Какое железо нужно популярным нейросетям в 2026 году: минимум, оптимум и бюджет

Справочник для подбора оборудования под конкретную нейросеть: языковые модели (LLM), генерация изображений и видео, распознавание речи, эмбеддинги для поиска по документам и компьютерное зрение. Для каждой модели — три уровня железа: минимальный, бюджетный и оптимальный, ориентир по скорости и объяснение, почему так и чем можно заменить. Данные на ноябрь 2026 года.

1. Как читать таблицы: минимум, бюджет, оптимум

Почему уровни именно такие: модели нужна память (влезет или нет), пропускная способность памяти (скорость печати ответа) и вычисления (скорость чтения длинных запросов и число пользователей). Как это посчитать самому — в статьях «Как собрать сервер для нейросети» и «FLOPS для нейросетей», цены на железо — в статье «Самые дешёвые TFLOPS в России».

2. Лестница оборудования: что на каком уровне работает

ASUS GX10 (NVIDIA GB10)уровень 2: 128 ГБ, CUDA RTX PRO 6000 Workstationуровень 3: 96 ГБ в рабочей станции ASUS ESC8000A-E13Pуровни 4–5: 4U на 8 GPU Плата HGX на 8 GPUуровень 6: модули SXM

3. Языковые модели (LLM)

Самые востребованные у наших клиентов открытые модели с лицензиями Apache 2.0 или MIT, которые разрешают коммерческое использование. Параметры — по карточкам моделей на Hugging Face. Объём памяти указан с учётом кеша для умеренного контекста.

4. Скорость ответа: ориентиры по конфигурациям

Скорость генерации одного пользователя (токенов в секунду) прежде всего зависит от того, сколько данных карта читает из памяти на каждый токен. Ориентир считаем так:

Для одной карты — расчёт по формуле выше (±30 %). Для нескольких карт приведены консервативные оценки: при делении модели между GPU скорость одного потока растёт заметно медленнее, чем суммарная пропускная способность, зато сильно растёт число одновременных пользователей. Это ориентиры, а не замеры. Реальная скорость зависит от движка (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp), длины контекста, числа одновременных запросов и версии драйверов. Для КП с жёсткими требованиями проводим замер на стенде или в арендованном сервере.

5. Генерация изображений и видео

У моделей генерации картинок другой профиль нагрузки: они много считают, а ответ — одна картинка за несколько секунд. Важны объём памяти (модель плюс текстовый энкодер) и TFLOPS. Обратите внимание на лицензии: не все популярные модели разрешают коммерческое использование бесплатно.

Объёмы памяти — по карточкам моделей и данным разработчиков; для FLUX.2 [dev] — по данным NVIDIA и Black Forest Labs о FP8-версии. Для генерации картинок карты NVIDIA пока заметно удобнее: большинство готовых сборок (ComfyUI, diffusers) оптимизированы под CUDA.

RTX 5060 Ti 16 ГБFLUX.2 klein, SDXL — минимум GeForce RTX 5090FLUX.2 dev FP8, Qwen-Image, видео 5B RTX PRO 5000 Blackwell 48 ГБQwen-Image в BF16 RTX PRO 6000 96 ГБFLUX.2 dev BF16, видео 14B

6. Распознавание речи и поиск по документам

Эти модели маленькие по сравнению с LLM, но часто работают рядом с ними: распознают звонки и совещания, превращают документы в векторы для поиска (RAG). Обычно им не нужен отдельный сервер — достаточно выделить память на той же карте, что и языковая модель.

NVIDIA L4 24 ГБречь, эмбеддинги, видеоаналитика · 72 Вт RTX PRO 4000 Blackwell 24 ГБоднослотовая карта для сервисов RAG

7. Компьютерное зрение

Детекция объектов, контроль качества, подсчёт людей и транспорта. Здесь модели совсем маленькие, а нагрузка определяется числом камер и кадров в секунду. Самое популярное семейство детекторов — Ultralytics YOLO, последняя версия YOLO26 вышла в январе 2026 года.

Данные Ultralytics для изображений 640 пикселей, TensorRT FP16 на NVIDIA T4. Лицензия Ultralytics — AGPL-3.0; для закрытых коммерческих продуктов нужна корпоративная лицензия Ultralytics.

Hailo-8 Century PCIe104 TOPS для видеоаналитики Jetson Orin NX 16 ГБдо 157 TOPS Jetson AGX Orin 64 ГБ275 TOPS Jetson AGX Thor2070 TFLOPS FP4, 128 ГБ

8. Подбор по задаче: шпаргалка для менеджера