Перестаньте гадать. Пусть ваше железо само расскажет, что оно может
Вы когда-нибудь скачивали 12-гигабайтную модель, чтобы через десять минут понять, что она еле шевелится? Или боялись даже смотреть в сторону Llama 3 70B, не зная, выдержит ли ваша видеокарта? Знакомо. Весь 2025 год сообщество локальных LLM страдало от одной проблемы: несоответствие аппетитов моделей и возможностей железа. В феврале 2026 её решили.
Инструмент llm-checker — это не магия, а простой сканер. Он смотрит на ваш CPU, RAM и (самое главное) VRAM, а потом честно говорит: «Эта модель поползет, эту потянете, а вот эту даже не пытайтесь». Всё за одну команду в терминале.
Как это работает? Проще пареной репы
Всё построено на простой логике. Каждой модели в базе llm-checker присвоены примерные требования к памяти для разных режимов работы (только CPU, CPU + GPU). Утилита сканирует вашу систему, сравнивает цифры и выдает вердикт.
Установка элементарна (нужен Node.js):
npm install -g llm-checkerЗапуск — ещё проще:
llm-checkerИ через пару секунд вы получаете отчет. Не манифест, а конкретные списки: «Рекомендованные», «Пограничные» (запустятся, но будут медленными) и «Не рекомендованные» модели. Спасение для тех, кто устал читать противоречивые форумы.
А что там с альтернативами? Их просто нет
Вот что бесит — до llm-checker нормального инструмента не было. Можно было вручную лезть в документацию Ollama, искать разрозненные таблицы с требованиями к памяти для Llama 3.1, Mistral 2.1 и других. Или читать наш гид по железу для новичков, чтобы понять основы. Но это всё гадание на кофейной гуще.
Другие системные мониторы показывают лишь общую загрузку, но не дают прогноза по конкретным моделям LLM. llm-checker — первый, кто заточен именно под эту задачу. Это как сравнивать общий медицинский осмотр и анализ, который сразу показывает, переварите ли вы конкретный стейк.
Важный нюанс: llm-checker даёт рекомендации на основе средних значений. Реальная производительность может немного отличаться в зависимости от конкретной версии Ollama, настроек контекста и фоновых процессов. Но погрешность редко превышает 1-2 ГБ VRAM — для принятия решения более чем достаточно.
Что вы увидите в отчете? Пример из жизни
Допустим, у вас ноутбук с RTX 5060 Ti на 16 ГБ (отличная карта, кстати, как мы уже писали). Запускаете llm-checker.
В разделе «Рекомендовано» появится большинство 7B-13B моделей (Llama 3.2 7B, Mistral 2.1 12B), многие 34B-модели в квантизации q4_K_M и даже некоторые 70B в легкой квантизации q2_K. В «Пограничной зоне» окажутся полновесные 34B модели. А в «Не рекомендуется» — гиганты вроде Command R+ 104B или Llama 3.1 405B (но их в здравом уме никто на такой конфигурации и не ждет).
И самое главное — для каждой модели будет указана предполагаемая загрузка VRAM и RAM. Больше не нужно держать в голове сложные формулы расчёта памяти. Инструмент сделал это за вас.
Кому этот инструмент спасет нервы и гигабайты трафика?
Абсолютно всем, кто работает с Ollama. Но особенно:
- Новичкам. Теперь не нужно спрашивать на форумах «потянет ли?». Запустил llm-checker — получил ответ.
- Экспериментаторам. Хотите быстро проверить, влезет ли новая модель из трекера на вашу систему? Не качая её 40 ГБ.
- Разработчикам, которые тестируют пайплайны с разными моделями на разных машинах. Быстрая предварительная проверка совместимости.
- Владельцам слабого железа. Чтобы не тратить последние свободные гигабайты на заведомо провальную затею.
Если вы строите сложные сетапы с несколькими моделями, как в проекте Orchestra, то llm-checker поможет быстро оценить «посадочные места» для каждого участника ансамбля.
А что дальше? Прогноз от железа
llm-checker — симптом. Симптом того, что сообщество локального ИИ взрослеет и переходит от хаотичных экспериментов к осознанному управлению ресурсами. Следующий логичный шаг — интеграция такой функциональности прямо в Ollama API или в терминальные клиенты.
Мой прогноз: к концу 2026 года предсказание потребления памяти станет стандартной фичей любого серьёзного фреймворка для локальных LLM. А пока что — просто установите llm-checker. Одна команда сэкономит вам часы ожидания и десятки гигабайт впустую скачанных моделей. Железо должно работать на вас, а не вы на него.
P.S. Прежде чем вытаскивать свою натренированную модель в сеть, вспомните наш материал о рисках такого шага. А проверку её надёжности можно начать с построения логического детектора.
