Qual PC para IA local? Nossas escolhas por orçamento
Para executar um modelo de IA localmente (Llama, Qwen, Mistral, gpt-oss…), uma máquina é escolhida primeiro de acordo com sua memória, que define o tamanho dos modelos, e depois de acordo com a sua largura de banda, que define sua velocidade. Aqui estão nossas escolhas para cada orçamento, com os modelos que realmente funcionam neles.
Atualizado em 10/10/2026 · preços indicativos observados em nossos comerciantes em setembro de 2026, que mudam rapidamente
- Menos de 1.000 €
- 1 200 – 1 500 €
- 2 000 – 2 500 €
- 3 000 – 3 500 €
- PC de torre montado
- Portátil
- Além
- Perguntas
Nossas escolhas em um relance
| Orçamento | Nossa escolha | Memória para os modelos | Até (Q4) | Onde comprar |
|---|---|---|---|---|
| Menos de 1.000 € | RTX 5060 Ti 16 GB Placa de vídeo · ≈ 820 € | 16 GB | 14B com folga | |
| 1 200 – 1 500 € | RTX 5070 Ti 16 GB Placa de vídeo · ≈ 1.300 – 1.400 € | 16 GB, 2× mais largura de banda | 14B, mais rápido | |
| 2 000 – 2 500 € | Mac mini M5 Pro 24 GB / 512 GB Máquina completa · ≈ 2 000 € | ≈ 16 GB (de um total de 24) | 14B | |
| 2 000 – 2 500 € | Mini PC GMKtec EVO-X2 64 GB (Ryzen AI Max+ 395) Máquina completa | 64 GB | 30B com folga | GMKtec: loja oficial europeia (site em francês), entrega na França em 5 a 8 dias, em média. |
| 3 000 – 3 500 € | Mac Studio M5 Max 96 GB (GPU com 32 núcleos) Estação · ≈ 3 000 € | ≈ 72 GB (de um total de 96) | 70B | |
| 3 300 – 4 000 € | Mini-PC Minisforum MS-S1 Max 128 GB / 2 TB (Ryzen AI Max+ 395) Máquina completa | 128 GB | gpt-oss 120B | |
| 3 600 – 4 600 € | PC montado Comete IA (RTX 5070 Ti 16 GB) PC de torre montado · ≈ 3 650 € | 16 GB (+ 32 GB de RAM) | 14B com folga | |
| 3 600 – 4 600 € | PC montado Meteora IA (RTX 5080, 64 GB de RAM) PC de torre montado | 16 GB (+ 64 GB de RAM) | 14B; MoE 30B parcialmente na RAM | |
| Portátil | Notebook RTX 5080 16 GB Notebook · a partir de ≈ 2.500 € | 16 GB | 14B com folga | |
| Portátil | MacBook Pro M5 Max 36 GB Portátil · a partir de 4.199 € (preço Apple) | ≈ 27 GB (de um total de 36) | classe 30B |
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Primeiro: qual tamanho de modelo você quer executar?
| Tamanho | Exemplos | Memória em Q4 | Máquina mínima |
|---|---|---|---|
| 7-8B | Llama 3.1 8B | ≈ 6 GB | Placa de 8 GB ou processador (lento) |
| 12-14B | Gemma 3 12B, Qwen 3 14B | 7-9 GB | Placa de 12-16 GB, Mac de 24 GB |
| 20-24B | gpt-oss 20B, Mistral Small 3.2 24B | 13-14 GB | Placa de 16 GB (com pouca margem) |
| 27-32B | Gemma 3 27B, Qwen 3 32B, Qwen 3 30B-A3B | 16-19 GB | Placa de 24-32 GB, memória unificada de 36 GB ou mais |
| 70-72B | Llama 3.3 70B Instruct, Qwen 2.5 72B Instruct | 40-42 GB | Memória unificada de 64 a 128 GB |
| 120B (MoE) | gpt-oss 120B | ≈ 70 GB | Memória unificada de 96-128 GB |
Um modelo MoE (Mixture of Experts) ativa apenas uma parte de seus parâmetros a cada palavra: ele é muito mais rápido que um modelo denso do mesmo tamanho, mas exige a mesma quantidade de memória para ser carregado. Já sabe qual modelo quer? O configurador verifica se ele cabe em uma máquina.
A armadilha: mais memória não significa mais velocidade
| Máquina | Largura de banda |
|---|---|
| RTX 5080 (16 GB) | 960 GB/s |
| RTX 5070 Ti (16 GB) | 896 GB/s |
| Radeon RX 9070 XT (16 GB) | 644 GB/s |
| Apple M5 Max (36-128 GB) | 460 a 614 GB/s |
| RTX 5060 Ti (16 GB) | 448 GB/s |
| Mac mini M5 Pro (24–64 GB) | 307 GB/s |
| NVIDIA DGX Spark (128 GB) | 273 GB/s |
| Ryzen AI Max+ 395 (64–128 GB) | ≈ 212 GB/s |
Medição real: em um MacBook Pro M5 Max de 128 GB, gpt-oss 120B (MoE) produz 79,1 tokens/s, mais rápido que um modelo denso de 27B (36,6 tokens/s em GGUF), porque ativa apenas uma pequena parte de seus parâmetros. Ver o teste completo.
Menos de 1.000 €: uma placa de 16 GB para o seu PC
RTX 5060 Ti 16 GB
Placa de vídeo para adicionar a um PC existente
- Memória16 GB GDDR7 dedicados
- Largura de banda448 GB/s
- Preço indicativo≈ 820 €
- AtéModelos de 14B com folga, 24B com quantização mais agressiva
O que roda nele (memória necessária em Q4)
ReferênciaUma placa dedicada continua sendo a solução mais rápida por euro para o mesmo tamanho de modelo. Ainda não há medição publicada pelo QuelLLM para esta placa.
✓ A opção mais barata para passar de 8 GB de VRAM · CUDA: compatível com Ollama, LM Studio, llama.cpp e vLLM
✗ Limite de 16 GB: modelos de 32B não cabem com folga · Pressupõe um PC recente com fonte de alimentação e gabinete compatíveis
Guia: quais LLMs em uma RTX 5060 Ti →Qual LLM com 16 GB de VRAM →
AlternativaRadeon RX 9070 XT 16 GB (≈ 960 – 1 070 €) — Os mesmos 16 GB, com largura de banda superior (644 GB/s); em termos de software, o ROCm continua menos maduro que o CUDA: verifique suas ferramentas. Nossa ficha →
Sem placa de vídeo? Um modelo pequeno de 3 a 8B também roda no processador, lentamente: consulte nosso guia de LLM sem GPU.
1 200 a 1 500 €: a placa de 16 GB mais rápida
RTX 5070 Ti 16 GB
Placa de vídeo para adicionar a um PC existente
- Memória16 GB GDDR7 dedicados
- Largura de banda896 GB/s (o dobro da 5060 Ti)
- Preço indicativo≈ 1 300 – 1 400 €
- AtéMesmos modelos que na 5060 Ti (16 GB), com geração consideravelmente mais rápida
O que roda nele (memória necessária em Q4)
ReferênciaA velocidade de geração de um modelo denso acompanha a largura de banda: com 896 GB/s, a 5070 Ti tem o dobro da velocidade da 5060 Ti (448 GB/s) para a mesma memória.
✓ Melhor relação velocidade/preço em 16 GB · CUDA: todas as ferramentas e o fine-tuning LoRA funcionam
✗ Ainda 16 GB: mesmo limite de tamanho que a 5060 Ti · Preço apenas da placa, sem incluir o restante do PC
Guia: quais LLMs em uma RTX 5070 Ti →Escolha sua GPU para IA local →
AlternativaRTX 5080 16 GB (≈ 1 700 – 1 850 €) — 960 GB/s, ou seja, apenas 7% mais largura de banda que a 5070 Ti, por um preço significativamente maior: a memória continua sendo de 16 GB.
2 000 a 2 500 €: uma máquina completa e silenciosa
Mac mini M5 Pro 24 GB / 512 GB
Máquina completa, macOS
- Memória24 GB unificados, dos quais ≈ 16 GB são utilizáveis pela GPU
- Largura de banda307 GB/s
- Preço indicativo≈ 2 000 €
- AtéModelos de 14B que lidam bem
O que roda nele (memória necessária em Q4)
ReferênciaNo Mac, o MLX frequentemente acelera a geração: +86% medidos em um modelo de 27B (M5 Max, teste realizado por um leitor com nosso protocolo).
✓ Compacto, silencioso, baixo consumo · MLX, Ollama e LM Studio otimizados para Apple Silicon
✗ 24 GB logo se tornam uma limitação para modelos acima de 14B · Sem CUDA; não é possível expandir a memória após a compra
Mini PC GMKtec EVO-X2 64 GB (Ryzen AI Max+ 395)
Máquina completa, Windows ou Linux
- Memória64 GB unificados compartilhados entre CPU / GPU
- Largura de banda≈ 212 GB/s
- AtéClasse 30B com folga; um 70B em Q4 cabe na memória, mas continua lento
O que roda nele (memória necessária em Q4)
EstimativaMuito rápido em modelos MoE (Qwen 3 30B-A3B: 50 a 100 tokens/s estimados); um modelo denso de 70B cai para 3–5 tokens/s (estimativas da nossa ficha, não uma medição).
✓ 2,7 vezes a memória do Mac mini por um preço próximo · Ideal para modelos MoE de 30B
✗ Sem CUDA nem macOS: ferramentas AMD a verificar · Largura de banda modesta para modelos densos grandes
GMKtec: loja oficial europeia (site em francês), entrega na França em 5 a 8 dias, em média.
3 000 a 3 500 €: 96 a 128 GB para modelos 70B
Mac Studio M5 Max 96 GB (GPU com 32 núcleos)
Estação compacta, macOS · configuração vendida pela Materiel.net (ref. MHL64ZD/A)
- Memória96 GB de memória unificada, dos quais ≈ 72 GB podem ser usados pela GPU
- Largura de banda460 GB/s
- Preço indicativo≈ 3 000 €
- AtéModelos 70B em Q4; gpt-oss 120B (70 GB) fica apertado demais
O que roda nele (memória necessária em Q4)
Medição semelhanteEm um MacBook Pro M5 Max de 128 GB (40 núcleos, 614 GB/s): Qwen 3.8 27B a 36,6 tokens/s em GGUF e 68 em MLX. Espere um pouco menos com 32 núcleos (460 GB/s).
✓ A máquina mais rápida com 96-128 GB nessa faixa de preço · Silenciosa, ecossistema MLX
✗ Sem CUDA · Memória não expansível: escolha a configuração correta no momento da compra
Mini-PC Minisforum MS-S1 Max 128 GB / 2 TB (Ryzen AI Max+ 395)
Máquina completa, Windows ou Linux · duas portas 10 GbE, slot PCIe x16
- Memória128 GB de memória unificada compartilhada entre CPU e GPU
- Largura de banda≈ 212 GB/s
- AtéAté gpt-oss 120B (MoE); 70B carregável em Q4
O que roda nele (memória necessária em Q4)
EstimativaUm 70B denso roda a 3-5 tokens/s, enquanto os MoE são muito mais rápidos (estimativas da nossa ficha do Ryzen AI Max, não uma medição).
✓ Um terço a mais de memória do que o Mac Studio de 96 GB · Carrega os maiores modelos voltados ao público geral (gpt-oss 120B)
✗ Metade da largura de banda do Mac Studio · Sem CUDA nem macOS
3 600 a 4 600 €: um computador de torre completo, montado e testado
PC montado Comete IA (RTX 5070 Ti 16 GB)
Computador de mesa montado e testado pela Materiel.net · Ryzen 7 9800X3D, SSD de 2 TB, Windows 11
- Memória16 GB de VRAM + 32 GB de RAM DDR5
- Largura de banda896 GB/s (placa de vídeo)
- Preço indicativo≈ 3 650 €
- AtéModelos de 14B com folga, assim como com a placa isolada
O que roda nele (memória necessária em Q4)
ReferênciaMesma placa da faixa de 1 200-1 500 €: você paga principalmente por uma máquina completa, montada e testada.
✓ Pronto para uso, sem montagem · Processador e SSD de alto padrão para os demais usos
✗ Ainda apenas 16 GB de VRAM · Muito mais caro que uma placa sozinha se você já tem um PC
PC montado Meteora IA (RTX 5080, 64 GB de RAM)
Computador de mesa montado e testado pela Materiel.net · Ryzen 7 9800X3D, SSD de 2 TB, Windows 11
- Memória16 GB de VRAM + 64 GB de RAM DDR5
- Largura de banda960 GB/s (placa gráfica)
- Até14B com folga na placa; acima disso, parte do modelo passa para a RAM, com execução muito mais lenta
O que roda nele (memória necessária em Q4)
ReferênciaOs 64 GB de RAM permitem carregar um MoE como Qwen 3 30B-A3B parcialmente na memória RAM, fora da placa de vídeo, com velocidade significativamente reduzida.
✓ Placa mais rápida com 16 GB + 64 GB de RAM · Pronta para uso, sem montagem
✗ 16 GB de VRAM: modelos de 32B não rodam rápido · Pelo mesmo preço, um mini-PC ou um Mac com memória unificada carrega modelos maiores
Para usar em movimento: notebook com RTX 5080 ou MacBook Pro M5 Max?
Notebook RTX 5080 16 GB
Notebook com Windows
- Memória16 GB GDDR7 dedicados
- Largura de banda≈ 700 a 900 GB/s dependendo do chassi
- Preço indicativoa partir de ≈ 2 500 €
- AtéModelos de 14B funcionam com folga; os de 24B ficam no limite
O que roda nele (memória necessária em Q4)
ReferênciaMesma lógica de uma placa de desktop de 16 GB, um pouco limitada pelo limite térmico do notebook.
✓ CUDA para uso móvel · O notebook para IA mais barato com 16 GB de VRAM
✗ Ruído e aquecimento em geração longa · Limite de 16 GB
MacBook Pro M5 Max 36 GB
Notebook com macOS
- Memória36 GB unificados, dos quais aproximadamente 27 GB são utilizáveis pela GPU
- Largura de banda460 GB/s
- Preço indicativoa partir de 4 199 € (preço Apple)
- AtéClasse 30B em Q4
O que roda nele (memória necessária em Q4)
MediçãoNa versão de 128 GB (40 núcleos, conectada à tomada): gpt-oss 120B a 79,1 tokens/s e Qwen 3.8 27B a 68 tokens/s no MLX (teste de um leitor com nosso protocolo, 16/09/2026).
✓ O único notebook com o chip M5 Max · Silencioso, autonomia
✗ Caro para 36 GB: para obter 64-128 GB, é preciso optar pela configuração personalizada da Apple · Sem CUDA
DGX Spark, RTX 5090, Mac Studio M5 Ultra: vale a pena mirar mais alto?
| Máquina | Memória · largura de banda | Preço indicativo | Nossa opinião |
|---|---|---|---|
| NVIDIA DGX Spark | 128 GB · 273 GB/s | ≈ 6 100 – 6 600 € | Para o ecossistema NVIDIA e o treinamento. Na geração, sua largura de banda (273 GB/s) continua inferior à de um Mac Studio M5 Max e apenas ligeiramente superior à de um mini-PC de 128 GB que custa metade do preço. Mesmo chip GB10, com entrega mais rápida: o MSI EdgeXpert (128 GB). |
| RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | alto | A placa voltada ao consumidor mais rápida: 32 GB para carregar um modelo de 30B inteiro. Reservada para orçamentos elevados, em um PC capaz de alimentá-la. |
| Mac Studio M5 Ultra | 96 a 512 GB · até 1,2 TB/s | a partir de 6.599 € | Para modelos muito grandes (120B ou mais, MoEs gigantes) com boa velocidade. |
Onde encontrá-losMSI EdgeXpert (chip GB10 do DGX Spark, 128 GB)
RTX 5090 32 GB (apenas a placa)
Mac, PC NVIDIA ou mini-PC AMD: o que muda em termos de software
| Plataforma | Ferramentas | O que você precisa saber |
|---|---|---|
| PC com placa NVIDIA (CUDA) | Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM | Tudo funciona, inclusive o treinamento (LoRA). A escolha mais simples. |
| Mac Apple Silicon | Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX | O MLX geralmente acelera a geração (+86% medidos em um 27B). Sem CUDA. |
| Mini-PC Ryzen AI Max, placa Radeon | Ollama, LM Studio, llama.cpp (Vulkan ou ROCm) | Compatibilidade a verificar conforme a ferramenta; ROCm continua menos maduro que CUDA. |
Perguntas frequentes
Qual é o melhor PC para IA local em 2026?
Depende do tamanho dos modelos que você pretende usar. Até 14B, uma placa gráfica de 16 GB (RTX 5060 Ti, ou RTX 5070 Ti para maior velocidade) em um PC existente é suficiente. Para uma máquina completa, um Mac mini M5 Pro (14B) ou um mini-PC Ryzen AI Max+ 395 de 64 GB (30B). Para modelos de 70B, são necessários entre 64 e 128 GB de memória unificada: Mac Studio M5 Max ou mini-PC de 128 GB.
Qual placa de vídeo escolher para IA local?
Busque no mínimo 16 GB de VRAM: a RTX 5060 Ti 16 GB para economizar, a RTX 5070 Ti para ter mais velocidade (896 GB/s), a Radeon RX 9070 XT se as ferramentas AMD atenderem às suas necessidades. Evite as versões de 8 GB. Detalhes em nosso guia para escolher sua GPU.
Qual mini PC escolher para IA?
Um mini-PC com memória unificada: Ryzen AI Max+ 395 com 64 GB (GMKtec EVO-X2) ou 128 GB (GMKtec EVO-X2 128 GB, Minisforum MS-S1 Max), ou um Mac mini M5 Pro se você quiser macOS. Um mini-PC tradicional sem uma grande quantidade de memória compartilhada só roda modelos pequenos.
É necessária uma placa de vídeo ou um mini-PC com memória unificada?
A placa de vídeo é mais rápida (448 a 960 GB/s), mas está limitada a 16 GB no segmento de consumo. A memória unificada (64 a 128 GB) carrega modelos muito maiores, mas a geração é mais lenta (212 a 614 GB/s, conforme a máquina). Escolha de acordo com o tamanho do modelo desejado.
Quanto custa um PC para executar um LLM localmente?
Cerca de 750 a 850 € para uma placa de 16 GB a ser adicionada a um PC existente, 2.000 € para uma máquina completa que execute modelos de 14 a 30B e 3.000 a 3.500 € para modelos de 70B ou mais.
É possível rodar um LLM sem placa de vídeo?
Sim, os modelos pequenos de 3 a 8B rodam no processador com 16 GB de RAM, mas lentamente. Consulte nosso guia de LLM sem GPU.
Mac ou PC para IA local?
O Mac oferece muita memória unificada, silêncio e MLX (aumento de velocidade de 86% medido em um 27B), mas não tem CUDA. Um PC NVIDIA é mais rápido por euro e compatível com tudo, inclusive com treinamento. Um mini-PC AMD oferece a maior quantidade de memória pelo preço, com ferramentas cuja compatibilidade precisa ser verificada.
Quais são as desvantagens de um mini-PC para IA?
Uma largura de banda modesta (cerca de 212 GB/s no Ryzen AI Max+ 395): um modelo denso de 70B roda a 3-5 tokens/s de acordo com nossas estimativas. Sem CUDA e sem possibilidade de ampliar a memória após a compra.