В 2026 году 79% мировых разработчиков используют открытые ИИ-модели для создания приложений.
Локальная нейросеть работает на компьютере пользователя или сервере компании. Запросы и документы можно хранить внутри своей системы.
Некоторые локальные ИИ-модели помещаются на обычном ноутбуке. Для более крупных версий нужен мощный компьютер или сервер.
Ключевая статистика локальных нейросетей
- 79% разработчиков в мире, которые добавляют ИИ в приложения, используют открытые ИИ-модели.
- На Hugging Face опубликовано 3+ млн открытых ИИ-моделей со всего мира.
- 200 000+ компаний работают с платформой Hugging Face.
- Половина загрузок на Hugging Face приходится всего на 200 открытых ИИ-моделей.
- 41% загрузок на Hugging Face приходится на открытые ИИ-модели из Китая.
- Небольшую языковую ИИ-модель можно запустить с 4-8 ГБ памяти.
Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.
Сколько открытых ИИ-моделей существует в мире?
На Hugging Face опубликовано 3+ млн открытых ИИ-моделей со всего мира. Платформой пользуются 18 млн разработчиков и исследователей.
В мировом каталоге есть языковые модели, генераторы изображений и системы распознавания речи. Готовые открытые ИИ-модели используют 200 000+ компаний.
Как росло число открытых ИИ-моделей в мировом каталоге Hugging Face:
| Год публикации | Открытые ИИ-модели на Hugging Face |
|---|---|
| 2026 год | 3+ млн ИИ-моделей |
| 2025 год | 2+ млн ИИ-моделей |
| 2023 год | 500 000 ИИ-моделей |
Источники: AP, Hugging Face, Axios.
Сколько разработчиков в мире выбирают открытые ИИ-модели?
Открытые ИИ-модели используют 79% разработчиков в мире, которые добавляют ИИ в приложения. Закрытые нейросети выбирают 71%.
Половина разработчиков совмещает оба варианта. Например, поиск по внутренним документам запускают на своей локальной ИИ-модели, а сложный вопрос отправляют облачной нейросети.
Какие ИИ-модели используют разработчики в мире в 2026 году:
| Тип ИИ-моделей | Разработчики с этими ИИ-моделями |
|---|---|
| Открытые ИИ-модели | 79% разработчиков |
| Закрытые ИИ-модели | 71% разработчиков |
| Оба типа ИИ-моделей | 50% разработчиков |
Источник: State of Open Source AI.
Какие локальные ИИ-модели скачивают чаще всего?
Самая популярная локальная ИИ-модель в мировом каталоге Ollama — Llama 3.1* со 119.2 млн загрузок.
На втором месте находится DeepSeek-R1 с 92.4 млн загрузок, а на третьем — Llama 3.2* с 82.6 млн. У каждого семейства есть версии для компьютеров разной мощности.
Какие локальные ИИ-модели скачивают чаще всего в Ollama:
| Локальная ИИ-модель | Разработчик | Загрузки в Ollama |
|---|---|---|
| Llama 3.1* | Meta** | 119.2 млн загрузок |
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | 92.4 млн загрузок |
| Llama 3.2* | Meta** | 82.6 млн загрузок |
| Gemma 3 | 40.2 млн загрузок | |
| Qwen 2.5 | Alibaba | 39.5 млн загрузок |
| Qwen 3 | Alibaba | 36.4 млн загрузок |
| Mistral | Mistral AI | 33.3 млн загрузок |
| Gemma 2 | 31.9 млн загрузок |
Источник: Ollama.
Почему большинство открытых ИИ-моделей почти не скачивают?
Всего 200 открытых ИИ-моделей получают 49.6% загрузок в мировом каталоге Hugging Face. Примерно половину открытых ИИ-моделей в каталоге скачали меньше 200 раз.
Разработчики публикуют много тестовых и доработанных версий открытых ИИ-моделей. Большинство пользователей выбирают несколько известных семейств.
Источник: Hugging Face (1, 2).
Сколько памяти нужно локальной нейросети?
Небольшую языковую ИИ-модель можно запустить с 4-8 ГБ свободной памяти. Сжатая локальная ИИ-модель на 7-8 млрд параметров обычно занимает 4-6 ГБ.
Локальной ИИ-модели на 30-32 млрд параметров нужно 18-24 ГБ. Версия на 70 млрд параметров занимает 40+ ГБ.
Сколько памяти нужно для локальной языковой модели:
| Размер ИИ-модели | Размер файла | Подходящее устройство |
|---|---|---|
| 1-3 млрд параметров | 1-3 ГБ | Обычный ноутбук |
| 7-8 млрд параметров | 4-6 ГБ | Компьютер с 8 ГБ свободной памяти |
| 14 млрд параметров | 8-10 ГБ | Компьютер с 16 ГБ памяти |
| 30-32 млрд параметров | 18-24 ГБ | Мощный компьютер или сервер |
| 70-72 млрд параметров | 40+ ГБ | Сервер или несколько видеокарт |
Источник: Ollama.
Насколько локальные ИИ-модели приблизились к облачным?
Лучшие открытые ИИ-модели приблизились к закрытым нейросетям в популярных тестах. Но облачные лидеры пока лучше решают самые сложные задачи.
Локальная ИИ-модель подходит для частых запросов и закрытых документов. Облачная нейросеть не требует покупки оборудования и обычно дает более сильный ответ.
Где локальные и облачные нейросети сильнее:
| Сценарий работы | Какой ИИ чаще подходит |
|---|---|
| Закрытые документы | Локальная модель |
| Много однотипных запросов | Локальная модель |
| Работа без интернета | Локальная модель |
| Самые сложные вопросы | Облачная модель |
| Запуск без настройки | Облачная модель |
| Контроль над обновлениями | Локальная модель |
Источники: Stanford AI Index, State of Open Source AI.
Какие страны выпускают больше открытых ИИ-моделей?
На китайские открытые ИИ-модели приходится 41% загрузок на Hugging Face. США занимают второе место с долей 38%.
Qwen, DeepSeek, Kimi и GLM можно запускать на собственных серверах. Поэтому китайские открытые ИИ-модели используют компании по всему миру.
Доля стран в загрузках открытых ИИ-моделей на Hugging Face за последний год:
| Страна разработчика | Доля загрузок открытых ИИ-моделей |
|---|---|
| Китай | 41% |
| США | 38% |
| Другие страны | 21% |
Источник: Hugging Face (1, 2).
Какие локальные нейросети подходят для русского языка?
Для русского языка подходят Qwen, Vikhr, Saiga, YandexGPT и открытые версии GigaChat. Российские локальные ИИ-модели лучше знают местные названия и привычные формулировки.
Vikhr и Saiga созданы на основе зарубежных ИИ-моделей и дополнительно обучены на русскоязычных данных. YandexGPT 5 Lite и GigaChat Lite можно скачать и развернуть внутри своей инфраструктуры.
Локальные модели с поддержкой русского языка:
| ИИ-модель | Разработчик | Размер доступной версии |
|---|---|---|
| Qwen | Alibaba | От 0.6 млрд параметров |
| Vikhr | VikhrModels | От 7 млрд параметров |
| Saiga | Сообщество разработчиков | От 7 млрд параметров |
| YandexGPT 5 Lite | Яндекс | 8 млрд параметров |
| GigaChat Lite | Сбер | 20 млрд параметров |
Источники: Hugging Face, Яндекс, Сбер.
Как российские компании используют локальные ИИ-модели?
Российские компании запускают локальный ИИ для поиска по документам, поддержки и работы с договорами. Запросы остаются внутри корпоративной сети.
Обычно бизнес не обучает нейросеть с нуля. Компания берет готовую локальную ИИ-модель, подключает свои документы и ограничивает доступ сотрудников.
Другие способы применения нейросетей собраны в статистике ИИ в компаниях.
Российский корпоративный рынок языковых моделей оценивают в 35 млрд руб. До 2028 года он может расти на 25% в год.
Для каких задач российские компании запускают ИИ локально:
| Задача компании | Что делает локальная модель |
|---|---|
| Поиск по документам | Находит ответ во внутренней базе |
| Поддержка клиентов | Готовит ответ оператору |
| Работа с договорами | Ищет пункты и сравнивает версии |
| Программирование | Объясняет и дописывает внутренний код |
| Расшифровка разговоров | Переводит запись в текст внутри компании |
| Проверка обращений | Определяет тему и направляет сотруднику |
Источник: Деловой Петербург.
Что такое локальная нейросеть?
Локальная нейросеть работает на компьютере пользователя или сервере компании. После загрузки модели основные запросы можно обрабатывать без подключения к внешнему сайту.
Для запуска используют программы Ollama, LM Studio или llama.cpp. Они загружают модель, выделяют ей память и дают интерфейс для чата или подключения к другой программе.
Заключение
Открытые ИИ-модели используют 79% разработчиков, которые добавляют ИИ в программы.
Локальный запуск помогает хранить данные у себя и не платить за каждый запрос. Но размер нейросети зависит от мощности компьютера. Для самых сложных задач облачные ИИ-модели пока подходят лучше.
* ИИ-модели принадлежат компании Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ).
** Компания Meta признана экстремистской и запрещена в РФ.
Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм-канале Бегин (или макс-канал), где я рассказываю, как использовать ИИ в бизнесе.
