FreeLLMModelos de IA grátis no seu celular
Um celular pode rodar um modelo de IA pequeno offline, sem conta e sem internet. O que cabe depende da memória (RAM). Veja o que esperar e quais apps grátis usar.
Os modelos mais usados que cabem em um celular
Downloads por mês no Hugging Face. Cor = o celular de que ele precisa: verde 8 GB de RAM, azul 12 GB, laranja 16 GB. Popularidade, não qualidade: esses modelos ainda não têm votos na Arena.
O que isto mostra · Como ler
O que mostra. Os 12 modelos abertos pequenos mais baixados por mês no Hugging Face que cabem na memória de um celular.
Como ler. Barra mais longa, mais popular, o que não é o mesmo que melhor: esses modelos ainda não têm votos na Arena. A cor indica o menor celular que o roda: verde 8 GB de RAM, azul 12 GB, laranja 16 GB.
O que cabe na memória do seu celular
Regra prática: o modelo pode usar cerca de 40% da RAM do celular; o sistema e os seus apps precisam do resto. Os tamanhos são de arquivos de 4 bits das páginas oficiais dos laboratórios no Hugging Face, ordenados por downloads (popularidade, não qualidade).
8 GB de RAM · A maioria dos celulares de 2023 em diante · modelos de até cerca de 3.2 GB
| Modelo | Tamanho | Arquivo de 4 bits | Downloads/mês |
|---|---|---|---|
| Qwen3-0.6B Qwen | 0.8 B | 0.9 GB | 28.6M |
| Qwen3-4B Qwen | 4 B | 2.8 GB | 11.7M |
| NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 nvidia | 4 B | 2.8 GB | 1.7M |
| SmolVLM2-500M-Video-Instruct HuggingFaceTB | 0.5 B | 0.7 GB | 1.4M |
| gemma-3-1b-it | 1 B | 1.0 GB | 1.4M |
| MiniCPM5-2B openbmb | 2.5 B | 1.9 GB | 1.3M |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B deepseek-ai | 1.8 B | 1.5 GB | 1.3M |
| SmolLM3-3B HuggingFaceTB | 3.1 B | 2.3 GB | 748K |
12 GB de RAM · Top de linha recentes · tudo acima, mais modelos de até cerca de 4.8 GB
| Modelo | Tamanho | Arquivo de 4 bits | Downloads/mês |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-4B Qwen | 4.7 B | 3.2 GB | 7.8M |
| gemma-3n-E2B-it | 5.4 B | 3.7 GB | 115K |
| OLMoE-1B-7B-0125-Instruct allenai | 6.9 B | 4.6 GB | 106K |
| Molmo2-ER allenai | 4.9 B | 3.4 GB | 28K |
| Apriel-5B-Instruct ServiceNow-AI | 4.8 B | 3.3 GB | 3K |
16 GB de RAM · Celulares e tablets topo de linha · tudo acima, mais modelos de até cerca de 6.4 GB
| Modelo | Tamanho | Arquivo de 4 bits | Downloads/mês |
|---|---|---|---|
| Qwen3-8B Qwen | 8.2 B | 5.4 GB | 8.8M |
| Qwen3.5-9B Qwen | 9.7 B | 6.3 GB | 7.3M |
| Apertus-v1.5-8B swiss-ai | 8.9 B | 5.8 GB | 493K |
| Olmo-3-7B-Think allenai | 7.3 B | 4.8 GB | 490K |
| Apertus-8B-Instruct-2509 swiss-ai | 8.1 B | 5.3 GB | 432K |
| DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B deepseek-ai | 8.2 B | 5.4 GB | 426K |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B deepseek-ai | 7.6 B | 5.0 GB | 386K |
| Olmo-3-7B-Instruct allenai | 7.3 B | 4.8 GB | 384K |
A exceção: MiniCPM-V 4.7 com expert streaming
MiniCPM-V 4.7 35B-A3B, da OpenBMB, tem 35.2 bilhões de parâmetros, mas usa apenas cerca de 3 bilhões para cada palavra (uma mistura de especialistas). Os criadores mantêm os especialistas no armazenamento do celular e os carregam um pouco antes de serem necessários, então só cerca de 3 GB ficam na memória. Eles relatam mais de 13 tokens por segundo em um iPhone 17 Pro Max (página do modelo). Ele também lê imagens, vídeo e documentos.
O que isso não significa: o modelo inteiro ainda precisa de cerca de 22 GB de armazenamento, precisa da versão especial deles do llama.cpp e a velocidade depende da rapidez do armazenamento do celular. Em uma placa de vídeo, o mesmo modelo é muito mais rápido: veja a página dele.
Apps grátis para rodá-los
- PocketPal AI: app de código aberto que baixa modelos GGUF do Hugging Face e os roda offline (licença MIT).
- Google AI Edge Gallery: app de código aberto do Google para testar modelos no próprio aparelho, incluindo o Gemma (Apache-2.0).
- MLC LLM: motor com um app de chat para celulares; mais técnico (Apache-2.0).
Baixe o modelo dentro do app (procure uma versão de 4 bits ou Q4) e depois ele funciona offline. Modelos maiores gastam mais bateria e esquentam o celular.
Precisa de mais?
Para modelos maiores e mais inteligentes, use-os de graça online (ranking), teste-os sem conta na Free Arena ou veja o que uma placa de vídeo consegue rodar em GPUs para IA local.
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