Eseguire un LLM in locale nel 2026 è molto più semplice rispetto a qualche anno fa, ma scegliere il modello giusto resta fondamentale perché prestazioni, qualità dell’output e requisiti hardware cambiano parecchio in base alla famiglia e alla taglia del modello. In questo articolo proveremo a consigliare i migliori LLM da eseguire in locale per categoria e requisiti.
Per l’esecuzione di tali LLM, Ollama resta una delle soluzioni più immediate per avviare modelli da terminale e via API, mentre LM Studio è particolarmente comodo per chi preferisce un’interfaccia grafica, il catalogo integrato e la gestione dei file GGUF.
Nel panorama attuale, i modelli più interessanti per l’uso locale sono Qwen 3 e Qwen 3.5, Gemma 3, DeepSeek-R1, gpt-oss, Phi-4 e Devstral, perché risultano nelle librerie e nelle documentazioni più aggiornate per l’esecuzione locale.
Non esiste però un “migliore in assoluto”: alcuni sono più adatti alla chat generale, altri al coding, altri ancora al reasoning avanzato.
Ollama o LM Studio
Se vuoi installare un modello in pochi minuti e usarlo da riga di comando o via API, Ollama è spesso la scelta più veloce.
Se invece preferisci cercare modelli, scaricarli, testarli in chat e gestire meglio quantizzazione e caricamento locale, LM Studio offre un’esperienza più visuale e più semplice da interpretare per chi non vive di terminale.
Dal punto di vista hardware, LM Studio raccomanda almeno 16 GB di RAM e almeno 4 GB di VRAM dedicata come base generale, ma i modelli davvero interessanti oltre la fascia entry-level richiedono spesso qualcosa in più.
Nel nostro test con LM Studio, abbiamo verificato il requisito minimo con un notebook da 16 GB di RAM e una scheda grafica NVIDIA GTX 1650 che rientra perfettamente in tale requisito, disattivando l’opzione “Offload KV Cache to GPU Memory” disponibile in Settings > Hardware (accessibile con la combinazione dei tasti: [CTRL]+[Maiusc]+[H] su LM Studio).
Requisiti memoria
La regola pratica è semplice: più cresce il modello, più servono RAM e VRAM, e il consumo sale ulteriormente se aumenti il contesto o se il modello non entra interamente nella memoria video.
Quando un modello non sta in VRAM, parte del carico finisce nella RAM di sistema e la velocità cala sensibilmente, quindi non basta che “parta”: deve anche stare comodo sull’hardware per essere davvero usabile.
La tabella sotto usa stime prudenti per versioni GGUF quantizzate, tipicamente Q4 o Q5, che sono quelle più realistiche per Ollama e LM Studio su PC consumer.
Migliori LLM per categoria
Per la maggior parte degli utenti, il miglior punto di partenza oggi è Qwen 3 o Qwen 3.5 nella fascia 7B-8B, perché rappresentano un equilibrio molto buono tra qualità generale, disponibilità di varianti e requisiti hardware ancora gestibili.
Se il tuo obiettivo è il reasoning, DeepSeek-R1 resta uno dei nomi più forti nel catalogo locale attuale, ma richiede più memoria per dare il meglio.
Se cerchi efficienza, Gemma 3 e Phi-4-mini sono tra le scelte più sensate su macchine compatte o notebook con risorse limitate.
Per il coding, Devstral e gpt-oss sono particolarmente interessanti perché si posizionano bene nei flussi da sviluppatore e nei casi d’uso agentici.
Se invece vuoi un modello “universale” da tenere sempre pronto sul PC, la fascia 7B-8B resta quella che offre il miglior rapporto tra qualità, memoria richiesta e facilità d’uso e quindi consigliamo Qwen 3.5.
Qual è il miglior LLM locale da usare nel 2026?
Se devi sceglierne uno solo, Qwen 3 o Qwen 3.5 sono oggi tra le opzioni più equilibrate per uso generale in locale.
Quanta RAM serve per usare un LLM in locale?
LM Studio consiglia almeno 16 GB di RAM come base generale, ma i modelli da 7B a 14B iniziano a diventare davvero comodi da usare quando hai anche una quantità adeguata di VRAM o abbastanza RAM libera per il caricamento locale.
Posso usare questi modelli anche senza GPU dedicata?
Sì, molti modelli possono partire anche su CPU e RAM di sistema, ma quando il modello non entra in VRAM le prestazioni peggiorano in modo evidente.
Meglio Ollama o LM Studio?
Ollama è ideale se vuoi semplicità, terminale e API con cui puoi anche ottenere un’interfaccia web; LM Studio è più adatto se preferisci un catalogo visuale, gestione dei modelli e un’interfaccia grafica desktop.
In ogni caso, sotto i 16 GB di RAM conviene restare su modelli piccoli come quelli che avevamo consigliato nella guida su Ollama, tra 16 e 32 GB si apre il vero mondo dei modelli 7B-14B, mentre sopra quella soglia iniziano a diventare realistici i modelli pensati per coding serio e reasoning più avanzato.