Обновлено: 18 октября 2026 · Проверено вручную
Локальная нейросеть за 15 минут, без командной строки на первом шаге.
Что понадобится
- Windows 10 или 11, 64-бит
- 8 ГБ оперативной памяти минимум (16 ГБ комфортно)
- Видеокарта NVIDIA — желательно, но не обязательно
- 10 ГБ свободного места под модели
Шаг 1. Скачать и установить
Скачайте установщик с официального сайта ollama.com/download и запустите его. Установка идёт без вопросов, около минуты.
После установки в трее появится иконка — программа уже работает как служба. Проверить можно в браузере: откройте http://localhost:11434. Если видите «Ollama is running» — всё готово.
Шаг 2. Запустить модель
Откройте PowerShell (Win+X → «Терминал») и выполните:
Программа скачает около 4,7 ГБ и запустит чат прямо в терминале. Первый запуск — от 2 до 15 минут в зависимости от скорости интернета.
Дальше просто пишете вопросы. Выход — /bye.
Какие модели выбрать
| Модель | Память | Для чего |
|---|---|---|
qwen2.5:3b |
3 ГБ | Слабый ПК, простые вопросы |
qwen2.5:7b |
5 ГБ | Универсальный выбор, тексты и код |
llama3.1:8b |
5 ГБ | Английский, общие задачи |
qwen2.5-coder:7b |
5 ГБ | Только код |
qwen2.5:14b |
9 ГБ | Заметно умнее, нужна видеокарта |
Шаг 3. Графический интерфейс (по желанию)
Терминал неудобен. Варианты:
- Open WebUI — полноценный веб-чат как у ChatGPT, ставится через Docker
- LM Studio — отдельное приложение со своим интерфейсом
- AnythingLLM — если нужна работа с документами
Шаг 4. Использовать из своих программ
Ollama поднимает API на localhost:11434, совместимый с форматом OpenAI:
{`curl http://localhost:11434/api/generate -d ''`}В Python — через обычный OpenAI SDK, указав base_url="http://localhost:11434/v1".
Типичные проблемы
| Симптом | Причина и решение |
|---|---|
| Медленно отвечает | Работает на процессоре. Проверьте ollama ps — если GPU не задействован, обновите драйверы |
| «out of memory» | Модель больше видеопамяти. Возьмите версию меньше или квант Q4 |
| Не запускается | Порт 11434 занят. Освободите или задайте OLLAMA_HOST |
| Модель не качается | Не хватает места на диске: ollama list, затем ollama rm имя |
Сколько занимает места
Каждая модель хранится целиком. 7B — около 4,7 ГБ, 14B — около 9 ГБ. Если места мало — держите одну-две рабочие модели, остальные удаляйте.
Куда дальше
Требования к компьютеру
| Модель | Память | Скорость | Для чего |
|---|---|---|---|
| qwen2.5:3b | 3 ГБ | 10–20 ток/с на CPU | Тест, простые вопросы |
| qwen2.5:7b | 5 ГБ | 5–15 ток/с (GPU: 40+) | Универсальный выбор |
| llama3.1:8b | 5 ГБ | 5–15 ток/с (GPU: 40+) | Английский, общие задачи |
| qwen2.5-coder:7b | 5 ГБ | 5–15 ток/с (GPU: 40+) | Только код |
| qwen2.5:14b | 9 ГБ | Нужна GPU | Заметно умнее |
| qwen2.5:32b | 20 ГБ | Нужна GPU 24 ГБ | Почти как облачная |
Без видеокарты работает, но медленно. Для 7B на CPU — 5–15 токенов в секунду, это примерно как читать быстрее, чем печатать. Для коротких вопросов терпимо, для длинных текстов — нет.
Установка: пошагово
- Скачайте установщик с
ollama.com/download/windows. - Запустите — установка идёт без вопросов, около минуты.
- Проверьте в браузере:
http://localhost:11434должен показать «Ollama is running». - Откройте PowerShell:
ollama run qwen2.5:7b— начнётся скачивание (~4,7 ГБ). - После загрузки сразу откроется чат прямо в терминале.
Что делать после установки
- Поставить графический интерфейс. Open WebUI (через Docker) или LM Studio — обычный чат, как у ChatGPT.
- Проверить, что работает GPU. Команда
ollama psпоказывает, задействована ли видеокарта. - Настроить автозапуск. По умолчанию Ollama уже работает как служба Windows.
- Освободить место.
ollama list— список моделей,ollama rm имя— удалить ненужную.
Типичные ошибки
| Симптом | Причина | Решение |
|---|---|---|
| Очень медленно | Работает на CPU | Проверьте драйверы NVIDIA, обновите их |
| out of memory | Модель больше видеопамяти | Возьмите 7B вместо 14B или квант Q4 |
| Порт занят | 11434 уже используется | Закройте старый процесс или задайте OLLAMA_HOST |
| Модель не качается | Мало места | ollama list → ollama rm для старых |
| Русский с ошибками | Модель слабая для русского | Возьмите qwen2.5 — она лучшая из локальных по русскому |
Сколько занимает места
7B — ~4,7 ГБ, 14B — ~9 ГБ, 32B — ~20 ГБ. Держите 1–2 рабочие модели, остальные удаляйте: место на SSD кончается быстро.
Альтернатива: GPU-сервер
Если своего железа нет, но данные нельзя отдавать — берут GPU-сервер в России. От 3 000 ₽/мес за видеокарту с 8–16 ГБ.