Você pode executar um LLM local em um telefone Xperia?

Compatibilidade por modelo Xperia

Quatro modelos Xperia atuais suportam inferência LLM local, com capacidade determinada inteiramente por RAM e chipset — o novo Xperia 1 VIII lidera, o Xperia 1 VI segue como uma sólida segunda opção, o Xperia 5 V cobre o mid-range e o Xperia 10 VI está limitado aos menores modelos. A Sony não pré-instala assistentes de IA On-Device em nenhum deles (ao contrário do Samsung Galaxy AI), então aplicativos LLM locais são a única rota para IA privada e offline nos dispositivos Xperia.

O Xperia 1 VIII, disponível desde junho de 2026 com SoC Snapdragon 8 Elite Gen 5 e até 16 GB de RAM LPDDR5X, é agora o Xperia mais capaz para inferência local. Sua RAM extra em relação ao Xperia 1 VI dá espaço confortável para rodar Phi-4 Q4 (~8 GB) e Qwen3-8B Q4 (~5 GB) ao mesmo tempo, junto com o uso normal de aplicativos. O Xperia 1 VI (Snapdragon 8 Gen 3, 12 GB de RAM) continua capaz de executar modelos 7B+ quantizados — Phi-4 Q4 e Qwen3-3B rodam de forma confiável, com menos espaço para multitarefa do que o VIII. O Xperia 5 V com Snapdragon 8 Gen 2 e 8 GB de RAM é o ponto ideal para modelos 3B — Rinna 3.6B e Gemma 2B Q4 rodam de forma confiável. O Xperia 10 VI usa o Snapdragon 6 Gen 1 mid-range com apenas 6 GB de RAM; nesse nível, fique com TinyLlama 1.1B ou Gemma 2B — modelos maiores travam ou causam erros OOM durante o carregamento.

Use Xperia 1 VIII ou Xperia 1 VI para modelos 7B+; Xperia 5 V para modelos 3B; fique com modelos sub-2B no Xperia 10 VI.

Para instruções de configuração de aplicativos, veja nosso guia de aplicativos LLM Android para o Japão.

Guia de configuração em 3 passos

Instalar um LLM local em um Xperia leva três passos e menos de 30 minutos, incluindo o tempo de download do modelo. O processo não requer acesso root, modo desenvolvedor ou configurações especiais do Xperia — funciona inteiramente por meio do gerenciamento padrão de aplicativos e arquivos Android.

Passo 1: Instale MLC Chat ou PocketPal AI do Google Play (Google Playストア). Ambos são gratuitos e disponíveis no Japão sem VPN ou contorno de região. MLC Chat é mais rápido até a primeira inferência; PocketPal AI suporta uma gama mais ampla de arquivos de modelo GGUF do Hugging Face.

Passo 2: Baixe seu modelo via Wi-Fi. Os tamanhos de download variam: TinyLlama 1.1B Q4 tem aproximadamente 0,7 GB, Rinna 3.6B Q4 tem aproximadamente 2 GB, Gemma 2B Q4 tem aproximadamente 1,5 GB, Phi-4 Q4 tem aproximadamente 8 GB e Qwen3-8B Q4 tem aproximadamente 5 GB. Use um Xperia com 128 GB ou mais de armazenamento para o Phi-4. Feche todos os outros aplicativos antes de carregar o Phi-4 Q4 — ele usa aproximadamente 8 GB dos 12 GB de RAM do Xperia 1 VI (ou dos 16 GB do Xperia 1 VIII) e requer o máximo de memória disponível para carregar sem travar. Não baixe por dados móveis — os arquivos são grandes.

Passo 3: Mude o teclado para entrada em japonês. Gboard com japonês habilitado ou ATOK (popular no Japão para uso profissional) funcionam diretamente com MLC Chat e PocketPal AI — você digita em japonês, o modelo responde em japonês. Nenhuma configuração extra é necessária para que a entrada em japonês funcione.

Nota sobre bateria: espere aproximadamente 15% de consumo de bateria por hora com a tela ligada durante inferência contínua no Xperia 1 VI ou no Xperia 1 VIII — o chip mais novo melhora a eficiência, mas a inferência On-Device sustentada ainda exige um consumo semelhante da bateria. Habilite o modo avião (機内モード) durante sessões de inferência para reduzir o consumo de rádio em segundo plano. Sony Xperia AI Agent (atualmente em beta) conecta-se a serviços de IA em nuvem — LLM local via MLC Chat é a única forma de executar inferência de IA inteiramente no Xperia sem enviar dados para servidores externos. Para um guia completo de configuração de LLM Android, veja executar IA em tablets e telefones Android.