Локальная нейросеть

Локальная нейросеть для компании: какое железо нужно

Своя языковая модель в контуре компании: данные не уходят в облако, нет лимитов и подписок. Подбираем модель и железо под число сотрудников.

Посчитать под свою модель

Рабочая станцияот 1 картыдо 50 сотрудников

Сервер4–8 карт50–300 сотрудников

Данныев вашем контуребез облака и трансграничной передачи

Установкапод ключмодель отвечает в день поставки

Какое железо под размер компании

До 50 сотрудниковQwen3 32B · FP8

Чат и работа с документами, 2–4 одновременных запроса. Нужно около 53 ГБ памяти. Подходит: DGX Spark — от 858 000 ₽.

Подробнее →

50–300 сотрудниковLlama 3.3 70B · FP8

Корпоративный ассистент, rag, 8–16 запросов. Нужно около 162 ГБ памяти. Подходит: 4× 4090 48 ГБ (мод.) — от 2,78 млн ₽.

Подробнее →

300+ сотрудников или большая модельDeepSeek V3 / R1 · FP8

Deepseek или qwen3 235b, агенты, 16+ запросов. Нужно около 731 ГБ памяти. Подходит: Сервер 8× Instinct MI300X/MI325X — от 34,1 млн ₽.

Подробнее →

Модели и память

Минимум — 4 бита, один пользователь, контекст 32K. Команда — FP8, 8 запросов по 32K.

Модель	Размер	Минимум	Команда	Минимальная конфигурация
Llama 3.1 8B	8B	8 ГБ	27 ГБ	4090 48 ГБ (мод.) — 471 000 ₽
Mistral Small 24B	24B	18 ГБ	48 ГБ	4090 48 ГБ (мод.) — 471 000 ₽
Qwen3 32B	32B	25 ГБ	71 ГБ	4090 48 ГБ (мод.) — 471 000 ₽
Llama 3.3 70B	70B	49 ГБ	119 ГБ	DGX Spark — 858 000 ₽
gpt-oss-120b	117B	68 ГБ	77 ГБ	DGX Spark — 858 000 ₽
Qwen3 235B-A22B	235B	144 ГБ	276 ГБ	4× 4090 48 ГБ (мод.) — 2,78 млн ₽
Llama 3.1 405B	405B	250 ГБ	498 ГБ	4× RTX PRO 6000 Max-Q — 14,8 млн ₽
DeepSeek V3 / R1	671B	401 ГБ	722 ГБ	Сервер 4U 8× RTX PRO 6000 Server — 20,8 млн ₽
Kimi K2	1T	620 ГБ	1 113 ГБ	Сервер 4U 8× RTX PRO 6000 Server — 20,8 млн ₽

Как это устроено

Локальная нейросеть — это открытая языковая модель (Qwen, Llama, DeepSeek, gpt-oss), запущенная на вашем сервере. Сотрудники работают с ней через веб-интерфейс, похожий на ChatGPT, а программы — через API, совместимый с OpenAI.

Размер железа определяют три вещи: размер модели, длина контекста и число одновременных запросов. Чем больше людей пишут одновременно, тем больше памяти уходит на KV-кеш.

Мы поставляем сервер или станцию с установленным стеком: драйверы, vLLM, модель, веб-интерфейс и подключение к вашим документам. Проверяем скорость под вашей нагрузкой до отгрузки.

Частые вопросы

Сколько стоит локальная нейросеть для компании?

Рабочая станция для небольшой команды — от 1–3 млн ₽, сервер на 4 профессиональные карты для 50–300 сотрудников — от 10–20 млн ₽, сервер для DeepSeek в полном размере — от 35 млн ₽. Точный расчёт — по вашей нагрузке.

Чем локальная нейросеть лучше облачной?

Данные не покидают компанию, нет ограничений на запросы и зависимости от зарубежных сервисов. Для персональных данных и коммерческой тайны это часто единственный допустимый вариант.

Какую модель выбрать?

Для большинства задач на русском хватает Qwen3 32B или Llama 70B. Для сложных рассуждений и агентов — Qwen3 235B или DeepSeek. Покажем ответы нескольких моделей на ваших задачах.

Коммерческое предложение

Пришлём КП с ценой, сроком и заменами

Опишите задачу своими словами — модель, нагрузку, бюджет или просто «нужно 8 карт к декабрю». Инженер подберёт 2–3 варианта и честно скажет, где можно сэкономить.

2 чКП в рабочее время, цена фиксируется на 3 дня

72 чстресс-тест каждой карты, отчёт и серийники до оплаты

22 %счёт с НДС, договор поставки, ГТД, УПД

Какое железо под размер компании

Модели и память

Как это устроено

Частые вопросы

Смотрите также

Пришлём КП с ценой, сроком и заменами

Запрос КП