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.

    Ferramentas de decisão

    Não é só uma lista: descubra, monte e verifique

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

    O que você quer construir?

    Escolha um projeto e o montador de stack se preenche sozinho

    Receitas prontas de sistemas de IA com peças gratuitas. Clique em Construir e o NeuroCatálogo monta a combinação no montador — depois é só trocar peças, comparar e salvar na sua caixa.

    Comece por aqui

    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.

    Coleções

    Listas prontas: populares, novidades, estrelas e melhores por uso

    Atalhos no estilo loja de aplicativos — cada lista já vem ordenada. Clique em qualquer item para abrir a página completa da ferramenta.

    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 de hardware

          IA para PC fraco: modelos leves e opções gratuitas

          PC fraco não impede IA local. Os modelos pequenos do catálogo vão de 135 milhões a poucos bilhões de parâmetros e rodam em CPU — alguns até dentro do navegador. O segredo é escolher o tamanho certo, usar quantizações e ajustar a expectativa de velocidade.

          Sem GPU dedicada, o trabalho passa a ser feito pelo processador. Modelos muito pequenos conseguem responder em CPU com memória modesta; os maiores continuam tecnicamente possíveis, mas ficam lentos a ponto de atrapalhar o uso.

          O navegador virou uma alternativa real. Bibliotecas catalogadas rodam modelos direto na página, sem instalar nada e sem servidor — com a vantagem de que os dados não saem do computador.

          Áudio e imagem são tarefas de porte diferente: transcrição de fala e geração de voz têm opções que cabem em máquinas simples, enquanto geração de imagem é a que mais depende de VRAM e é a primeira a ficar de fora em um PC fraco.

          Ferramentas gratuitas do catálogo para este caso

          Gemma 3 (Google)

          Modelos de Linguagem · LLM de texto

          ★ 87

          Família com versões pequenas e multimodais, incluindo tamanhos que rodam com menos de 1 GB.

          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 →

          Phi-4 (Microsoft)

          Modelos de Linguagem · LLM de texto

          ★ 83

          Modelo pequeno com foco em raciocínio, para quando o PC é modesto mas a tarefa é mais analítica.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          MIT
          Requisitos
          Phi-4 14B: ~9 GB de RAM em Q4. Phi-4-mini: ~3 GB
          Nível
          Intermediário
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          Qwen 3 (Alibaba)

          Modelos de Linguagem · LLM de texto

          ★ 95

          Versões pequenas da família generalista, boas para chat e código em hardware limitado.

          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 →

          faster-whisper

          Modelos de Linguagem · Áudio

          ★ 88

          Transcrição de áudio em CPU com uso de memória reduzido, boa para máquinas sem GPU.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          MIT
          Requisitos
          small int8: ~1 GB de RAM. large-v3 int8: ~3 GB
          Nível
          Intermediário
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          Kokoro TTS

          Modelos de Linguagem · Áudio

          ★ 87

          Voz sintetizada em modelo minúsculo que funciona só com CPU.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          Apache 2.0
          Requisitos
          ~500 MB de RAM em CPU; funciona sem GPU
          Nível
          Iniciante
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          llama.cpp

          Runtimes & Frameworks · Runtime local

          ★ 91

          Runtime que carrega modelos quantizados e roda em CPU, com suporte a hardware bem modesto.

          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 →

          Transformers.js

          Runtimes & Frameworks · Biblioteca web

          ★ 88

          Roda modelos no navegador com JavaScript, útil para tarefas leves sem instalar nada.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          Apache 2.0
          Requisitos
          ~1 GB de RAM; navegador com WebGPU (Chrome/Edge) acelera muito
          Nível
          Intermediário
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          WebLLM (MLC)

          Runtimes & Frameworks · Biblioteca web

          ★ 90

          Alternativa de LLM no navegador via WebGPU, para PCs sem GPU dedicada mas com navegador moderno.

          Onde roda
          Local (no seu PC)
          Preço
          Código aberto (grátis)
          Licença
          Apache 2.0
          Requisitos
          8 GB de RAM e navegador com WebGPU; 3–5 GB de disco para os pesos
          Nível
          Avançado
          Ver ficha completa, como usar e alternativas →

          Como escolher

          Escolha o menor modelo que resolva
          Em PC fraco, um modelo pequeno e responsivo entrega mais valor do que um grande que demora minutos por resposta. Comece de baixo e suba se precisar.
          Use quantização sempre que possível
          Versões quantizadas ocupam menos memória e são o formato que os runtimes leves carregam com mais eficiência.
          Considere o navegador
          Para tarefas pontuais, bibliotecas de navegador do catálogo rodam sem instalação e sem conta — e ainda mantêm os dados locais.
          Separe tarefas por peso
          Texto pequeno e voz cabem em CPU; geração de imagem é a tarefa que mais exige VRAM. Priorize as que o seu PC consegue fazer bem.
          Misture local e nuvem se precisar
          O catálogo permite filtrar por local e nuvem. Dá para resolver o dia a dia no PC e deixar só o trabalho pesado para uma API com camada grátis.

          O que roda com sem GPU dedicada e 8 GB de RAM

          Estimativa do catálogo para uma máquina sem GPU dedicada, com 8 GB de RAM. Nesse cenário o que manda é a RAM do sistema: os modelos listados como “roda na CPU” funcionam, mas são mais lentos do que em uma placa de vídeo.

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

          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.

          SmolLM2 (Hugging Face)

          Pontos fortes

          • Rodar em celular e embarcados
          • Prototipar sem GPU

          Limitações

          • Conhecimento e raciocínio
          • Tarefas com muitas etapas

          Gemma 3 (Google)

          Pontos fortes

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

          Limitações

          • Matemática avançada
          • Licença com restrições de redistribuição

          Phi-4 (Microsoft)

          Pontos fortes

          • Raciocínio e matemática em modelo pequeno
          • Rodar em GPU modesta ou CPU

          Limitações

          • Cultura geral e trivia
          • Uso de ferramentas e agentes

          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

          faster-whisper

          Pontos fortes

          • Transcrição rápida e barata
          • Rodar em CPU

          Limitações

          • Recursos novos chegam com atraso
          • Não separa quem falou

          Kokoro TTS

          Pontos fortes

          • Voz natural em modelo minúsculo (82M)
          • Fala offline e rápida

          Limitações

          • Número de idiomas limitado
          • Controle fino de emoção

          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

          Transformers.js

          Pontos fortes

          • IA no front-end com JavaScript puro
          • Áudio, visão e NLP no navegador

          Limitações

          • Modelos limitados pelo tamanho
          • Aceleração por GPU ainda em evolução

          WebLLM (MLC)

          Pontos fortes

          • Rodar LLM direto no navegador (WebGPU)
          • Apps web sem servidor

          Limitações

          • Só modelos pequenos e quantizados
          • Exige suporte a WebGPU

          Perguntas frequentes

          Consigo rodar IA local com 8 GB de RAM?
          Sim, com modelos pequenos. O catálogo tem famílias que rodam em pouca memória e a calculadora de hardware mostra exatamente quais tamanhos cabem nessa faixa.
          Qual é o modelo mais leve do catálogo?
          Entre as famílias catalogadas, a que se apresenta como minúscula e voltada a celulares e embarcados é a mais leve. A ficha dela registra o consumo mínimo de memória.
          Dá para usar IA local sem placa de vídeo?
          Dá. Run times em CPU e bibliotecas de navegador são as duas rotas gratuitas para isso, ambas presentes no catálogo.
          Gerar imagens é possível em PC fraco?
          É a tarefa mais pesada. Vale conferir os requisitos mínimos das famílias de difusão antes de tentar, e considerar uma alternativa em nuvem com camada grátis se o PC não acompanhar.

          Descubra o limite real do seu PC

          Com VRAM e RAM informadas, a calculadora de hardware classifica cada família de modelo em roda bem, roda quantizado ou não recomendado.

          Abrir a calculadora de hardware →