описывает, как в 2025 году стало проще запускать большие языковые модели (LLM) на локальном оборудовании. Для работы достаточно ПК или ноутбука с не менее чем 16 ГБ ОЗУ, а наличие GPU с большим объёмом видеопамяти значительно ускоряет обработку и позволяет запускать более крупные модели. Рассматриваются популярные открытые модели для локального использования — Llama, Qwen, DeepSeek, Phi, Gemma, Mistral, Granite — и их специализированные версии: для логики (DeepSeek-R1, Phi 4 reasoning), программирования (DeepCoder, Qwen 2.5 Coder), математики (Mathstral, Qwen2 Math), творческих задач (Mistral 7B OpenOrca), а также мультимодальные решения (Granite 3.2 Vision, Llama 3.2 Vision).

Представлены четыре удобных инструмента для локального запуска LLM: Ollama (CLI, интегрируется с OpenWebUI), LM Studio (глубокая настройка и сравнение моделей), Jan (гибкая конфигурация серверов, интеграция с Ollama и LM Studio) и GPT4All (интерфейс чата с функцией LocalDocs). Упомянуты преимущества и ограничения каждого решения, а также ресурс Hugging Face как основной каталог доступных моделей. Материал подчеркивает, что локальный запуск даёт полную автономность и контроль, но пока уступает облачным моделям в масштабах и мощности.