Melhores modelos Ollama para 4 GB de VRAM?
Resposta rápida
4 GB de VRAM é justo mas utilizável com modelos pequenos como Phi-4 Mini Q4 (~3,2 GB), Gemma 2 2B (~1,5 GB) e SmolLM 1.7B (~1,0 GB). Llama 3 8B não cabe.
- ▸Phi-4 Mini Q4: melhor qualidade em 4 GB (3,2 GB VRAM)
- ▸Gemma 2 2B: rápido e leve (1,5 GB)
- ▸SmolLM 1.7B: menor ocupação de VRAM (1,0 GB)
Atualizado: 21 de junho de 2026
Pontos principais
- ✓Melhor para 4 GB VRAM: Phi-4 Mini Q4 com ~3,2 GB — maior qualidade neste nível
- ✓Gemma 2 2B (1,5 GB) é a opção mais rápida; SmolLM 1.7B (1,0 GB) é a menor
- ✓Llama 3 8B não cabe em nenhuma quantização — precisa de 5,5 GB no mínimo
O que cabe em 4 GB de VRAM
Em maio de 2026, com 4 GB de VRAM você está limitado a modelos com 3 bilhões de parâmetros ou menos em quantização Q4. Isso exclui todos os modelos locais populares — Llama 3 8B, Mistral Small, Qwen 14B. Três modelos pequenos modernos apresentam desempenho surpreendentemente bom: Phi-4 Mini iguala ao GPT-4o mini no seguimento de instruções, Gemma 2 2B lida com chat rápido e SmolLM 1.7B funciona em gráficos integrados.
Phi-4 Mini é a melhor escolha neste nível. Apesar do tamanho pequeno, ele lida com Q&A geral, codificação leve e resumo de documentos a ~25 tokens por segundo. Gemma 2 2B é mais rápido para chat de turno único. SmolLM 1.7B é a alternativa se mesmo o Phi-4 Mini deixar sua VRAM muito perto do limite.
| Modelo | VRAM | Melhor para |
|---|---|---|
| Phi-4 Mini Q4 | 3,2 GB | Melhor qualidade em 4 GB |
| Gemma 2 2B Q4 | 1,5 GB | Chat rápido de turno único |
| SmolLM 1.7B Q4 | 1,0 GB | Menor ocupação de VRAM |
O que não cabe em 4 GB
Estes modelos são frequentemente solicitados, mas requerem mais de 4 GB de VRAM em todos os níveis de quantização:
Atualizar para 6 GB desbloqueia Llama 3 8B e Mistral Small — os dois modelos locais mais populares. Veja os melhores LLMs locais para 6 GB de VRAM. Para uma comparação completa de hardware, veja os LLMs locais mais rápidos para PCs de baixo custo.
- ▸Llama 3 8B — precisa de ~5,5 GB em Q4_K_M (mínimo)
- ▸Mistral Small — precisa de ~4,5 GB em Q4_K_M (marginal; arriscado em 4 GB com sobrecarga de contexto)
- ▸Phi-4 (completo 14B) — precisa de ~9,8 GB
- ▸Qwen 14B — precisa de ~9,5 GB em Q4_K_M
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