NSFW-чат с картинками на домашнем ПК: как выбрать и настроить локальную LLM без цензуры

Зачем вообще это нужно? (Или почему не ChatGPT)

Потому что приватность - это не просто модное слово. Это когда твои эротические фантазии не становятся тренировочными данными для следующей версии ChatGPT. Это когда ты можешь загрузить фото и получить развернутый, откровенный комментарий без предупреждений о политике безопасности. Это когда модель не будет внезапно отказываться обсуждать то, что тебе интересно.

Три кита NSFW-чата с картинками

Чтобы система работала, нужно собрать три компонента:

• Текстовая модель без цензуры - мозг, который генерирует ответы
• Vision-модель - глаза, которые анализируют изображения
• Интерфейс - оболочка, где все это соединяется

Самая частая ошибка новичков - пытаться найти одну модель, которая делает все. Такой нет. Даже самые продвинутые мультимодальные модели вроде LLaVA-1.6-34B (актуальная на январь 2026) имеют встроенные фильтры. Поэтому мы будем использовать связку.

Выбор текстовой модели: кто сегодня король NSFW?

На январь 2026 года ландшафт uncensored-моделей выглядит так:

Квантование: как впихнуть невпихуемое

Оригинальные модели весят гигабайты. На домашнем ПК это проблема. Решение - квантование в формат GGUF. По сути, это сжатие весов модели с минимальной потерей качества.

Популярные уровни квантования (от большего к меньшему качеству):

1. Q8_0 - почти без потерь, но большой размер
2. Q6_K - отличный баланс
3. Q5_K_M - рекомендую для 13B моделей
4. Q4_K_M - для слабого железа
5. Q3_K_S - экстремальное сжатие

# Пример загрузки квантованной модели через huggingface-hub
pip install huggingface-hub
huggingface-cli download TheBloke/MythoMax-L2-13B-GGUF mythomax-l2-13b.Q5_K_M.gguf --local-dir ./models

Для MythoMax-L2-13B в квантовании Q5_K_M нужно около 8.5GB RAM/VRAM. В Q4_K_M - около 7GB. Разница в качестве заметна, но не критична для чатов.

Vision-компонент: как модель "видит" картинки

Тут два пути:

1 Использовать готовую мультимодальную модель

LLaVA-1.6 (актуальная версия на 2026) - лучший выбор. Но есть нюанс: встроенные фильтры. Решение - использовать "разогнанные" версии от сообщества:

• LLaVA-1.6-34B-Uncensored - требует 24GB+ VRAM
• BakLLaVA-1-13B - более легкая альтернатива
• GLM-Image - новая модель от Zai Org, о которой мы писали ранее

2 Связка CLIP + текстовое описание

Более сложный, но гибкий вариант:

1. CLIP анализирует изображение
2. Генерирует текстовое описание
3. Описание передается в uncensored LLM
4. LLM генерирует ответ на основе описания

Этот метод требует программирования, но позволяет использовать любую uncensored LLM.

Сборка системы: SillyTavern как клей

SillyTavern - интерфейс, который объединяет все компоненты. На январь 2026 актуальна версия 1.11.x с улучшенной поддержкой мультимодальности.

1 Установка SillyTavern

git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git
cd SillyTavern
./start.sh  # или start.bat на Windows

2 Настройка бэкенда

SillyTavern не запускает модели сама. Нужен бэкенд. Варианты:

Я рекомендую llama.cpp - он стабильнее и быстрее. Если интересно подробное сравнение, у нас есть отдельная статья.

# Запуск llama.cpp сервера
./server -m ./models/mythomax-l2-13b.Q5_K_M.gguf \
  -c 4096 \  # контекст
  --port 8080 \
  --n-gpu-layers 35  # сколько слоев на GPU

3 Подключение vision-модели

В SillyTavern заходим в настройки → AI Response Configuration → Vision. Выбираем:

• Vision Provider: LLaVA (или другой)
• Указываем endpoint (обычно localhost:8081)
• Настраиваем промпт для описания изображений

Типичные ошибки и как их избежать

Аппаратные требования: что нужно на 2026 год

Минимальная конфигурация для комфортной работы:

• Бюджетная: RTX 3060 12GB + 32GB RAM. Потянет 13B модель + LLaVA-7B
• Оптимальная: RTX 4070 Ti 16GB + 64GB RAM. Для 20B моделей
• Мощная: RTX 4090 24GB + 128GB RAM. Можно запускать 34B модели

Если нет мощной видеокарты, рассмотрите техники из гайда для ноутбуков - там много хитростей по оптимизации памяти.

Будущее технологии: что ждать в 2026-2027

Тренды, которые уже видны:

1. Меньший размер, лучше качество - новые архитектуры вроде Qwen2.5 позволяют 3B моделям конкурировать со старыми 7B
2. Встроенная мультимодальность - все больше uncensored моделей получат vision-компоненты
3. Лучшее квантование - методы вроде EXL2 обещают меньше потерь при сжатии
4. Специализированные NSFW-модели - тонкая настройка под конкретные жанры и сценарии

Самый интересный тренд - появление локальных моделей, которые понимают не только статичные изображения, но и короткие видео. Первые прототипы уже есть, но до массового использования еще год-два.

Если хотите углубиться в технические детали работы разных фреймворков, рекомендую наш обзор фреймворков для локального запуска LLM. Там разобраны не только llama.cpp, но и более экзотические варианты вроде MLX для Mac.