# IA offline sul PC: quanta RAM serve e come iniziare

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Autore: Giorgio Perillo
Aggiornato: 2026-11-08
Categoria: Intelligenza Artificiale

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**Se scarichi il modello di intelligenza artificiale offline più grande che trovi, il PC rallenta fino a bloccarsi o il modello non parte proprio. Per evitarlo scegli la taglia del modello in base alla RAM o alla VRAM che hai, installa un programma come LM Studio o Ollama e, finito il download, lavori senza internet e senza account.**

## Cos’è un’intelligenza artificiale offline

Un’intelligenza artificiale offline, detta anche IA locale o LLM locale, è un modello linguistico che gira sul tuo computer invece che su un server remoto. Se non attivi connettori cloud, i prompt e i file che gli dai restano sul PC. Una volta scaricato il modello, puoi usarlo senza connessione a internet e senza creare un account cloud.

Far girare un modello in locale vuol dire quasi sempre fare inferenza, cioè generare risposte, non addestrarne uno nuovo da zero. Per ripassare come ragiona un modello linguistico c’è la guida su [cos’è e come funziona l’intelligenza artificiale](https://menteinformatica.it/intelligenza-artificiale/intelligenza-artificiale-come-funziona/).

## Come iniziare a usare un’IA offline sul PC in 5 passaggi

Per iniziare con un’intelligenza artificiale offline ti servono tre cose: sapere quanta memoria ha il PC, un programma runner come LM Studio o Ollama e un modello della taglia giusta. Devi scaricare sia il programma sia i file del modello.

- Controlla nelle informazioni di sistema del PC quanta RAM hai. Se usi una GPU, annota anche la sua memoria video (VRAM).

- Lancia LLMfit dal terminale se vuoi evitare i tentativi: rileva CPU, RAM e VRAM e ti mostra in cima i modelli adatti alla tua macchina.

- Installa LM Studio se preferisci una finestra con la chat, oppure Ollama se ti trovi bene con la riga di comando.

- Nel programma scegli e scarica un modello compatibile con la memoria che hai. Come primo riferimento, a marzo 2026 la regola pratica per i modelli quantizzati a int4 indicava circa 7 miliardi di parametri con 16 GB di RAM.

- Disattiva il Wi-Fi o stacca il cavo di rete e scrivi una domanda di prova: se arriva la risposta, il modello funziona anche senza connessione.

**Occhio al disco:** Prima di scaricare controlla lo spazio libero sul disco. A seconda del modello i file occupano da decine a centinaia di GB, e provarne diversi per confrontarli si mangia lo spazio in fretta.

Con Ollama usi il terminale per avviare un modello scaricato. In LM Studio puoi scaricare il modello dall’interfaccia grafica, caricarlo e iniziare a chattare.

## Quanta RAM o VRAM serve per un modello di IA locale

La memoria decide se un modello di IA locale funziona. La tabella riporta una **regola empirica per modelli quantizzati a int4** pubblicata a marzo 2026: RAM e VRAM sono due riferimenti distinti, non quantità da sommare.

La quantizzazione riduce la memoria necessaria per i pesi del modello (qui a 4 bit, da cui **int4**), ma può incidere sulla precisione. I miliardi di parametri ne indicano la taglia, non garantiscono da soli risposte migliori.

La regola pratica per i modelli quantizzati a int4, a marzo 2026:

| Taglia del modello (int4) | RAM di sistema | VRAM della GPU |
| --- | --- | --- |
| Circa 3 miliardi di parametri | 8 GB | 6 GB |
| Circa 7 miliardi di parametri | 16 GB | 8 GB |
| Circa 13 miliardi di parametri | 32 GB | 12 GB |

Se la memoria non basta, il modello può non partire, rallentare o bloccarsi. Può anche ricorrere di continuo allo **swap su disco**, cioè usare spazio sul disco come memoria di appoggio: le risposte diventano molto lente.

Le cifre della tabella sono stime, non requisiti universali. In una discussione del 2024, un utente riportava circa 20 GB di RAM per Command-R v01 34B Q4 e poco più di 4 GB per alcuni modelli da 7 miliardi di parametri, che a suo giudizio rispondevano peggio.

La GPU aiuta molto se il programma la riconosce, perché le risposte arrivano molto più in fretta. Secondo me però conviene ragionare al contrario: parti dalla memoria che hai e scegli il modello che ci sta con margine, invece di comprare hardware per inseguire il modello più grande.

**PRO TIP:** Per gpt-oss-20b il requisito riportato ad agosto 2025 è di almeno 16 GB di memoria video o unificata. È una soglia minima, non una garanzia di prestazioni o di spazio per altre app pesanti.

## Quali programmi usare per l’IA offline: LM Studio, Ollama, Jan

Per usare un’intelligenza artificiale offline serve un programma runner che carichi il modello e ti faccia chattare. **LM Studio** e Jan hanno un’interfaccia grafica, **Ollama** lavora da riga di comando con un’API locale e llama.cpp è il motore open source per chi vuole il massimo controllo sulla configurazione.

| Programma | Come si usa | Per chi |
| --- | --- | --- |
| LM Studio | Interfaccia grafica per scaricare modelli e chattare, con un’API locale per gli sviluppatori | Chi vuole partire senza terminale |
| Jan | Interfaccia grafica con un elenco di modelli da scegliere e provare | Chi vuole confrontare più modelli |
| Ollama | Riga di comando ed endpoint API HTTP locale, app nativa per Windows con supporto alle GPU NVIDIA e AMD Radeon | Chi usa il terminale o collega l’IA ad altre app |
| llama.cpp | Motore di inferenza open source da compilare, con diversi backend | Sviluppatori e appassionati |

Ollama ha un vantaggio per chi programma: mantiene la compatibilità con l’API di OpenAI, quindi il codice scritto per quelle API si può puntare sul modello locale. Lo mostra Microsoft Learn in una lezione su come [eseguire modelli in locale con Ollama](https://learn.microsoft.com/it-it/shows/generative-ai-with-javascript/run-ai-models-on-your-local-machine-with-ollama), usando la famiglia Phi-3.

Io partirei da LM Studio se vuoi scaricare un modello e chattare da un’interfaccia grafica senza usare il terminale. Ollama diventa la scelta giusta quando vuoi collegare il modello locale ad altri programmi.

## Quali modelli open source si possono usare offline

Fra i modelli utilizzabili offline ci sono gpt-oss-20b e gpt-oss-120b, rilasciati da OpenAI ad agosto 2025. Entrambi hanno licenza **Apache 2.0**, che permette anche l’uso commerciale e la modifica. Ci sono anche modelli delle famiglie Llama, Mistral, Gemma, Qwen e Phi.

16 GBla memoria video o unificata minima indicata ad agosto 2025 per gpt-oss-20b

**gpt-oss-20b** è indicato per PC con Windows, macOS e Linux e, ad agosto 2025, risultava utilizzabile con Ollama, llama.cpp e Microsoft Foundry Local. **gpt-oss-120b** richiedeva almeno 80 GB di memoria video: è una scelta per workstation professionali e data center, non per un normale PC domestico.

Se non hai la memoria richiesta da gpt-oss-20b, parti da un modello più piccolo. La taglia da scegliere dipende dalla RAM o dalla VRAM disponibile e dalla versione del modello che scarichi.

## Un’IA offline è davvero privata?

Se esegui il modello in locale senza connettori cloud, testi e documenti vengono elaborati sul dispositivo anziché essere inviati a un servizio remoto. È un vantaggio concreto quando lavori con documenti riservati, ma non rende automaticamente conforme al GDPR il trattamento di dati personali.

Il limite sta nei **connettori cloud**. Se attivi funzioni del programma che si appoggiano a servizi online, quella parte del lavoro può uscire dal PC.

**In ufficio:** Privato non vuol dire conforme in automatico. Se usi l’IA locale su dati personali, devi comunque gestire il trattamento di quei dati secondo il GDPR.

Un modello eseguito sul PC non richiede un account cloud per rispondere. Eviti inoltre le quote di un servizio remoto per l’inferenza locale, ma restano i costi dell’hardware e dell’energia.

## Quanto è inferiore a ChatGPT un’IA locale

I servizi cloud più avanzati, in generale, gestiscono meglio il contesto e le richieste complesse rispetto ai modelli leggeri eseguibili su un PC domestico. Alcuni modelli locali sono **distillati**, cioè ricavati da modelli più grandi, e possono essere meno precisi. Per le richieste difficili il limite pesa.

Io sceglierei l’esecuzione locale quando conta non inviare un documento a un servizio remoto. Per richieste complesse, invece, sceglierei un servizio cloud avanzato: il vantaggio tecnico indicato dalle fonti pesa più della comodità di lavorare offline.

Ricontrolla le risposte che contano, anche quando il modello sembra sicuro. Su come capirlo c’è l’approfondimento su [quando fidarsi di un modello di IA](https://menteinformatica.it/intelligenza-artificiale/quando-fidarsi-di-intelligenza-artificiale/), mentre per i servizi online trovi la classifica della [migliore intelligenza artificiale in italiano](https://menteinformatica.it/intelligenza-artificiale/migliore-intelligenza-artificiale-italiano/).

## Domande frequenti

### Serve internet per usare un’IA offline?

Internet serve per scaricare il programma (LM Studio, Ollama o Jan) e i file del modello. Dopo il download puoi usare il modello con il Wi-Fi spento e senza un account cloud, purché non ti servano funzioni online aggiuntive.

### Un’intelligenza artificiale offline è gratis?

Ad agosto 2025 gpt-oss-20b era distribuito gratuitamente con licenza Apache 2.0. Puoi eseguirlo in locale senza un abbonamento al modello, ma devi avere abbastanza RAM o VRAM e spazio su disco. Hardware ed energia hanno un costo.

### Posso usare un’IA locale su un PC con 8 GB di RAM?

Sì, puoi provare un modello piccolo. Secondo una regola empirica pubblicata a marzo 2026, con 8 GB di RAM un modello quantizzato a int4 arriva intorno ai 3 miliardi di parametri. Per circa 7 miliardi il riferimento è 16 GB. Sono stime, non garanzie di compatibilità o qualità.

### Serve una scheda video per l’IA offline?

No, un modello di IA offline può girare anche sulla sola RAM di sistema usando il processore. Una GPU riconosciuta dal programma accelera molto le risposte, e Ollama su Windows supporta le GPU NVIDIA e AMD Radeon.

### Su quali computer funziona gpt-oss-20b?

Ad agosto 2025 gpt-oss-20b di OpenAI era indicato per Windows, macOS e Linux e utilizzabile con Ollama, llama.cpp e Microsoft Foundry Local. Richiedeva almeno 16 GB di memoria video o unificata.

### Quanto spazio occupa un modello di IA locale?

Dipende dalla taglia del modello di IA locale: i file possono occupare da decine a centinaia di GB. Prima di scaricarne più di uno conviene controllare lo spazio libero sul disco.

## Quale modello scegliere per il tuo PC

Io farei così. Con 16 GB di RAM e nessuna GPU dedicata partirei da un modello quantizzato a int4 da circa 7 miliardi di parametri in LM Studio. Se hai almeno 16 GB di memoria video o unificata, puoi valutare gpt-oss-20b: è la soglia minima riportata ad agosto 2025, quindi lascia poco margine per altri carichi.

Stay tech 🦾