{"id":2414,"date":"2026-08-27T20:02:45","date_gmt":"2026-08-27T20:02:45","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2414"},"modified":"2026-08-27T20:02:45","modified_gmt":"2026-08-27T20:02:45","slug":"local-llm-models","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-models\/","title":{"rendered":"Modelli LLM locali: guida completa all'esecuzione di modelli AI sul proprio hardware"},"content":{"rendered":"<div class=\"convly-tldr\"><strong>In breve:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Local LLM models run on your hardware without API calls. Popular options include Llama 3.1 (8B-405B), Mistral 7B, Phi-3, and Gemma 2.<\/li>\n<li>Usate Ollama per la configurazione pi\u00f9 semplice (<code>ollama run llama3.1<\/code>), LM Studio for a GUI, or llama.cpp for maximum control.<\/li>\n<li>Un modello da 8 miliardi di parametri richiede 6-8 GB di VRAM con quantizzazione a 4 bit, mentre per la precisione completa servono 16 GB. I modelli da 70 miliardi di parametri necessitano di almeno 40 GB di VRAM oppure di offloading sulla RAM di sistema.<\/li>\n<li>La quantizzazione (GGUF, GPTQ, AWQ) riduce le dimensioni del modello del 50-75% con una perdita minima di qualit\u00e0, rendendo cos\u00ec pratico il deployment locale su hardware consumer.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>I modelli LLM locali sono modelli linguistici di intelligenza artificiale che vengono eseguiti interamente sul vostro hardware \u2014 desktop, laptop o server \u2014 senza inviare dati a API esterne. Scaricate i pesi del modello, li caricate in memoria ed eseguite l'inferenza in locale. Questo garantisce totale privacy, assenza di costi per ogni token generato, funzionamento offline e pieno controllo sul comportamento del modello. Il compromesso consiste nell'investimento iniziale sull'hardware e in un'inferenza pi\u00f9 lenta rispetto ai provider cloud, che operano su infrastrutture altamente ottimizzate.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_86 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a90c80150ae1\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a90c80150ae1\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-models\/#Popular_Local_LLM_Models\" >Modelli LLM locali popolari<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-models\/#Hardware_Requirements\" >Requisiti hardware<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-models\/#Running_Local_LLM_Models\" >Esecuzione di modelli LLM locali<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-models\/#Model_Formats_and_Quantization\" >Formati dei modelli e quantizzazione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-models\/#Choosing_a_Local_LLM_Model\" >Scelta di un modello LLM locale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-models\/#Frequently_Asked_Questions\" >Domande frequenti<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Popular_Local_LLM_Models\"><\/span>Modelli LLM locali popolari<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Al 2026, questi modelli offrono il miglior equilibrio tra qualit\u00e0 e accessibilit\u00e0 hardware per il deployment locale:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Modello<\/th>\n<th>Parametri<\/th>\n<th>VRAM (4-bit)<\/th>\n<th>VRAM (16 bit)<\/th>\n<th>Ideale per<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Llama 3.1<\/td>\n<td>8B \/ 70B \/ 405B<\/td>\n<td>6 GB \/ 40 GB \/ 240 GB<\/td>\n<td>16 GB \/ 140 GB \/ 810 GB<\/td>\n<td>Uso generico, programmazione, ragionamento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Mistral 7B v0.3<\/td>\n<td>7B<\/td>\n<td>5 GB<\/td>\n<td>14 GB<\/td>\n<td>Inferenza rapida, ottimo rapporto qualit\u00e0\/dimensioni<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Phi-3-medium<\/td>\n<td>14B<\/td>\n<td>9 GB<\/td>\n<td>28 GB<\/td>\n<td>Ragionamento efficiente, adatto alle GPU consumer<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gemma 2<\/td>\n<td>9B \/ 27B<\/td>\n<td>6 GB \/ 18 GB<\/td>\n<td>18 GB \/ 54 GB<\/td>\n<td>Seguimento di istruzioni, ottimizzato per la sicurezza<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 2.5<\/td>\n<td>7B \/ 72B<\/td>\n<td>5 GB \/ 42 GB<\/td>\n<td>14 GB \/ 144 GB<\/td>\n<td>Multilingue, eccellente in matematica e programmazione<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek-Coder-V2<\/td>\n<td>16B \/ 236B<\/td>\n<td>10 GB \/ 140 GB<\/td>\n<td>32 GB \/ 472 GB<\/td>\n<td>Generazione e comprensione del codice<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Le stime della VRAM sono approssimative e variano in base alla lunghezza del contesto e alla dimensione del batch. Usate il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-vram-calculator\/\">Calcolatore VRAM<\/a> per requisiti precisi in base alla vostra configurazione, oppure consultate <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/vram-requirements-every-major-llm-2026\/\">Requisiti VRAM per modello<\/a> per specifiche dettagliate su oltre 37 modelli.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hardware_Requirements\"><\/span>Requisiti hardware<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I modelli LLM locali vengono caricati interamente in memoria durante l'inferenza. \u00c8 possibile eseguirli sulla VRAM della GPU, sulla RAM di sistema o su una combinazione di entrambe:<\/p>\n<h3>GPU (pi\u00f9 veloce)<\/h3>\n<p>Le GPU NVIDIA con supporto CUDA offrono le migliori prestazioni. Le GPU AMD funzionano tramite ROCm, ma con un supporto strumentale inferiore. Apple Silicon (M1\/M2\/M3) utilizza memoria unificata ed esegue i modelli in modo efficiente tramite Metal.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Entry level:<\/strong> RTX 3060 12GB or RTX 4060 Ti 16GB runs 7-8B models at 4-bit quantization<\/li>\n<li><strong>Fascia media:<\/strong> La RTX 4090 da 24 GB gestisce modelli da 30 miliardi di parametri quantizzati oppure modelli da 13 miliardi di parametri in precisione completa<\/li>\n<li><strong>Alta gamma:<\/strong> L'A6000 da 48 GB o due GPU consumer in configurazione multi-GPU permettono di eseguire modelli da 70 miliardi di parametri con quantizzazione a 4 bit<\/li>\n<\/ul>\n<p>Consultate il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-local-llms-2026\/\">le migliori GPU per LLM locali<\/a> guida per i benchmark di prestazioni e i rapporti prezzo\/prestazioni.<\/p>\n<h3>CPU (pi\u00f9 lenta ma accessibile)<\/h3>\n<p>Qualsiasi CPU moderna pu\u00f2 eseguire modelli LLM locali utilizzando la RAM di sistema, sebbene con una velocit\u00e0 di inferenza 10-50 volte inferiore rispetto a quella su GPU. Questa soluzione \u00e8 praticabile per modelli piccoli (7-8 miliardi di parametri) o quando la privacy ha priorit\u00e0 sulla velocit\u00e0.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Minimo:<\/strong> 16 GB di RAM per modelli da 7B con quantizzazione a 4 bit<\/li>\n<li><strong>Consigliato:<\/strong> 32 GB o pi\u00f9 di RAM per un funzionamento agevole con finestre di contesto pi\u00f9 ampie<\/li>\n<li><strong>Server:<\/strong> 128 GB o pi\u00f9 di RAM consentono l\u2019esecuzione di modelli da 70B su sistemi basati esclusivamente su CPU<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Ibrido (GPU + CPU)<\/h3>\n<p>La maggior parte dei framework supporta il caricamento parziale (offloading): alcuni strati vengono caricati sulla GPU, mentre gli altri vengono gestiti dalla RAM. Un modello da 70B potrebbe ad esempio utilizzare 24 GB di VRAM + 32 GB di RAM, ottenendo un\u2019accelerazione dell\u2019inferenza pari a 3-5 volte rispetto all\u2019esecuzione su CPU esclusivamente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Running_Local_LLM_Models\"><\/span>Esecuzione di modelli LLM locali<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Ollama (la soluzione pi\u00f9 semplice)<\/h3>\n<p>Ollama incapsula llama.cpp fornendo un\u2019interfaccia a riga di comando intuitiva e un registro di modelli. \u00c8 il modo pi\u00f9 rapido per iniziare:<\/p>\n<pre><code># Installazione su macOS\/Linux\ncurl -fsSL https:\/\/ollama.ai\/install.sh | sh\n\n# Windows: scarica l'installer da ollama.ai\n\n# Esegui un modello (viene scaricato automaticamente)\nollama run llama3.1\n\n# Elenca i modelli disponibili\nollama list\n\n# Scarica un modello specifico\nollama pull mistral:7b-instruct-q4_0\n<\/code><\/pre>\n<p>Ollama seleziona automaticamente GPU o CPU, gestisce la quantizzazione e si occupa del download dei modelli. Per informazioni dettagliate su installazione e configurazione, consulta la <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">Guida completa a Ollama<\/a> documentazione ufficiale <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/how-to-install-ollama-2026\/\">come installare Ollama<\/a> oppure passa direttamente alla sezione<\/p>\n<p>Esplora i 100+ modelli disponibili nel <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-models-list-2026\/\">Elenco modelli Ollama<\/a>catalogo ufficiale di Ollama <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/\">I migliori modelli locali per Ollama<\/a>.<\/p>\n<h3>LM Studio (interfaccia grafica)<\/h3>\n<p>LM Studio fornisce un\u2019applicazione desktop per Windows, macOS e Linux dotata di un\u2019interfaccia chat e di un browser per modelli. Scaricala da lmstudio.ai, avviala, cerca i modelli nella scheda \"Scopri\" e clicca su \"Scarica\". I modelli utilizzano il formato GGUF e vengono caricati con livelli di quantizzazione regolabili.<\/p>\n<p>LM Studio mostra in tempo reale l\u2019utilizzo della VRAM e la velocit\u00e0 di inferenza, semplificando l\u2019ottimizzazione delle impostazioni. Inoltre, avvia un server API locale compatibile con OpenAI all\u2019indirizzo <code>http:\/\/localhost:1234\/v1<\/code> http:\/\/localhost:1234 <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/lm-studio-complete-guide-2026\/\">Guida completa a LM Studio<\/a> per le funzionalit\u00e0 avanzate.<\/p>\n<h3>llama.cpp (soluzione avanzata)<\/h3>\n<p>llama.cpp \u00e8 il motore sottostante di Ollama e LM Studio, che offre il massimo controllo agli sviluppatori:<\/p>\n<pre><code># Clona e compila\ngit clone https:\/\/github.com\/ggerganov\/llama.cpp\ncd llama.cpp\nmake\n\n# Con supporto CUDA\nmake LLAMA_CUDA=1\n\n# Esegui l'inferenza\n.\/main -m models\/llama-3.1-8b-instruct-q4_0.gguf -p \"Spiega la computazione quantistica\" -n 512 --gpu-layers 35\n<\/code><\/pre>\n<p>Il <code>--gpu-layers<\/code> controlla quanti strati del transformer vengono caricati sulla GPU anzich\u00e9 sulla RAM. Valori pi\u00f9 alti richiedono pi\u00f9 VRAM ma garantiscono prestazioni migliori. Inizia impostando questo valore a met\u00e0 del numero totale di strati del modello e regolalo in base ai risultati.<\/p>\n<h3>Altri strumenti<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>text-generation-webui:<\/strong> Interfaccia web con estensioni e supporto per pi\u00f9 backend<\/li>\n<li><strong>vLLM:<\/strong> Server di inferenza ottimizzato per distribuzioni produttive ad alto throughput<\/li>\n<li><strong>LocalAI:<\/strong> Sostituto plug-and-play dell\u2019API OpenAI che supporta diversi formati di modelli<\/li>\n<li><strong>Jan:<\/strong> Applicazione desktop simile a LM Studio, con particolare attenzione alla privacy<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Model_Formats_and_Quantization\"><\/span>Formati dei modelli e quantizzazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La quantizzazione riduce la precisione del modello da numeri in virgola mobile a 16 o 32 bit a 8 bit, 4 bit o precisione mista, riducendo i requisiti di memoria del 50-75% con una perdita di qualit\u00e0 del 2-5%. Differenti formati sono ottimizzati per hardware specifico:<\/p>\n<h3>GGUF (Ollama, LM Studio, llama.cpp)<\/h3>\n<p>GGUF \u00e8 il formato standard per il deployment locale. Livelli comuni di quantizzazione:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Q4_0:<\/strong> 4 bit, dimensione minima, perdita di qualit\u00e0 del 5-10%<\/li>\n<li><strong>Q4_K_M:<\/strong> 4 bit con precisione mista, ottimo compromesso tra qualit\u00e0 e dimensione<\/li>\n<li><strong>Q5_K_M:<\/strong> 5 bit, qualit\u00e0 migliore rispetto a Q4, pur mantenendo dimensioni contenute<\/li>\n<li><strong>Q8_0:<\/strong> 8 bit, perdita di qualit\u00e0 minima, file pi\u00f9 grandi<\/li>\n<li><strong>F16:<\/strong> Precisione completa a 16 bit, nessuna quantizzazione<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per la maggior parte degli utilizzi, Q4_K_M o Q5_K_M offrono il miglior rapporto qualit\u00e0\/dimensione. Usa Q8_0 o F16 solo se disponi di VRAM in abbondanza e hai bisogno della massima accuratezza.<\/p>\n<h3>GPTQ (inferenza in Python)<\/h3>\n<p>GPTQ effettua la quantizzazione a 4 bit o 3 bit e ottimizza l\u2019inferenza su GPU tramite librerie come AutoGPTQ o ExLlama. \u00c8 molto diffuso nei flussi di lavoro basati su Hugging Face Transformers. I modelli GPTQ vengono caricati pi\u00f9 rapidamente rispetto a quelli GGUF, ma richiedono ambienti Python.<\/p>\n<h3>AWQ (inferenza GPU veloce)<\/h3>\n<p>AWQ (Activation-aware Weight Quantization) preserva maggiore accuratezza rispetto a GPTQ a 4 bit proteggendo i pesi pi\u00f9 importanti. Richiede motori di inferenza compatibili con AWQ, come vLLM o TGI.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Choosing_a_Local_LLM_Model\"><\/span>Scelta di un modello LLM locale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Scegli la dimensione del modello in base al tuo hardware e al caso d\u2019uso:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Modelli da 7-8B:<\/strong> Si adattano alle GPU consumer (12-16 GB di VRAM), offrono risposte rapide ed \u00e8 ideale per chat e compiti semplici<\/li>\n<li><strong>Modelli da 13-14B:<\/strong> Richiedono 20-24 GB di VRAM e offrono un miglioramento evidente nelle capacit\u00e0 di ragionamento e nell\u2019esecuzione di istruzioni<\/li>\n<li><strong>Modelli da 30-34B:<\/strong> Necessitano di almeno 40 GB di VRAM o di una configurazione ibrida GPU+RAM, avvicinandosi alla qualit\u00e0 di GPT-3.5<\/li>\n<li><strong>Modelli da 70 miliardi in su:<\/strong> Richiedono hardware server o una quantizzazione aggressiva, competono con GPT-4 su molti compiti<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esplora le specifiche e i punteggi dei benchmark per 37 modelli nella <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/models\/\">Database di modelli IA<\/a>, oppure confronta le classifiche nella <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-leaderboard\/\">Classifica LLM<\/a> ordinata in base all\u2019intelligenza, al prezzo e alla lunghezza del contesto.<\/p>\n<p>Per l\u2019analisi dei costi, utilizza il <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">calcolatore self-hosting vs API<\/a> per calcolare il punto di pareggio tra i costi dell\u2019hardware locale e quelli delle API cloud. I modelli locali comportano un costo iniziale maggiore, ma hanno un costo marginale nullo per token, risultando pi\u00f9 economici ad alto volume.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_Asked_Questions\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Posso eseguire modelli LLM locali su un laptop?<\/h3>\n<p>S\u00ec, purch\u00e9 disponiate di almeno 16 GB di memoria unificata (Apple Silicon) oppure di almeno 16 GB di RAM pi\u00f9 una GPU dedicata con almeno 8 GB di VRAM. I MacBook Pro dotati di chip M1 Max\/Ultra, M2 Pro\/Max o M3 Max eseguono in modo efficiente modelli da 7 a 13 miliardi di parametri. I laptop Windows\/Linux equipaggiati con GPU mobili RTX 4060-4090 gestiscono modelli da 7 a 30 miliardi di parametri, a seconda della quantit\u00e0 di VRAM disponibile. L'inferenza basata esclusivamente sulla CPU funziona su qualsiasi laptop con almeno 16 GB di RAM, ma risulta 10-50 volte pi\u00f9 lenta.<\/p>\n<h3>Quanto sono pi\u00f9 lenti i modelli LLM locali rispetto ai provider API?<\/h3>\n<p>Dipende dall'hardware. Un modello da 7 miliardi di parametri su una RTX 4090 genera 80-120 token al secondo, prestazioni paragonabili alla latenza offerta dalle API. Lo stesso modello su CPU genera invece 5-15 token al secondo. Modelli pi\u00f9 grandi (70 miliardi di parametri e oltre) su hardware consumer generano soltanto 2-10 token al secondo, anche con accelerazione GPU. I provider cloud utilizzano cluster H100 ottimizzati per il throughput, ma i modelli locali eliminano completamente la latenza di rete: la risposta al primo token \u00e8 istantanea.<\/p>\n<h3>I modelli LLM locali richiedono accesso a Internet?<\/h3>\n<p>No, una volta scaricati. I pesi del modello vengono scaricati una sola volta (da 1 a 150 GB, a seconda delle dimensioni del modello), dopodich\u00e9 l'inferenza avviene interamente in modalit\u00e0 offline. Ollama, LM Studio e llama.cpp memorizzano i modelli nella cache locale. Ci\u00f2 rende i modelli LLM locali adatti a ambienti isolati (air-gapped), viaggi o attivit\u00e0 sensibili dal punto di vista della privacy, dove nessun dato pu\u00f2 lasciare la propria rete.<\/p>\n<h3>Qual \u00e8 la differenza di qualit\u00e0 tra modelli quantizzati e modelli a precisione piena?<\/h3>\n<p>La quantizzazione a 4 bit (Q4_K_M) comporta una perdita di qualit\u00e0 del 2\u20135% sulla maggior parte dei benchmark rispetto alla precisione a 16 bit, con impatti principalmente sul ragionamento complesso e sul richiamo fattuale. La quantizzazione a 8 bit comporta una perdita inferiore all\u20191%. Per chat, assistenza nella programmazione ed elaborazione di documenti, la maggior parte degli utenti non riesce a distinguere Q4_K_M da F16. Per applicazioni critiche che richiedono la massima accuratezza (medica, legale, scientifica), utilizza Q8_0 o F16, se disponi della VRAM necessaria.<\/p>\n<h3>Posso effettuare il fine-tuning di modelli LLM locali?<\/h3>\n<p>S\u00ec, utilizzando librerie come Axolotl, Ludwig o Hugging Face TRL. Il fine-tuning richiede pi\u00f9 VRAM rispetto all'inferenza: prevedete almeno 24 GB per il fine-tuning completo di un modello da 7 miliardi di parametri, oppure 12-16 GB con metodi efficienti dal punto di vista dei parametri, come LoRA. I pesi ottenuti dal fine-tuning sostituiscono o integrano quelli del modello base, quindi potrete distribuire il modello affinato utilizzando gli stessi strumenti (Ollama, LM Studio, llama.cpp) dopo averlo convertito nel formato GGUF o in un altro formato compatibile con l'inferenza.<\/p>\n<h3>Quale modello LLM locale si avvicina di pi\u00f9 alla qualit\u00e0 di ChatGPT?<\/h3>\n<p>Llama 3.1 70B approaches GPT-4&#8217;s quality on reasoning and instruction following, while Llama 3.1 405B matches or exceeds it on many benchmarks. For GPT-3.5-level quality, Llama 3.1 8B, Mistral 7B, or Qwen 2.5 14B are sufficient. No local model fully replicates ChatGPT&#8217;s behavior since ChatGPT uses retrieval augmentation, multiple models, and post-processing, but raw model capabilities are now comparable at the 70B+ scale.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>TL;DR:Local LLM models run on your hardware without API calls. Popular options include Llama 3.1 (8B-405B), Mistral 7B, Phi-3, and [\u2026]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2415,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-2414","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2414","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2414"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2414\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2416,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2414\/revisions\/2416"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2415"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2414"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2414"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2414"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}