{"id":788,"date":"2026-06-06T01:59:11","date_gmt":"2026-06-06T01:59:11","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/"},"modified":"2026-08-01T06:47:17","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:17","slug":"best-local-llms-to-run-on-ollama-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/","title":{"rendered":"I migliori modelli linguistici locali da eseguire su Ollama nel 2026 (ordinati per caso d\u2019uso)"},"content":{"rendered":"<p>Ollama pu\u00f2 eseguire oltre cento modelli, ed \u00e8 proprio per questo che molte persone restano bloccate nella scelta. La buona notizia \u00e8 che ne servono solo pochi. Questa guida ordina i migliori modelli linguistici locali del 2026 in base al compito che intendi svolgere \u2014 lavoro generico, programmazione, ragionamento o esecuzione su hardware limitato \u2014 indicando anche la quantit\u00e0 di memoria richiesta da ciascuno.<\/p>\n<p>Nuovo qui? Inizia con <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">cos\u2019\u00e8 Ollama<\/a>, quindi <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-system-requirements-2026\/\">verifica le caratteristiche del tuo hardware<\/a> prima di scaricare qualsiasi cosa.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Miglior strumento versatile:<\/strong> <strong>Gemma 4 26B A4B<\/strong> \u2014 supporto per chiamata di strumenti e visione, eseguibile agevolmente, la scelta pi\u00f9 pratica per la maggior parte degli utenti. <code>ollama run gemma4<\/code><\/li>\n<li><strong>Ideale per la programmazione:<\/strong> <strong>Qwen 3.6 27B<\/strong> \u2014 il miglior modello denso per la programmazione, con un punteggio del ~77% su SWE-bench; richiede circa 22 GB di VRAM.<\/li>\n<li><strong>Ideale per il ragionamento\/matematica:<\/strong> <strong>DeepSeek-R1 7B<\/strong> \u2014 prestazioni migliori nella catena di ragionamento eseguibili su dispositivi di piccole dimensioni.<\/li>\n<li><strong>Ideale per hardware limitato:<\/strong> <strong>Gemma2 2B<\/strong> \u2014 eseguibile con circa 1,7 GB di RAM, perfettamente funzionante anche su un laptop con CPU senza GPU.<\/li>\n<li><strong>Licenza commerciale pi\u00f9 sicura:<\/strong> Qwen 3 e Gemma 4 sono rilasciati sotto licenza Apache 2.0.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a745a0de3eae\" 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-6a745a0de3eae\"  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\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#How_to_think_about_picking_a_model\" >Come scegliere un modello<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_all-rounder_Gemma_4_26B_A4B\" >Miglior modello universale: Gemma 4 26B A4B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_for_coding_Qwen_36_27B\" >Ideale per la programmazione: Qwen 3.6 27B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_for_reasoning_and_math_DeepSeek-R1_7B\" >Ideale per il ragionamento e la matematica: DeepSeek-R1 7B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_for_weak_hardware_Gemma2_2B\" >Ideale per hardware limitato: Gemma2 2B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Best_for_enterprise_scale_Qwen3_235B-A22B\" >Ideale per applicazioni aziendali su larga scala: Qwen3 235B-A22B<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Quick_comparison\" >Confronto rapido<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#A_simple_decision_path\" >Un semplice percorso decisionale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Quantization_why_the_same_model_can_need_4_GB_or_14_GB\" >Quantizzazione: perch\u00e9 lo stesso modello pu\u00f2 richiedere 4 GB o 14 GB<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_think_about_picking_a_model\"><\/span>Come scegliere un modello<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Tre fattori determinano quale modello sia il \u00abmigliore\u00bb per te, nell\u2019ordine seguente:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Quali modelli pu\u00f2 supportare il tuo hardware?<\/strong> Un modello deve rientrare nella tua RAM o VRAM (nella sua versione quantizzata). Il miglior modello che <em>non puoi<\/em> eseguire \u00e8 inutile. Confronta le dimensioni richieste con le specifiche del tuo sistema utilizzando la nostra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-system-requirements-2026\/\">guida ai requisiti di sistema<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Qual \u00e8 il compito da svolgere?<\/strong> Programmazione, conversazione generica, ragionamento e elaborazione di documenti richiedono modelli diversi. Un ottimo programmatore non \u00e8 sempre un ottimo scrittore.<\/li>\n<li><strong>La licenza \u00e8 importante?<\/strong> Se stai sviluppando un prodotto, preferisci modelli con licenza Apache 2.0 (Qwen 3, Gemma 4) rispetto a quelli con licenze pi\u00f9 restrittive.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_all-rounder_Gemma_4_26B_A4B\"><\/span>Miglior modello universale: Gemma 4 26B A4B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il modello di Google <strong>Gemma 4 26B A4B<\/strong> (rilasciato ad aprile 2026) \u00e8 quello che consiglieremmo alla maggior parte degli utenti. Si tratta di un modello basato su architettura \u00abmixture-of-experts\u00bb, con supporto integrato per la chiamata di strumenti e la visione artificiale, e offre prestazioni eccellenti rispetto alle sue esigenze di memoria \u2014 rendendolo ideale per agenti locali, chiamate di funzioni e output strutturati. \u00c8 rilasciato con licenza Apache 2.0, quindi puoi utilizzarlo liberamente anche a fini commerciali.<\/p>\n<pre><code>ollama run gemma4\n<\/code><\/pre>\n<p>Se cerchi un singolo modello per conversazioni, programmazione leggera, riassunti ed elaborazione tramite agenti, questa \u00e8 la scelta predefinita pi\u00f9 sicura.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_for_coding_Qwen_36_27B\"><\/span>Ideale per la programmazione: Qwen 3.6 27B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per scrivere e ristrutturare codice in locale \u2014 senza inviare una singola riga a un'API \u2014 <strong>Qwen 3.6 27B<\/strong> \u00e8 il modello di codifica denso pi\u00f9 performante che tu possa eseguire localmente, ottenendo circa <strong>il 77% su SWE-bench<\/strong> e richiedendo all\u2019incirca <strong>22 GB di VRAM<\/strong>. Se il tuo sistema lo supporta, \u00e8 la soluzione pi\u00f9 vicina a un assistente per la programmazione basato sul cloud che non invia mai dati all\u2019esterno.<\/p>\n<p>Hai hardware pi\u00f9 limitato? Passa a una variante pi\u00f9 leggera del codificatore Qwen oppure usa Gemma 4. Per un\u2019analisi completa dei modelli specializzati per la programmazione e il loro confronto su compiti reali, consulta la nostra guida sui <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-local-llm-for-coding-2026\/\">migliori LLM locali per la programmazione<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_for_reasoning_and_math_DeepSeek-R1_7B\"><\/span>Ideale per il ragionamento e la matematica: DeepSeek-R1 7B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>DeepSeek-R1 7B<\/strong> \u00e8 un modello basato sul ragionamento sequenziale (chain-of-thought) che offre le migliori prestazioni locali in ambito matematico e logico nella categoria da 7 miliardi di parametri. Poich\u00e9 \u00abragiona\u00bb passo dopo passo sui problemi, \u00e8 la scelta ideale quando la correttezza nella risoluzione di logiche multistep conta pi\u00f9 della velocit\u00e0. Con i suoi 7 miliardi di parametri, gira agevolmente su hardware modesto, rendendolo un modello di ragionamento eccezionalmente accessibile.<\/p>\n<pre><code>ollama run deepseek-r1\n<\/code><\/pre>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_for_weak_hardware_Gemma2_2B\"><\/span>Ideale per hardware limitato: Gemma2 2B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Non hai una GPU dedicata? <strong>Gemma2 2B<\/strong> \u00e8 l\u2019opzione pi\u00f9 veloce per l\u2019inferenza su CPU e richiede soltanto circa <strong>1,7 GB di RAM<\/strong>. Non vincer\u00e0 nessun benchmark, ma \u00e8 effettivamente utilizzabile per riassunti, domande e risposte semplici e stesura di testi anche su un laptop base: la dimostrazione che non serve una workstation per iniziare con l\u2019intelligenza artificiale locale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_for_enterprise_scale_Qwen3_235B-A22B\"><\/span>Ideale per applicazioni aziendali su larga scala: Qwen3 235B-A22B<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se disponi di hardware potente e desideri un modello open source di ultima generazione con una licenza chiara, <strong>Qwen3 235B-A22B<\/strong> \u00e8 una delle scelte pi\u00f9 sicure per ambienti aziendali: un modello misto (Mixture-of-Experts) con 235 miliardi di parametri totali, ma soltanto 22 miliardi attivi per token, rilasciato sotto licenza Apache 2.0. \u00c8 particolarmente adatto a applicazioni multilingue e prodotti commerciali \u2014 purch\u00e9 tu disponga della memoria necessaria per ospitarlo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quick_comparison\"><\/span>Confronto rapido<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Modello<\/th>\n<th>Ideale per<\/th>\n<th>Memoria approssimativa<\/th>\n<th>Licenza<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Gemma 4 26B A4B<\/td>\n<td>Generale \/ agenti \/ visione<\/td>\n<td>GPU di fascia media<\/td>\n<td>Apache 2.0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen 3.6 27B<\/td>\n<td>Programmazione<\/td>\n<td>~22 GB di VRAM<\/td>\n<td>Apache 2.0<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DeepSeek-R1 7B<\/td>\n<td>Ragionamento \/ matematica<\/td>\n<td>Modesto<\/td>\n<td>MIT<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Gemma2 2B<\/td>\n<td>Hardware debole \/ solo CPU<\/td>\n<td>~1,7 GB di RAM<\/td>\n<td>Licenza Gemma<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qwen3 235B-A22B<\/td>\n<td>Aziendale \/ multilingue<\/td>\n<td>Molto elevata<\/td>\n<td>Apache 2.0<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_simple_decision_path\"><\/span>Un semplice percorso decisionale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Un modello per ogni esigenza \u2192<\/strong> Gemma 4.<\/li>\n<li><strong>Principalmente programmazione, GPU potente \u2192<\/strong> Qwen 3.6 27B.<\/li>\n<li><strong>Ragionamento complesso o matematica \u2192<\/strong> DeepSeek-R1.<\/li>\n<li><strong>Vecchio laptop, nessuna GPU \u2192<\/strong> Gemma2 2B.<\/li>\n<li><strong>Stai sviluppando un prodotto commerciale \u2192<\/strong> opta per i modelli con licenza Apache 2.0 (Qwen 3, Gemma 4).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Qualunque modello tu scelga, il comando \u00e8 sempre lo stesso \u2014 <code>ollama run &lt;modello&gt;<\/code> \u2014 e puoi tenerne installati diversi contemporaneamente, passando liberamente da uno all\u2019altro. Per eseguirne uno qualsiasi, dovrai prima aver configurato Ollama: ecco la nostra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/how-to-install-ollama-2026\/\">guida passo-passo all\u2019installazione<\/a>.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quantization_why_the_same_model_can_need_4_GB_or_14_GB\"><\/span>Quantizzazione: perch\u00e9 lo stesso modello pu\u00f2 richiedere 4 GB o 14 GB<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ogni valore di VRAM indicato in questa guida corrisponde in realt\u00e0 a una cifra relativa alla quantizzazione. I pesi grezzi di un modello sono distribuiti in precisione a 16 bit (FP16), ma Ollama li comprime prima che vengano eseguiti sul tuo computer \u2014 ed \u00e8 proprio questo livello di compressione, non il numero di parametri da solo, a determinare se un modello entra nella tua memoria. Quando esegui <code>ollama run gemma4<\/code> senza specificare un tag, Ollama scarica per impostazione predefinita una versione <strong>Q4_K_M<\/strong> costruita con quantizzazione a 4 bit, che rappresenta lo standard di fatto per l\u2019hardware consumer.<\/p>\n<p>I risparmi sono notevoli. Un modello da 7 miliardi di parametri occupa circa <strong>14 GB in FP16, circa 7,7 GB in Q8_0 e soltanto ~4,5 GB in Q4_K_M<\/strong>. \u00c8 proprio questa quantizzazione a 4 bit predefinita che permette a un modello da 7B specializzato nel ragionamento di adattarsi comodamente su una scheda grafica da 8 GB, e spiega perch\u00e9 i \"22 GB\" richiesti da un modello da 27B per la programmazione non equivalgono a 50+ GB. Il costo in termini di qualit\u00e0 \u00e8 inferiore a quanto molti si aspettino: Q4_K_M perde tipicamente solo <strong>l'1\u20133% sui benchmark come MMLU<\/strong> rispetto alla precisione completa \u2014 ad esempio, un modello da 7B che ottiene il 73% in FP16 raggiunge circa il 71\u201372%. Nella pratica ci\u00f2 si traduce occasionalmente in frasi riformulate, non in risposte errate.<\/p>\n<p>Quando dunque conviene abbandonare la quantizzazione predefinita?<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Rimani su Q4_K_M<\/strong> per conversazioni, stesura di testi, riassunti e attivit\u00e0 generali di agenti. \u00c8 il miglior compromesso possibile tra qualit\u00e0 e ingombro, punto e basta.<\/li>\n<li><strong>Passa a Q8_0<\/strong> (quasi senza perdita di qualit\u00e0, ma con un consumo di memoria pressoch\u00e9 raddoppiato) soltanto per la generazione di codice e per compiti di ragionamento particolarmente rigorosi, dove un singolo token errato compromette l\u2019intero output \u2014 e solo se disponi di sufficiente VRAM disponibile.<\/li>\n<li><strong>Riduci ulteriormente la quantizzazione a Q3 o inferiore<\/strong> solo come ultima risorsa, per far entrare un modello pi\u00f9 grande su una scheda con poca VRAM. Percepirai chiaramente la perdita di qualit\u00e0, e in genere \u00e8 preferibile optare per un modello pi\u00f9 piccolo in Q4 piuttosto che uno pi\u00f9 grande in Q3.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per scaricare un livello specifico, aggiungi il relativo tag al nome del modello: <code>ollama run qwen3.6:27b-q8_0<\/code> invece del semplice nome. La regola empirica valida su ogni tipo di hardware \u00e8: <strong>un modello pi\u00f9 grande in Q4 batte quasi sempre un modello pi\u00f9 piccolo in Q8<\/strong> con lo stesso budget di memoria. La quantizzazione \u00e8 ci\u00f2 che ti consente di eseguire il modello che desideri davvero: scegli innanzitutto il modello pi\u00f9 grande che il tuo sistema riesce a ospitare in Q4_K_M, quindi aumenta la precisione soltanto se la qualit\u00e0 lo richiede e se hai ancora VRAM disponibile.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Qual \u00e8 il miglior modello Ollama nel 2026?<\/h3>\n<p>Per la maggior parte degli utenti, Gemma 4 26B A4B: un modello versatile, capace di chiamare strumenti e gestire input visivi, rilasciato con licenza Apache 2.0 e con un impatto sulla memoria ragionevole. Per la programmazione, Qwen 3.6 27B \u00e8 pi\u00f9 performante; per il ragionamento, invece, scegli DeepSeek-R1.<\/p>\n<h3>Qual \u00e8 il miglior LLM locale per hardware entry-level?<\/h3>\n<p>Gemma2 2B. Gira con circa 1,7 GB di RAM ed \u00e8 compatibile con laptop dotati soltanto di CPU. Se hai un po\u2019 pi\u00f9 di spazio disponibile, un modello da 7\u20138 miliardi di parametri come DeepSeek-R1 7B offre una qualit\u00e0 sensibilmente superiore pur restando compatibile con macchine di fascia bassa.<\/p>\n<h3>Quale modello locale si avvicina di pi\u00f9 a ChatGPT?<\/h3>\n<p>I modelli open source pi\u00f9 grandi ospitabili localmente \u2014 come Qwen3 235B-A22B \u2014 riducono notevolmente il divario, ma nei compiti di ragionamento pi\u00f9 complessi i migliori modelli cloud di ultima generazione mantengono ancora un vantaggio. Per conversazioni quotidiane, programmazione e elaborazione di documenti, un modello locale ben scelto \u00e8 pi\u00f9 che sufficiente e garantisce la privacy dei tuoi dati.<\/p>\n<h3>Ho bisogno di una GPU potente per questi modelli?<\/h3>\n<p>Dipende dal modello. Gemma2 2B gira su CPU; un modello da 7 miliardi di parametri \u00e8 comodo con 8 GB di memoria; Qwen 3.6 27B richiede ~22 GB di VRAM. Scegli il modello adatto al tuo hardware usando la nostra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ollama-system-requirements-2026\/\">guida ai requisiti di sistema<\/a>.<\/p>\n<h3>Questi modelli sono gratuiti per uso commerciale?<\/h3>\n<p>Qwen 3 e Gemma 4 sono rilasciati con licenza Apache 2.0, che consente un utilizzo commerciale senza restrizioni. DeepSeek-R1 ha licenza MIT. Verifica sempre la licenza specifica del modello prima di integrarlo in un prodotto commerciale, poich\u00e9 i termini possono variare a seconda della versione.<\/p>\n<h3>Come faccio a scaricare una versione di qualit\u00e0 superiore e meno compressa di un modello?<\/h3>\n<p>Aggiungi il tag relativo alla quantizzazione al nome del modello. <code>ollama run qwen3.6:27b<\/code> ti fornisce la versione predefinita Q4_K_M; invece <code>ollama run qwen3.6:27b-q8_0<\/code> scarica la versione quasi senza perdita di qualit\u00e0 a 8 bit del modello <em>stesso<\/em> , che richiede all\u2019incirca il doppio della memoria. Visita la pagina del modello su ollama.com per vedere tutti i tag effettivamente pubblicati \u2014 la convenzione di denominazione segue lo schema <code>modello:dimensione-quant<\/code> . Per conversazioni e uso generale la versione predefinita Q4_K_M \u00e8 la scelta migliore; riserva Q8_0 per la programmazione o per compiti di ragionamento precisi, purch\u00e9 tu abbia VRAM sufficiente da dedicare.<\/p>\n<h3>Posso eseguire pi\u00f9 modelli contemporaneamente?<\/h3>\n<p>S\u00ec, ma condividono la tua memoria. Ollama carica un modello su richiesta e lo mantiene in memoria per alcuni minuti, quindi passare da un modello all\u2019altro \u2014 ad esempio da Gemma 4 a DeepSeek-R1 \u2014 \u00e8 istantaneo una volta che entrambi sono installati; tuttavia, eseguirli simultaneamente significa che i loro consumi di memoria si sommano. Su una singola GPU da 8\u201316 GB, puoi normalmente eseguire un solo modello performante alla volta, lasciando che Ollama li sostituisca automaticamente al momento dell\u2019invocazione. Puoi installarne quanti ne desideri; solo quelli attivi consumano VRAM.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 il mio modello rallenta o esaurisce la memoria con documenti lunghi?<\/h3>\n<p>Perch\u00e9 il contesto richiede VRAM. Oltre ai pesi del modello stesso, Ollama alloca una cache KV che cresce linearmente con la dimensione della finestra di contesto; inoltre, le versioni moderne di Ollama regolano automaticamente la lunghezza predefinita del contesto in base all\u2019hardware disponibile (circa 4K token con meno di 24 GB di VRAM, fino a 32K con 24\u201348 GB e addirittura 256K oltre i 48 GB). Inserire un documento molto lungo o una cronologia di chat estesa pu\u00f2 aggiungere diversi gigabyte di cache e ridurre drasticamente i token al secondo. Se raggiungi i limiti, accorcia la lunghezza del contesto oppure abilita la quantizzazione della cache KV, che pu\u00f2 ridurne l\u2019overhead di circa la met\u00e0 con un impatto minimo sulla qualit\u00e0.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Non devi provare cento modelli: ti servono soltanto i quattro o cinque giusti. Usa Gemma 4 come modello predefinito, Qwen 3.6 quando programmi, DeepSeek-R1 quando devi ragionare e Gemma2 2B quando le risorse hardware sono limitate. Ciascuno di essi \u00e8 a un semplice <code>ollama run<\/code> di distanza, e tutti mantengono i tuoi dati esclusivamente sul tuo dispositivo.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepseek-v4-flash-vs-gemini-3-5-flash\/\">DeepSeek V4-Flash vs Gemini 3.5 Flash: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">Esiste un Claude 5? 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