Rafsan Jane

AI

AI Hardware Guide Bangla 2026

AI হার্ডওয়্যার গাইড ২০২৬: 270M–671B মডেল তুলনা, GPU VRAM, RAM, quantization, PC build, Acer Nitro বিশ্লেষণ ও upgrade plan—PDF ও HTML।

Rafsan The Developer July 29, 2026 37 min read 75 views
AI Hardware Atlas 2026 — বাংলা HTML সংস্করণ
TECHNICAL VISUAL REPORT29 JULY 2026
A TO Z HARDWARE & MODEL GUIDE

কোন AI মডেলের জন্য কত GB Storage, RAM ও VRAM প্রয়োজন?

লোকাল LLM, image, video, vision, coding, RAG ও voice AI-এর জন্য গবেষণাধর্মী কিন্তু ব্যবহারিক বাংলা নির্দেশিকা

🧠Model Power
0.27B থেকে 671B
💾Hardware Map
RAM, VRAM, SSD, CPU
🖥️PC Build Tiers
Basic থেকে Workstation
Prepared as a research-style visual handbook2026 EDITION
AI HARDWARE ATLAS 2026সারসংক্ষেপ
Abstract / Executive Summary

এক পাতায় মূল সিদ্ধান্ত

সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ কথা: কোনো মডেলের download size-ই তার পুরো hardware requirement নয়। Model weights-এর সঙ্গে runtime overhead, context/KV cache, operating system এবং অন্য app-এর memory যোগ হয়। Context বড় করলে memory ব্যবহারও বাড়ে।S9
🌐
0 GB
Cloud model download

ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, Runway প্রভৃতি server-এ চলে; শক্তিশালী GPU বাধ্যতামূলক নয়।

⚡
1B-4B
Low-end sweet spot

8-16GB RAM ও 4GB VRAM/CPU দিয়েও ছোট quantized LLM চালানো যায়।

🎯
7B-14B
Consumer sweet spot

16-32GB RAM এবং 8-16GB VRAM সবচেয়ে ব্যবহারিক।

🏢
70B+
Workstation / server

64-128GB+ RAM, 48-80GB+ VRAM বা multi-GPU প্রয়োজন হতে পারে।

এই গাইডের সিদ্ধান্ত

ব্যবহারকারী Recommended model range Recommended hardware মূল ব্যবহার
শুরু করছেন 0.6B-3B Q4 8-16GB RAM, 50GB free SSD চ্যাট, লেখা, summarization, transcription
Balanced local AI 4B-8B Q4 24-32GB RAM, 8-12GB VRAM বাংলা/ইংরেজি, coding, RAG, SDXL
Creator / developer 14B-32B Q4 64GB RAM, 16-32GB VRAM strong reasoning, code agent, FLUX, local video
Research / enterprise 70B-671B 128GB-1TB RAM, 48GB+ multi-GPU large-scale inference, serving, research
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026সূচিপত্র
Contents

রিপোর্টের কাঠামো

01Cloud বনাম Local AI
02Storage, RAM, VRAM ও context
03Quantization: Q4, Q8, FP16
04AI model power ladder
05Small LLM: 0.27B-8B
06Mid LLM: 12B-32B
07Large LLM: 70B-671B
08কোন কাজের জন্য কোন model
09Vision ও multimodal AI
10Coding, RAG ও embedding
11Image generation hardware
12Video generation hardware
13Voice / Whisper / TTS
14GPU VRAM ladder
15Basic PC build
16Balanced AI PC build
17Creator AI PC build
18Workstation / server build
19SSD ও model-library planning
20Inference, fine-tuning, training
21Acer Nitro-এর বিশ্লেষণ
22Installation ও commands
23Decision tree ও checklist
24Glossary ও references
📚

Research style

সংজ্ঞা, অনুমান, সীমাবদ্ধতা এবং official sources যুক্ত।

📊

Presentation style

প্রতি বিভাগে visual hierarchy, charts এবং decision tables।

🛠️

Practical style

আপনার hardware অনুযায়ী সরাসরি model ও setting recommendation।

লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026মূল ধারণা
Fundamentals

Cloud AI বনাম Local AI

☁️

Cloud / Online AI

Model কোম্পানির server-এ চলে। আপনার device মূলত prompt পাঠায় এবং result দেখায়।

  • Dedicated GPU প্রয়োজন নেই
  • Model download করতে হয় না
  • Internet ও account/subscription প্রয়োজন হতে পারে
  • Mobile, tablet, low-end laptop থেকেও ব্যবহারযোগ্য
🏠

Local / Offline AI

Model weights আপনার SSD-তে থাকে এবং CPU/GPU/RAM ব্যবহার করে inference হয়।

  • Privacy ও offline সুবিধা
  • একবার download করলে recurrent cloud cost কমতে পারে
  • Hardware, cooling ও storage গুরুত্বপূর্ণ
  • Model size ও context অনুযায়ী speed বদলায়

Online AI-এর সাধারণ minimum PC

কাজ ন্যূনতম ভালো অভিজ্ঞতা Dedicated GPU
Chat / text AI Dual-core CPU, 4GB RAM Core i3/Ryzen 3, 8GB RAM প্রয়োজন নেই
Online image AI 4GB RAM, modern browser 8GB RAM, stable internet প্রয়োজন নেই
Online video AI 4-8GB RAM 8-16GB RAM প্রয়োজন নেই
Local storage 1-3GB browser/app free 10GB free -
Internet 5 Mbps 20 Mbps+ -
⌨️ Prompt
→
🌐 Internet
→
🏢 Cloud GPU
→
📱 Result

উদাহরণ: ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Perplexity, Midjourney, Runway, Pika ও Canva AI। Cloud platform-এর features ও limits সময়ের সঙ্গে পরিবর্তিত হতে পারে।

লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026GB বোঝার নিয়ম
Memory Anatomy

Storage, RAM, VRAM—এক জিনিস নয়

💽

Storage / SSD

Model file, app, cache, LoRA, output ও temporary data রাখে। Download size এখানে গণনা হয়।

🧩

System RAM

CPU inference, offloading, OS ও model runtime-এর working memory। LM Studio loading-এর সময় weights RAM-এ allocate করে।S7

🎮

VRAM

GPU-এর high-speed memory। Model যত বেশি VRAM-এ থাকে, সাধারণত inference তত দ্রুত।

🧠

Context / KV cache

Prompt, chat history ও generated tokens-এর working memory। Context বাড়লে memory requirement বাড়ে।S9

প্রায়োগিক হিসাব

Model file
যেমন 5.2GB
+
Runtime overhead
app + tensors
+
KV cache
context length
+
OS headroom
4-8GB+
Rule of thumb: Model file-এর সমান RAM থাকলেই সব সময় যথেষ্ট নয়। Q4 model-এর ক্ষেত্রে file size-এর ওপর প্রায় 20%-50% runtime headroom এবং OS/app memory আলাদা রাখুন। Long context ব্যবহার করলে আরও বেশি প্রয়োজন হতে পারে। এটি model architecture ও software অনুযায়ী বদলায়।
Model file Minimum total RAM Comfortable RAM Recommended context
1-2GB 6-8GB 12-16GB 2K-8K
3-5GB 8-12GB 16-24GB 4K-16K
8-10GB 16-24GB 32GB 4K-32K
14-20GB 24-32GB 48-64GB 8K-64K
40-70GB 64-96GB 128GB+ hardware-dependent
Ollama-এর বর্তমান default context policy: 24GiB-এর কম VRAM-এ 4K, 24-48GiB-এ 32K, এবং 48GiB বা বেশি VRAM-এ 256K default হতে পারে; বড় context বেশি memory নেয়।S9
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Quantization
Model Compression

Q4, Q8, FP16 কী?

Quantization model weights-এর precision কমিয়ে file size ও memory requirement কমায়। 8-bit inference প্রায় অর্ধেক memory ব্যবহার করতে পারে; 4-bit আরও কমায়।S10

🟢

Q4 / 4-bit

সর্বাধিক জনপ্রিয় consumer option। ছোট file, কম RAM/VRAM, সাধারণত সামান্য quality loss। Q4_K_M ভালো balance।

🟠

Q8 / 8-bit

Q4-এর চেয়ে বড় ও ধীর load, কিন্তু output quality FP16-এর কাছাকাছি হতে পারে। Memory প্রায় দ্বিগুণ ধরুন।

🔴

FP16 / BF16

উচ্চ precision; file ও memory বিশাল। Research, fine-tuning বা পর্যাপ্ত GPU থাকলে ব্যবহারযোগ্য।

একই model-এর size কীভাবে বদলায়: DeepSeek-R1 উদাহরণ

Model Q4 Q8 FP16 ব্যবহারিক সিদ্ধান্ত
1.5B 1.1GB 1.9GB 3.6GB Low-end PC-তে Q4
7B 4.7GB 8.1GB 15GB 16-24GB RAM-এ Q4
14B 9GB 16GB 30GB 32GB RAM / 12GB+ VRAM
32B 20GB 35GB 66GB 64GB RAM / 24GB VRAM
70B 43GB 75GB 141GB Workstation
671B 404GB 713GB 1.3TB Multi-GPU server/cluster

উপরের official Ollama tag sizes দেখায় যে “parameter count” এক হলেও quantization নির্বাচন storage ও memory requirement নাটকীয়ভাবে বদলে দেয়।S4

Recommended default: নতুন ব্যবহারকারীর জন্য Q4_K_M। RAM/VRAM যথেষ্ট এবং সর্বোচ্চ local quality প্রয়োজন হলে Q8। FP16 সাধারণ home PC-এর জন্য সাধারণত অপ্রয়োজনীয়।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Power Ladder
Practical Power Scale

কোনটা থেকে কোনটা বেশি powerful?

শুধু parameter count দিয়ে absolute quality মাপা যায় না—training data, architecture, reasoning tuning, multimodal capability ও task specialization গুরুত্বপূর্ণ। নিচের ladder হলো প্রায়োগিক hardware ও capability tier, benchmark ranking নয়।

Tiny0.27B-1B
basic text
Light1.5B-4B
daily assistant
Consumer7B-8B
strong local
Advanced12B-20B
reasoning
Pro27B-32B
creator/dev
Workstation70B-120B
high quality
Enterprise235B-671B
server/cluster
কম hardwareসহজ localBalancedHigh-endDatacenter
Tier সাধারণ শক্তি Best use প্রধান সীমাবদ্ধতা
0.27B-1B Basic classification, simple Q&A, autocomplete reasoning ও factual depth সীমিত
1.5B-4B Good lightweight writing, summary, Bengali/English chat complex coding ও long reasoning দুর্বল
7B-8B Strong consumer general assistant, RAG, coding support high-end cloud model-এর সমান নয়
12B-20B Advanced math, reasoning, code, agents 16-32GB memory class
27B-32B Professional repository-level code, analysis, quality writing 24GB VRAM / 64GB RAM desirable
70B-120B Workstation higher accuracy, enterprise serving cost, heat, power, multi-GPU
235B-671B Enterprise research, large-scale agents, data center hundreds of GB memory
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Small LLM
Local LLM Catalogue I

0.27B থেকে 8B: Low-end ও consumer models

Model Q4 download Minimum RAM Good RAM Useful VRAM Power Best for
Gemma 3 270M 292MB 4GB 8GB GPU optional ●●●●● simple classification, tiny assistant
Qwen 3 0.6B 523MB 4GB 8GB GPU optional ●●●●● very light multilingual text
Gemma 3 1B 815MB 6GB 8GB 2GB ●●●●● summary, short Q&A
DeepSeek-R1 1.5B 1.1GB 6GB 8GB 2GB ●●●●● basic reasoning, math practice
Llama 3.2 1B 1.3GB 6GB 8GB 2GB ●●●●● rewrite, summary, simple tool use
Qwen 3 1.7B 1.4GB 6GB 8-12GB 2-4GB ●●●●● বাংলা/English daily assistant
Llama 3.2 3B 2.0GB 8GB 12-16GB 4GB ●●●●● instruction following, summarization
Qwen 3 4B 2.5GB 8GB 16GB 4-6GB ●●●●● best low-cost multilingual balance
Gemma 3 4B Vision 3.3GB 8-12GB 16GB 6GB ●●●●● text + image understanding
DeepSeek-R1 7B 4.7GB 12GB 16-24GB 6-8GB ●●●●● reasoning; slower on CPU
Qwen 3 8B 5.2GB 12-16GB 24GB 8GB ●●●●● strong general local assistant
DeepSeek-R1 8B 5.2GB 12-16GB 24GB 8GB ●●●●● reasoning + math + analysis

Ollama official listings: Gemma 3 292MB-17GB, Qwen 3 523MB-142GB, Llama 3.2 1.3GB/2.0GB এবং DeepSeek-R1 1.1GB-404GB Q4 variants।S1S2S3S4

Best under 8GB RAM

Qwen 3 0.6B/1.7B, DeepSeek-R1 1.5B, Llama 3.2 1B

Best at 16GB RAM

Qwen 3 4B, Gemma 3 4B, Llama 3.2 3B

Best at 24GB RAM

Qwen 3 8B বা DeepSeek-R1 7B/8B Q4

লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Mid LLM
Local LLM Catalogue II

12B থেকে 32B: Advanced consumer ও creator models

Model Download Minimum RAM Good RAM Recommended VRAM Power Best for
Gemma 3 12B 8.1GB 16GB 24-32GB 12GB ●●●●● vision, multilingual analysis, document Q&A
DeepSeek-R1 14B 9.0GB 16-24GB 32GB 12-16GB ●●●●● reasoning, math, structured analysis
Phi-4 14B 9.1GB 16-24GB 32GB 12-16GB ●●●●● math, coding, logical tasks
Qwen 3 14B 9.3GB 16-24GB 32GB 12-16GB ●●●●● multilingual general assistant
GPT-OSS 20B 14GB 16GB 32GB 16GB ●●●●● reasoning, tools, agent workflows
Gemma 3 27B 17GB 32GB 48GB 20-24GB ●●●●● high-quality vision + text
Qwen 3 30B 19GB 32GB 48-64GB 24GB ●●●●● advanced multilingual, long context
Qwen 3 32B 20GB 32GB 48-64GB 24GB ●●●●● analysis, code, knowledge work
GPT-OSS note: Official Ollama page অনুযায়ী 20B model 14GB এবং 16GB memory-তেও run করার জন্য quantized; 120B model 65GB এবং single 80GB GPU-তে fit করার লক্ষ্য।S6

12-16GB VRAM sweet spot

14B class model-এর অধিকাংশ layer GPU-তে offload করা যায়। 32GB system RAM রাখলে stability ভালো হয়।

24GB VRAM sweet spot

27B-32B Q4 class local model-এর জন্য RTX 4090/সমমান 24GB GPU বেশি ব্যবহারিক।

Qwen 3 30B/32B এবং DeepSeek 32B file size প্রায় 19-20GB হলেও long context এবং full GPU loading-এর জন্য 24GB-এর বেশি usable memory দরকার হতে পারে।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Large LLM
Local LLM Catalogue III

70B থেকে 671B: Workstation ও datacenter

Model Q4 download Minimum total memory Comfortable setup Power tier ব্যবহার
DeepSeek-R1 70B 43GB 64GB 96-128GB RAM / 48GB VRAM Workstation high-quality reasoning, enterprise assistant
GPT-OSS 120B 65GB 80GB GPU target 128GB RAM / 80GB GPU Workstation+ agentic tasks, powerful reasoning
Llama 4 Scout 67GB 96GB 128GB RAM / 80GB or multi-GPU Enterprise multimodal, very long context
Qwen 3 235B 142GB 192GB+ 256GB+ RAM / multi-GPU Enterprise advanced general and multilingual work
Llama 4 Maverick 245GB 320GB+ 512GB RAM / multi-GPU Enterprise+ multimodal research, large serving
DeepSeek-R1 671B 404GB 512GB+ 768GB-1TB+ / GPU cluster Datacenter frontier-scale open reasoning deployment

Official sizes: Llama 4 Scout 67GB এবং Maverick 245GB Q4; DeepSeek-R1 671B Q4 404GB; Qwen 3 235B 142GB।S4S5S2

🔥

Heat & power

Multi-GPU system-এ PSU, cooling, case airflow ও circuit load গুরুত্বপূর্ণ।

🧮

CPU offload

RAM-এ model রেখে কিছু layer GPU-তে দিলে run করা যায়, কিন্তু speed উল্লেখযোগ্যভাবে কমতে পারে।

🗄️

Serving

একাধিক concurrent user, long context ও parallel requests memory requirement বহুগুণ বাড়ায়।S16

Home PC warning: 70B+ model “চালু হওয়া” এবং “ভালো গতিতে ব্যবহার করা” আলাদা বিষয়। শুধু file fit করলেই interactive speed পাওয়া যাবে না।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Task Matrix
Model Selection Matrix

কোন কাজের জন্য কোন model best?

Model family বাংলা Writing Reasoning Coding Vision Low hardware
Qwen 3 1.7B/4B/8B ★★★★★ ★★★★☆ ★★★☆☆ ★★★☆☆ - ★★★★★
Gemma 3 4B/12B/27B ★★★★☆ ★★★★☆ ★★★★☆ ★★★☆☆ ★★★★★ ★★★★☆
Llama 3.2 1B/3B ★★☆☆☆ ★★★★☆ ★★☆☆☆ ★★☆☆☆ - ★★★★★
DeepSeek-R1 1.5B-70B ★★★☆☆ ★★★☆☆ ★★★★★ ★★★★☆ - ★★★☆☆
Phi-4 14B ★★★☆☆ ★★★☆☆ ★★★★★ ★★★★☆ - ★★☆☆☆
GPT-OSS 20B/120B ★★★☆☆ ★★★★☆ ★★★★★ ★★★★★ - ★★☆☆☆
Qwen3-VL ★★★★☆ ★★★★☆ ★★★★☆ ★★★☆☆ ★★★★★ ★★★☆☆
Qwen3-Coder 30B ★★★☆☆ ★★★☆☆ ★★★★☆ ★★★★★ - ★☆☆☆☆
📝

বাংলা + English

Best value: Qwen 3 4B
Stronger: Qwen 3 8B/14B
Vision: Qwen3-VL 4B বা Gemma 3 4B

🧮

Math + reasoning

Low-end: DeepSeek-R1 1.5B
Balanced: DeepSeek-R1 7B/8B
Advanced: Phi-4 বা DeepSeek 14B

💻

Coding

Low-end: Qwen 3 4B/8B
Advanced: Qwen3-Coder 30B
Agentic: GPT-OSS 20B বা Qwen3-Coder

প্রধান recommendation

একটি model দিয়ে শুরু করতে হলে: 16GB RAM-এ Qwen 3 4B; 24GB RAM-এ Qwen 3 8B; image বুঝতে Gemma 3 4B বা Qwen3-VL 4B; math/reasoning-এ DeepSeek-R1 7B/8B।

Star ratings হলো practical qualitative assessment; official benchmark ranking নয়। Language ও task অনুযায়ী ফল বদলাতে পারে।

লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Vision AI
Multimodal & Vision

ছবি, chart, document ও screen বুঝতে AI

Model Q4 size Good RAM Good VRAM Best use
Gemma 3 4B 3.3GB 16GB 6GB image caption, screenshot Q&A, simple document
Gemma 3 12B 8.1GB 32GB 12GB stronger chart/document reasoning
Gemma 3 27B 17GB 48-64GB 24GB professional multimodal work
Qwen3-VL 2B 1.9GB 12GB 4GB low-hardware image understanding
Qwen3-VL 4B 3.3GB 16GB 6-8GB screenshots, OCR-like tasks, GUI understanding
Qwen3-VL 8B 6.1GB 24GB 10-12GB strong visual reasoning
Qwen3-VL 30B 20GB 64GB 24GB+ advanced visual agents, long context
Llama 4 Scout/Maverick 67/245GB 128/512GB multi-GPU enterprise multimodal research

Qwen3-VL official family includes 2B, 4B, 8B, 30B, 32B ও 235B variants; 4B Q4 3.3GB এবং 8B Q4 6.1GB।S11 Gemma 3 4B/12B/27B text+image input support করে।S1

📄

Document AI

PDF page screenshot, receipt, form, chart ও table বুঝতে vision model ব্যবহার করুন। Sensitive document local model-এ রাখা যায়।

🖱️

GUI understanding

Qwen3-VL screen element ও spatial relationship বুঝতে পারে; automation-এর জন্য শক্তিশালী hardware দরকার হতে পারে।

🔍

OCR বনাম Vision

শুধু text extraction হলে OCR দ্রুত; layout ও meaning বুঝতে multimodal LLM বেশি কার্যকর।

লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Coding & RAG
Developer & Knowledge AI

Coding, RAG, embedding ও document search

💻

Coding models

Qwen3-Coder 30B-এর Q4 file প্রায় 19GB এবং 256K context; total 30B parameters হলেও 3.3B active MoE design ব্যবহার করে।S12

Recommended hardware: 64GB RAM, 24GB VRAM। Low-end PC-তে Qwen 3 4B/8B general model ব্যবহার করুন।

📚

RAG / document chat

Document chunks-কে embedding-এ রূপান্তর করে relevant অংশ LLM context-এ পাঠানো হয়। এতে পুরো library model-এ training করতে হয় না।

Best low-end: EmbeddingGemma 300M, 622MB।S13

Embedding models

Model Size RAM Best for
EmbeddingGemma 300M 622MB 4-8GB small personal document library, semantic search
Qwen3-Embedding 0.6B 639MB 8GB multilingual search, code/text retrieval
Qwen3-Embedding 4B 2.5GB 16GB better multilingual RAG and clustering
Qwen3-Embedding 8B 4.7GB 24GB high-quality enterprise retrieval

Qwen3-Embedding supports 100+ languages and text/code retrieval use cases.S14

📁 Documents
→
🔢 Embedding model
→
🗃️ Vector DB
→
🧠 Local LLM answer
আপনার laptop-এর জন্য RAG stack: EmbeddingGemma + Qwen 3 4B + lightweight vector database। 24GB RAM upgrade-এর পর ছোট personal knowledge base ভালোভাবে চালানো সম্ভব।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Image AI
Generative Image AI

Stable Diffusion, SDXL ও FLUX hardware guide

Model Storage Minimum RAM Minimum VRAM Recommended Best use
Stable Diffusion 1.5 2-4GB 8GB 4GB 16GB RAM, 6-8GB VRAM 512px images, LoRA, low-end GPU
Stable Diffusion 2.1 ~5GB 8-16GB 6GB 16GB RAM, 8GB VRAM general image generation
SDXL Base ~7GB 16GB 6-8GB optimized 32GB RAM, 12GB VRAM 1024px, better composition
SDXL + Refiner 12-15GB 24GB 10-12GB 32GB RAM, 16GB VRAM higher-quality final detail
FLUX.1 Schnell quantized 10-15GB 24GB 8-12GB 32GB RAM, 16GB VRAM prompt adherence, modern quality
FLUX.1 full 24GB+ 32GB 16-24GB 64GB RAM, 24GB VRAM high-end image workflow
Checkpoint + LoRA library 50-200GB+ model-dependent model-dependent 1-2TB SSD creator asset library

SDXL ও FLUX official model cards CUDA/MPS device mapping support করে; actual VRAM software optimization, resolution, batch ও precision-এর ওপর নির্ভর করে।S17S18 ComfyUI NVIDIA, AMD, Intel ও Apple Silicon support করে।S8

4GB VRAM

SD 1.5, 512×512, batch 1, low-VRAM. ControlNet/hi-res সীমিত।

8-12GB VRAM

SDXL optimized, multiple LoRA, larger resolutions; FLUX quantized ধীরে।

16-24GB VRAM

SDXL fast workflow, FLUX, multiple ControlNet, creator-grade batch.

GTX 1050 Ti 4GB: Stable Diffusion 1.5 চলবে। 512×512, batch size 1, low-VRAM/med-VRAM mode ব্যবহার করুন। SDXL খুব ধীর; FLUX practical নয়।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Video AI
Generative Video AI

Local video generation কেন সবচেয়ে heavy?

Video model-কে প্রতি frame-এর spatial detail এবং frame-to-frame temporal consistency ধরে রাখতে হয়। Resolution, duration ও frame count বাড়লে memory ও generation time দ্রুত বাড়ে।

Model / class Storage Minimum RAM VRAM ব্যবহারিক মন্তব্য
Stable Video Diffusion 15-25GB 32GB 12GB short image-to-video clip
LTX Video quantized 15-30GB 32GB 8-12GB optimized workflow প্রয়োজন
Wan 2.1 T2V 1.3B 15-25GB 32GB 8.19GB 480p; official claim অনুযায়ী 5s clip RTX 4090-তে ~4 min
Wan 2.1 14B 40-70GB 64GB 24GB+ high-end GPU; offload/quantization possible
Hunyuan Video class 50-100GB 64-128GB 24GB+ workstation
High-quality 720p/1080p 100GB+ free 64GB+ 24-48GB long generation time, large output files

Wan 2.1 official repository states T2V-1.3B requires about 8.19GB VRAM and can produce a 5-second 480p video on RTX 4090 in roughly four minutes without optimization.S19

4GB
Not practical
8GB
Experimental
12GB
Entry
16GB
Usable
24GB
Creator
32-48GB
High-end
আপনার GTX 1050 Ti 4GB: Modern local text-to-video practical নয়। Cloud video platform ব্যবহার করুন অথবা image generation + traditional video editing workflow নিন।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Voice AI
Speech & Audio AI

Whisper speech-to-text ও local voice tools

OpenAI Whisper model requirements

Model Approx. download Required VRAM Relative speed Recommended use
Tiny ~75MB ~1GB ~10x very fast rough transcription
Base ~142MB ~1GB ~7x lightweight transcription
Small ~466MB ~2GB ~4x best balance for your laptop
Medium ~1.5GB ~5GB ~2x better accuracy; 4GB GPU insufficient
Turbo ~1.6GB ~6GB fast large-family variant modern mid-range GPU
Large ~2.9GB ~10GB 1x accuracy-focused transcription

Whisper official README lists tiny/base ~1GB, small ~2GB, medium ~5GB and large ~10GB VRAM.S15

🎙️

Speech-to-text

Audio/video transcription, subtitle, meeting note, language detection। GTX 1050 Ti-তে Tiny/Base/Small ভালো।

🔊

Text-to-speech

Piper-এর মতো lightweight local TTS CPU-তেও চলে; neural voice cloning/expressive TTS বেশি GPU memory নেয়।

🎚️

Audio cleanup

Noise removal ও source separation model অনুযায়ী 4-8GB VRAM থেকে শুরু; long audio-তে RAM ও storage বাড়ে।

আপনার জন্য: Whisper Small হলো speed ও accuracy-এর balanced choice। GPU error হলে CPU mode ব্যবহার করা যাবে, তবে processing ধীর হবে।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026GPU Ladder
Hardware Hierarchy

VRAM অনুযায়ী GPU power map

Local AI-তে gaming benchmark-এর চেয়ে VRAM capacity অনেক সময় বেশি গুরুত্বপূর্ণ। নিচের উদাহরণগুলো capability class বোঝানোর জন্য।

4GB
GTX 1050 Ti
1-4B + SD1.5
8GB
RTX 4060
7B + SDXL opt.
12GB
RTX 3060
7-14B + SDXL
16GB
RTX 4060 Ti
14-20B + FLUX Q
24GB
RTX 4090
27-32B + video
32GB
RTX 5090
large creator AI

Official NVIDIA specifications: RTX 3060 variant 12GB, RTX 4060 Ti 16GB option, RTX 4090 24GB এবং RTX 5090 32GB।S20S21S22S23

VRAM class LLM Image AI Video AI Verdict
2-4GB 1B-4B partial offload SD1.5 No Entry / legacy
6-8GB 4B-8B SDXL optimized experimental Budget
10-12GB 7B-14B SDXL comfortable entry short clips Best value
16GB 14B-20B FLUX quantized usable optimized Balanced creator
24GB 27B-32B FLUX full / batch creator-grade High-end sweet spot
32-48GB 32B-70B partial/full heavy workflows high-quality local Prosumer/workstation
80GB+ 70B-120B+ research research/serving Enterprise
NVIDIA বনাম AMD: ComfyUI ও Ollama উভয়েই বিভিন্ন GPU backend support করে, কিন্তু local AI ecosystem-এ CUDA support-এর কারণে NVIDIA সাধারণত সবচেয়ে সহজ। AMD/Intel compatibility software ও OS অনুযায়ী যাচাই করতে হবে।S8S24
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Basic Build
PC Build Tier 1

Basic / Existing PC AI setup

💡

Target

Learning, daily chat, Bangla writing, transcription, basic Stable Diffusion, personal RAG.

🎯

Model range

0.6B-4B Q4 LLM, Whisper Small, EmbeddingGemma, SD1.5.

Component Minimum Recommended কেন
CPU 4-core AVX2 capable 6-core modern CPU CPU inference ও offload
RAM 8GB 16-24GB 4B model + OS headroom
GPU Integrated / 4GB 6-8GB NVIDIA partial offload, SD1.5
Storage 256GB SSD 512GB NVMe, 100GB free models + cache + outputs
OS Windows 10/11, Linux, macOS updated 64-bit OS driver ও software support

Recommended models

Qwen 3 1.7B

বাংলা/English

Qwen 3 4B

best overall

DeepSeek 1.5B

reasoning

Whisper Small

transcription

Expected experience: 1B-3B model responsive; 4B usable; 7B CPU-only ধীর। Image generation-এ 512px, batch 1।
LM Studio official recommendation: Windows-এ AVX2 CPU, 16GB RAM এবং কমপক্ষে 4GB dedicated VRAM recommended।S7
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Balanced Build
PC Build Tier 2

Balanced local AI PC

🧠

LLM

7B-14B Q4, 20B optimized

🎨

Image

SDXL, ControlNet, LoRA

📚

RAG

larger personal knowledge base

Component Recommended class Alternative Notes
CPU Ryzen 5 / Core i5 6-10 cores Ryzen 7 / Core i7 GPU inference হলেও CPU গুরুত্বপূর্ণ
RAM 32GB DDR4/DDR5 48GB 14B, RAG, image apps
GPU RTX 3060 12GB RTX 4060 Ti 16GB VRAM capacity first
Storage 1TB NVMe 2TB NVMe 100-300GB model library
PSU 650W quality PSU 750W GPU model অনুযায়ী

Best model targets

Task Model Expected result
বাংলা/English Qwen 3 8B/14B strong daily assistant
Reasoning DeepSeek-R1 7B/8B/14B good math and analysis
Vision Gemma 3 12B / Qwen3-VL 8B document and image Q&A
Image SDXL Base 1024px workflows
Speech Whisper Medium/Turbo higher transcription accuracy
Best value principle: AI PC-তে 8GB faster GPU-এর চেয়ে 12GB/16GB slightly slower GPU অনেক ক্ষেত্রে বড় model চালাতে বেশি উপযোগী।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Creator Build
PC Build Tier 3

Creator / Developer AI workstation

🚀

Target workloads

27B-32B LLM, code agents, FLUX, heavy SDXL, short local video, multiple AI apps.

🧰

Ideal user

Professional content creator, developer, researcher, local AI service builder.

Component Recommended Reason
CPU Ryzen 9 / Core i9 class preprocessing, offload, multitasking
RAM 64GB 30B Q4, video apps, large RAG
GPU 24GB VRAM class (RTX 4090) 27B-32B LLM + FLUX + video
Storage 2TB NVMe + optional 4TB data SSD model library ও generated media
PSU / cooling 850-1000W, strong airflow high sustained GPU load
LLM

Qwen 3 30B/32B, DeepSeek 32B, Qwen3-Coder 30B

Image

FLUX full/quantized, SDXL + multiple ControlNet

Video

Wan/LTX optimized short clips, 480p/720p

Expected capability

Local chat & coding - excellent

Image generation - excellent

Video generation - usable but slow

70B model - partial offload / not ideal

32GB VRAM upgrade class: RTX 5090 official 32GB GDDR7 memory 24GB class-এর তুলনায় বড় model ও video workflow-এ অতিরিক্ত headroom দেয়।S23
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Enterprise Build
PC Build Tier 4

Research workstation / multi-GPU server

Target RAM GPU memory Storage Models
70B local inference 128GB 48-80GB 2TB+ DeepSeek-R1 70B
120B inference 128-256GB 80GB+ 4TB GPT-OSS 120B
235B Q4 256-384GB multi-GPU 160GB+ 4-8TB Qwen 3 235B
400B-671B 512GB-1TB+ multi-GPU cluster 8TB+ Llama 4 Maverick, DeepSeek 671B
⚡

Power

Dedicated high-amperage power, UPS, server-grade PSU.

❄️

Cooling

Sustained inference-এ GPU ও VRAM temperature management জরুরি।

🌐

Networking

Multi-node cluster-এ high-bandwidth interconnect latency কমায়।

Serving memory কেন বাড়ে?

Model weights
+
KV cache per request
×
Concurrent users
+
Batch / tools

Ollama FAQ অনুযায়ী parallel requests-এর memory context length ও parallel count-এর সঙ্গে scale করে।S16

Research warning: Full training from scratch inference-এর তুলনায় বহু গুণ বেশি memory, compute, data ও engineering প্রয়োজন। এই tier-ও frontier model training-এর জন্য যথেষ্ট নাও হতে পারে।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Storage Planning
SSD & Data Planning

কত GB বা TB storage রাখবেন?

Category Small setup Balanced setup Creator setup
OS + apps 60-100GB 100-150GB 150-250GB
LLM library 20-60GB 100-250GB 300GB-1TB
Image checkpoints/LoRA 20-50GB 100-300GB 500GB-2TB
Video models - 50-150GB 200GB-1TB
Generated outputs 20GB 100GB 500GB+
Free-space headroom 50GB 150GB 300GB+
Total recommendation 512GB SSD 1-2TB NVMe 2-4TB+
512GB
Learning setup

কয়েকটি LLM + SD1.5 + Whisper

1-2TB
Balanced setup

Multiple 7B-14B models + SDXL

4TB+
Creator library

30B models, FLUX, video, outputs

Storage management rules

SSD-তে অন্তত 15%-20% free রাখুন
একই model-এর Q4/Q8 duplicate এড়িয়ে চলুন
Old checkpoints archive drive-এ সরান
Generated video আলাদা data SSD-তে রাখুন
Model cache location জানুন
Backup-এ model নয়, workflow ও config অগ্রাধিকার দিন
আপনার laptop: প্রায় 290GB free থাকলে 100-150GB AI-এর জন্য reserve করা যায়। 1-2টি 4B/8B LLM, SD1.5 models, LoRA এবং Whisper সহজে রাখা সম্ভব।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Training vs Inference
Workload Types

Inference, fine-tuning ও training-এর পার্থক্য

▶️

Inference

Prepared model দিয়ে answer/image/video তৈরি। সবচেয়ে কম hardware। এই guide-এর model tables মূলত inference-কেন্দ্রিক।

🧪

LoRA / QLoRA

Model-এর ছোট adapter train করে style বা domain শেখানো। Quantization ও low-rank adapters memory কমায়।S10

🏗️

Full training

সব weights update; optimizer states, gradients ও dataset pipeline-এর জন্য inference-এর বহু গুণ memory।

Model class Inference Q4 QLoRA practical VRAM Full fine-tune
1B-4B 4-8GB RAM/VRAM 8-16GB VRAM 16-32GB+
7B-8B 8-16GB VRAM 16-24GB VRAM 48-80GB+
13B-14B 12-16GB VRAM 24-48GB VRAM 80GB+ / multi-GPU
30B-32B 24GB VRAM 48-80GB VRAM multi-GPU
70B+ 48-80GB+ multi-GPU cluster

Training estimates software, sequence length, batch size, optimizer এবং gradient checkpointing-এর ওপর ব্যাপকভাবে বদলায়; এগুলো conservative practical ranges।

Teen/student-friendly advice: শুরুতে training নয়—prompting, RAG এবং small LoRA workflow শিখুন। এতে hardware খরচ কম এবং ফল দ্রুত দেখা যায়।

Image LoRA training

SD1.5 LoRA সাধারণত 6-8GB VRAM class-এ optimized settings-এ সম্ভব; SDXL LoRA-এর জন্য 12-16GB+ বেশি ব্যবহারিক। Dataset quality, consent ও copyright rules মানতে হবে।

লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Your Laptop
Personal Hardware Assessment

আপনার Acer Nitro AN515-52-এর বিশ্লেষণ

🧮Intel i7-8750H

6 cores / 12 threads class

🎮GTX 1050 Ti

4GB VRAM

🧩8GB RAM

planned 24GB

💽~1TB storage

~290GB free estimate

বর্তমান 8GB RAM অবস্থায়

ভালো চলবে সীমিত চলবে না / practical নয়
Gemma 3 270M/1B
Qwen 3 0.6B/1.7B
DeepSeek-R1 1.5B
Llama 3.2 1B
Whisper Tiny/Base/Small
SD1.5 low-VRAM 		Llama 3.2 3B
Qwen 3 4B
Gemma 3 4B		 7B+ comfortable use
SDXL heavy
FLUX
modern local video

24GB RAM upgrade-এর পর

Best choices Possible but slow Not recommended
Qwen 3 4B
Gemma 3 4B Vision
Llama 3.2 3B
Whisper Small
SD1.5 		DeepSeek-R1 7B/8B
Qwen 3 8B
Qwen3-VL 4B
CPU offload workflows 		12B-14B daily use
GPT-OSS 20B
FLUX full
Wan video
Overall LLM score

24GB RAM-এর পর good entry local AI

Image score

SD1.5 yes, SDXL limited

Video score

cloud recommended

Final verdict: এই laptop-এর sweet spot 1B-4B model। 24GB RAM হলে 7B-8B Q4 load করা যাবে, কিন্তু 4GB VRAM-এর কারণে token speed কম থাকবে।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Recommended Setup
Your Recommended Stack

আপনার জন্য exact upgrade ও software plan

Hardware actions

  • 8GB + 16GB = 24GB RAM
  • SSD-তে 100-150GB free রাখুন
  • Windows page file 16-32GB
  • NVIDIA driver update
  • Fan/vent পরিষ্কার ও cooling pad
  • AI চালানোর সময় high-performance power mode

Software stack

  • Ollama: সহজ CLI ও API
  • LM Studio: graphical model manager
  • ComfyUI/Forge: image generation
  • Whisper: transcription
  • Open WebUI: local browser chat interface
  • EmbeddingGemma: document search

Recommended Ollama commands

# দ্রুত ও কম resource ollama run qwen3:1.7b # আপনার প্রধান daily model ollama run qwen3:4b # image understanding ollama run gemma3:4b # reasoning ollama run deepseek-r1:1.5b # RAM upgrade-এর পর experimental ollama run deepseek-r1:7b ollama run qwen3:8b # local document embedding ollama pull embeddinggemma
Context

2K-4K দিয়ে শুরু; প্রয়োজন ছাড়া 128K নয়।

GPU offload

Auto setting রাখুন; OOM হলে GPU layers কমান।

Image

512×512, batch 1, low-VRAM mode।

Ollama Windows app NVIDIA ও AMD GPU support করে; official hardware page NVIDIA compute capability 5.0+ এবং compatible driver requirement উল্লেখ করে।S24S25

লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Decision Tree
Fast Selection Guide

আপনি কী করতে চান?

বাংলা লেখা/চ্যাট
Qwen 3 4B
→
RAM
16GB+
→
Better
Qwen 3 8B
Math / reasoning
DeepSeek-R1
→
Low-end
1.5B
→
Balanced
7B/8B
Image বুঝতে
Vision LLM
→
4GB VRAM
Qwen3-VL 2B
→
6-8GB
Gemma/Qwen 4B
Image বানাতে
ComfyUI
→
4GB VRAM
SD1.5
→
12GB+
SDXL
Video বানাতে
Wan/LTX
→
<8GB
Cloud use
→
24GB
Local creator
Audio লিখতে
Whisper
→
4GB GPU
Small
→
10GB+
Large
One-line answer: আপনার বর্তমান laptop-এর জন্য Qwen 3 4B + Gemma 3 4B + Whisper Small + Stable Diffusion 1.5 হলো সবচেয়ে balanced local AI bundle।

Model download করার আগে ৫টি প্রশ্ন

Q4 নাকি Q8?
Model file + 30% headroom আছে?
Context কত দরকার?
GPU VRAM-এ কতটা fit হবে?
কাজটি cloud-এ সহজ হবে কি?
Model license অনুমতি দেয় কি?
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Safety & Maintenance
Operations

Performance, privacy ও maintenance checklist

🔒

Privacy

  • Local AI-তে data device-এ রাখা যায়
  • তবু plugin, web search বা cloud endpoint enable থাকলে data বাইরে যেতে পারে
  • Sensitive file-এর backup ও access control রাখুন
🌡️

Thermal care

  • Laptop vent বন্ধ করবেন না
  • Long generation-এ temperature monitor করুন
  • Overheating হলে model size/context কমান
  • Battery-এর বদলে charger ব্যবহার করুন
🧹

Storage care

  • Unused model delete
  • Duplicate quantization এড়ান
  • Cache ও temp review
  • SSD free space বজায় রাখুন
✅

Quality control

  • AI answer যাচাই করুন
  • Model card ও license পড়ুন
  • Medical/legal/financial সিদ্ধান্তে expert source ব্যবহার করুন
  • Private data দিয়ে public model fine-tune করবেন না

Troubleshooting map

Problem Likely cause Fix
Out of memory Model/context বড় Q4, context কমান, GPU layers কমান
খুব ধীর CPU offload বেশি ছোট model, বেশি VRAM, background apps বন্ধ
Laptop গরম sustained load cooling, power limit, shorter jobs
Output দুর্বল model too small / prompt unclear larger model বা structured prompt
Disk দ্রুত ভরে duplicate models / outputs model library audit, archive drive
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026Glossary
Glossary

প্রয়োজনীয় AI hardware শব্দকোষ

Term সহজ ব্যাখ্যা
Parameter (B) Model-এর learned numerical weights-এর সংখ্যা; B = billion। বড় হলেই সব task-এ ভালো—এমন নয়।
Weights Model-এর শেখা values, যা file হিসেবে download করা হয়।
Inference Prepared model দিয়ে নতুন output তৈরি করা।
Quantization Weight precision কমিয়ে model ছোট ও memory-efficient করা।
Q4_K_M Popular 4-bit GGUF quantization; size ও quality-এর balance।
FP16/BF16 16-bit high-precision formats; বেশি memory লাগে।
Context length Model একবারে কত token “মনে” রাখতে পারে।
KV cache Context processing-এর memory cache; context বাড়লে এটি বাড়ে।
GPU offload Model-এর কিছু/সব layer GPU-তে পাঠানো।
MoE Mixture-of-Experts; total parameters বেশি হলেও প্রতি token-এ কিছু experts active হয়।
LoRA / QLoRA কম memory-তে model adaptation/fine-tuning পদ্ধতি।
RAG External document থেকে relevant text এনে LLM-কে answer করানো।
Embedding Text-কে numerical vector-এ রূপান্তর, যাতে semantic similarity search করা যায়।
Checkpoint Image/LLM model weight file-এর saved version।
ControlNet Pose, depth, edge ইত্যাদি দিয়ে image generation নিয়ন্ত্রণের model।
Token Text-এর ছোট unit; word-এর অংশও হতে পারে।
মনে রাখার সহজ সূত্র: SSD model রাখে, RAM model চালাতে সাহায্য করে, VRAM model দ্রুত চালায়, আর context যত বড়—memory তত বেশি।
লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড
AI HARDWARE ATLAS 2026References
Sources & Method Note

তথ্যসূত্র ও সীমাবদ্ধতা

Method: Model file size official Ollama/model-card listings থেকে নেওয়া। “Minimum RAM/VRAM” ও PC build recommendations হলো file size, quantization, context overhead এবং common local inference behaviour-এর ভিত্তিতে conservative practical estimates—official guaranteed requirements নয়।
  1. S1. Ollama, “Gemma 3” model library: model sizes 270M-27B, text/image support, context information. https://ollama.com/library/gemma3
  2. S2. Ollama, “Qwen 3” model library: 0.6B-235B model sizes. https://ollama.com/library/qwen3
  3. S3. Ollama, “Llama 3.2” model library: 1B and 3B model sizes. https://ollama.com/library/llama3.2
  4. S4. Ollama, “DeepSeek-R1 Tags”: Q4/Q8/FP16 file sizes from 1.5B to 671B. https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags
  5. S5. Ollama, “Llama 4 Tags”: Scout and Maverick model sizes and context. https://ollama.com/library/llama4/tags
  6. S6. Ollama, “GPT-OSS”: 20B/120B sizes and MXFP4 memory targets. https://ollama.com/library/gpt-oss
  7. S7. LM Studio Docs, System Requirements: AVX2, 16GB RAM and 4GB VRAM recommendations. https://lmstudio.ai/docs/app/system-requirements
  8. S8. ComfyUI official GitHub: supported operating systems and GPU families. https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI
  9. S9. Ollama Docs, Context Length: context defaults and memory impact. https://docs.ollama.com/context-length
  10. S10. Hugging Face bitsandbytes documentation: 8-bit and 4-bit quantization memory reduction. https://huggingface.co/docs/bitsandbytes/main/en/index
  11. S11. Ollama, Qwen3-VL tags: 2B-235B multimodal model sizes. https://ollama.com/library/qwen3-vl/tags
  12. S12. Ollama, Qwen3-Coder: 30B MoE coding model and 19GB Q4 variant. https://ollama.com/library/qwen3-coder
  13. S13. Ollama, EmbeddingGemma: 300M, 622MB embedding model. https://ollama.com/library/embeddinggemma
  14. S14. Ollama, Qwen3-Embedding: 0.6B/4B/8B sizes and multilingual retrieval uses. https://ollama.com/library/qwen3-embedding
  15. S15. OpenAI Whisper official GitHub README: model sizes, VRAM and relative speed. https://github.com/openai/whisper/blob/main/README.md
  16. S16. Ollama FAQ: parallel requests, context length and memory scaling. https://docs.ollama.com/faq
  17. S17. Stability AI, SDXL Base model card. https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
  18. S18. Black Forest Labs, FLUX.1-schnell model card. https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell
  19. S19. Wan-Video/Wan2.1 official repository: T2V-1.3B VRAM and generation example. https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
  20. S20. NVIDIA, GeForce RTX 3060 specifications: 12GB option. https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/30-series/rtx-3060-3060ti/
  21. S21. NVIDIA, GeForce RTX 4060 Ti specifications: 16GB option. https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/40-series/rtx-4060-4060ti/
  22. S22. NVIDIA, GeForce RTX 4090 specifications: 24GB memory. https://www.nvidia.com/geforce/graphics-cards/40-series/rtx-4090/
  23. S23. NVIDIA, GeForce RTX 5090 specifications: 32GB GDDR7 memory. https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/rtx-5090/
  24. S24. Ollama Docs, Hardware Support. https://docs.ollama.com/gpu
  25. S25. Ollama Docs, Windows application and GPU support. https://docs.ollama.com/windows

Access date: 29 July 2026. Model tags, software requirements ও hardware support ভবিষ্যতে পরিবর্তিত হতে পারে। কেনার আগে current official documentation যাচাই করুন।

লোকাল ও ক্লাউড AI হার্ডওয়্যার গাইড