Curadoria aberta para quem está começando em IA

O mapa das ferramentas de IA que você pode usar hoje

Só ferramentas gratuitas: APIs com camada grátis, modelos abertos, runtimes, servidores MCP, skills, datasets e agentes — com o caminho para baixar, como usar e onde usar cada tipo, descrição honesta, ranking de qualidade, requisitos reais e links oficiais. Feito para quem está começando e não quer se perder.

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    Cinco ferramentas que respondem “qual IA devo usar?”, “meu PC roda isso?” e “como combino tudo sem gastar?”.

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    Seis ferramentas que valem o seu primeiro fim de semana

    Escolhas do curador: cada uma é a mais fácil da sua categoria para dar o primeiro resultado concreto.

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    Trilha do iniciante

    Cinco passos, do primeiro prompt ao primeiro projeto publicado

    Uma ordem sugerida para não se perder. Cada passo leva de meia hora a uma tarde e usa ferramentas gratuitas.

      Do baixar ao usar

      Como obter, usar e onde aplicar cada tipo

      Só entram ferramentas gratuitas — nada aqui exige pagamento. Para cada um dos sete tipos: o caminho para baixar, o passo a passo de uso e onde ele brilha.

      Ranking de qualidade

      Do melhor ao pior — e no que cada um é melhor

      Uma nota de curadoria de 0 a 100 por categoria, com os pontos fortes e fracos de cada item em uma linha. Não é um benchmark oficial: é uma opinião prática para você decidir rápido. Um dataset não compete com um runtime — compare sempre dentro da mesma categoria.

      Carregando…

        Como a nota é calculada: capacidade e resultados (peso maior), maturidade do projeto, custo, privacidade e apoio da comunidade. Os badges “Melhor em” e “Perde em” resumem o que cada item faz bem e onde ele decepciona — por exemplo, o Qwen 3 é forte em programação, raciocínio e português, mas não gera imagem nem vídeo.

        Comparação lado a lado

        Duas ou três ferramentas, critério por critério

        Selecione até três fichas no catálogo (botão “+ comparar”) e a tabela abaixo se monta sozinha — com licença, requisitos, custo e nota de facilidade.

        Sem jargão

        Glossário rápido de IA

        Os termos que aparecem em toda documentação, explicados em três linhas cada.

        Continue sozinho

        Listas, rankings, comunidades e newsletters

        Fontes que valem assinar ou marcar nos favoritos para acompanhar o ritmo do setor.

        Monitoramento automático

        Entrou ou saiu do open source? Aparece aqui

        O catálogo confere sozinho, no seu navegador, os repositórios e modelos listados — licença, arquivamento e disponibilidade — e ainda procura projetos, modelos e datasets em alta que ainda não estão na lista. Quando algo muda, a ficha afetada ganha um aviso.

        Carregando o histórico de verificações…

          A verificação roda no seu navegador — nada é enviado para servidores nossos — usando as APIs públicas do GitHub e do Hugging Face, a cada monitoramento.intervaloHoras horas (padrão: 6). Se as APIs atingirem o limite de requisições, a checagem é retomada de onde parou na próxima visita.

          Guia essencial

          Melhores IAs locais: como escolher e rodar no seu PC

          Uma IA local é um modelo que roda dentro do seu computador, sem enviar seus dados para a nuvem. Para chegar lá você precisa de três peças: um runtime, um modelo aberto e hardware suficiente. Este guia mostra como escolher cada uma delas usando só as ferramentas gratuitas já catalogadas.

          O runtime é o programa que carrega o modelo e responde aos pedidos. É a primeira coisa a instalar, porque todo o resto depende dele. No catálogo, Ollama, LM Studio e llama.cpp cumprem esse papel em perfis diferentes: linha de comando, aplicativo com interface e motor de baixo nível.

          O modelo é o arquivo de pesos que você baixa. As famílias abertas do catálogo variam de menos de 1 bilhão a centenas de bilhões de parâmetros. Quanto maior, mais memória e mais tempo de resposta — por isso o tamanho certo depende do seu PC, e não do quanto o modelo é famoso.

          A terceira peça é o hardware. Aqui importa a VRAM da placa de vídeo e, quando não há GPU, a RAM do sistema. A calculadora do catálogo estima o que cabe em cada faixa, então dá para escolher o modelo antes de baixar vários gigabytes à toa.

          Ferramentas gratuitas do catálogo para este caso

          Ollama

          Runtimes & Frameworks · Runtime local

          ★ 95

          Runtime de linha de comando: instala e roda modelos abertos com poucos comandos e ainda expõe uma API local.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          MIT
          Requisitos
          8 GB de RAM para modelos 7B/8B em Q4; GPU opcional
          Nível
          Iniciante
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          LM Studio

          Runtimes & Frameworks · Runtime local com interface

          ★ 93

          Aplicativo com interface gráfica para baixar e testar modelos sem usar o terminal.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Gratuito (não aberto)
          Licença
          Gratuito para uso pessoal (software proprietário, sem custo)
          Requisitos
          8 GB de RAM; 16 GB+ recomendado para modelos maiores
          Nível
          Iniciante
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          llama.cpp

          Runtimes & Frameworks · Runtime local

          ★ 91

          Motor de baixo nível por trás de muitos runtimes, útil para rodar modelos quantizados em CPU e GPU mista.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          MIT
          Requisitos
          2 GB de RAM para modelos 1B–3B quantizados
          Nível
          Avançado
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          Qwen 3 (Alibaba)

          Modelos de Linguagem · LLM de texto

          ★ 95

          Família generalista forte em código, raciocínio e português, disponível em vários tamanhos.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          Apache 2.0 (maioria dos tamanhos)
          Requisitos
          0.6B–4B: 1–3 GB de RAM. 32B: ~20 GB. 235B MoE: servidor
          Nível
          Intermediário
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          Llama 3.3 / 3.1 (Meta)

          Modelos de Linguagem · LLM de texto

          ★ 89

          Família com o maior ecossistema de ferramentas e fine-tunes, fácil de encontrar em qualquer runtime.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          Llama Community License (uso comercial liberado com condições)
          Requisitos
          8B em Q4: ~6 GB de RAM. 70B: 40 GB+ (ou GPU com 24 GB em Q4)
          Nível
          Iniciante
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          Gemma 3 (Google)

          Modelos de Linguagem · LLM de texto

          ★ 87

          Opção leve e multimodal que vai de modelos minúsculos a versões maiores, boa para hardware modesto.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          Gemma Terms of Use (uso comercial permitido)
          Requisitos
          270M/1B: menos de 1 GB. 27B: ~20 GB em Q4
          Nível
          Iniciante
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          Como escolher

          Comece pelo runtime, não pelo modelo
          Instale Ollama ou LM Studio primeiro e só depois baixe um modelo. Assim você descobre na prática quanto o seu computador aguenta antes de encher o disco de pesos.
          Escolha o tamanho pelo hardware
          Use a calculadora de hardware do catálogo com a sua VRAM e RAM reais. Ela indica o tamanho que roda bem, o que roda quantizado e o que é melhor evitar.
          Prefira modelos quantizados para começar
          Versões quantizadas ocupam bem menos memória e são o formato padrão dos runtimes locais. São o caminho mais rápido para fazer algo funcionar no seu PC.
          Teste antes de investir em hardware
          Rode um modelo pequeno primeiro. Se ele já resolver o seu caso, você não precisa comprar placa nenhuma; se não resolver, aí a limitação fica clara.
          Separe uso individual de uso em produção
          Para conversar no seu computador, um runner simples basta. Para servir várias pessoas ao mesmo tempo, o catálogo aponta runtimes de servidor como o vLLM.

          O que roda com 8 GB de VRAM e 16 GB de RAM

          Esta é a estimativa do catálogo para uma máquina com 8 GB de VRAM e 16 GB de RAM — a faixa mais comum em placas de entrada e notebooks com GPU. "VRAM estimada" é o consumo em quantização Q4; o modelo cabe se a estimativa for menor que a sua memória.

          ModeloMaior tamanho aproveitávelVRAM estimada (Q4)Veredito
          Qwen 30.6B1.5 GBRoda muito bem
          Llama 3.3 / 3.11B1.8 GBRoda muito bem
          DeepSeek-R11.5B2.1 GBRoda muito bem
          Mistral Small 3 / 7B7B5.3 GBRoda muito bem
          Gemma 3270M1.4 GBRoda muito bem
          Phi-4mini 3.8B3.4 GBRoda muito bem
          OLMo 21B1.8 GBRoda muito bem
          SmolLM2135M1.3 GBRoda muito bem
          Falcon 31B1.8 GBRoda muito bem
          GLM-49B6.4 GBRoda muito bem
          Qwen2.5-VL / Vision3B3 GBRoda muito bem
          Whispertiny0.8 GBRoda muito bem
          faster-whispersmall (int8)0.9 GBRoda muito bem
          Kokoro TTS82M0.8 GBRoda muito bem
          Piper TTSvoz média0.8 GBRoda muito bem
          Nomic Embed Text v1.5137M0.5 GBRoda muito bem
          BGE-M3568M0.8 GBRoda muito bem
          Stable Diffusion XLbase 1.05.5 GBRoda muito bem
          YOLO11 / Ultralyticsn0.6 GBRoda muito bem
          PaddleOCRv4 mobile0.6 GBRoda muito bem
          SAM 2base+1.2 GBRoda muito bem
          FLUX.1schnell15.3 GBRoda quantizado

          Estimativas geradas pela calculadora de hardware do catálogo (fórmulas públicas de tamanho de modelo com overhead). São um ponto de partida para decidir o que tentar primeiro — abra a calculadora para usar os seus números exatos.

          Prós e limitações

          Os pontos abaixo vêm da curadoria do catálogo — a nota de qualidade (0–100) e os itens “melhor em” e “perde em” registrados para cada ferramenta. Não são medições de benchmark.

          Ollama

          Pontos fortes

          • Rodar LLM local com um comando
          • Primeiro contato com modelos abertos

          Limitações

          • Throughput abaixo do vLLM em produção
          • Recursos avançados de serving

          LM Studio

          Pontos fortes

          • Interface gráfica amigável para modelos locais
          • Baixar e testar modelos sem terminal

          Limitações

          • Menos automação que CLI/API
          • Aplicativo proprietário

          llama.cpp

          Pontos fortes

          • Rodar modelos quantizados em CPU e GPU mista
          • Máxima compatibilidade de hardware

          Limitações

          • Servidor menos maduro que vLLM
          • Exige entender quantização

          Qwen 3 (Alibaba)

          Pontos fortes

          • Programação e código
          • Raciocínio e matemática
          • Português e multilíngue

          Limitações

          • Geração de imagem ou vídeo
          • Modelos grandes pedem GPU forte

          Llama 3.3 / 3.1 (Meta)

          Pontos fortes

          • Ecossistema e ferramentas (todo mundo suporta)
          • Uso comercial pela licença da Meta

          Limitações

          • Português mais fraco que Qwen/Gemma
          • Raciocínio abaixo dos modelos de raciocínio

          Gemma 3 (Google)

          Pontos fortes

          • Rodar local em hardware modesto
          • Multimodal leve com janela de 128k

          Limitações

          • Matemática avançada
          • Licença com restrições de redistribuição

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          Perguntas frequentes

          Preciso de placa de vídeo para rodar IA local?
          Não. Os modelos pequenos do catálogo rodam em CPU, e alguns até no navegador com WebGPU. A placa acelera bastante, mas não é pré-requisito para começar.
          Dá para rodar IA local sem internet?
          Sim. Depois de baixar o modelo, o runtime trabalha offline. É justamente esse o argumento de privacidade da IA local: nada sai do seu computador.
          Quantos GB de RAM eu preciso?
          Depende do tamanho do modelo e da quantização. O catálogo registra o mínimo de cada ferramenta e a calculadora de hardware estima por faixa — confira os dois antes de baixar.
          Qual é o melhor modelo para português?
          Entre as famílias catalogadas, as que listam multilinguismo e português como ponto forte são as melhores apostas. O ranking de qualidade de cada ficha mostra em que cada modelo se destaca.
          Ollama, LM Studio ou llama.cpp?
          Os três rodam modelos abertos. A diferença está na forma de uso: Ollama é orientado a comandos e API, LM Studio tem interface gráfica e llama.cpp é o motor mais configurável. Há uma comparação dedicada a Ollama e LM Studio no catálogo.

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