Käytetyimmät paikalliset LLM-kielimallit – parhaat mallit LM Studioon ja Ollamaan

Tämä artikkeli on jatkoa aikaisemmalle ”Paikallinen tekoäly” artikkelille. Paikalliset LLM-kielimallit (Large Language Models) ovat tekoälymalleja, joita voidaan ajaa omalla tietokoneella ilman internet-yhteyttä. Tämä tuo kolme merkittävää etua:

1. Tietosuoja ja turvallisuus – kaikki data pysyy omassa laitteessa.
2. Nopeus ja offline-käyttö – ei riippuvuutta pilvipalveluista.
3. Kustannustehokkuus – ei jatkuvia API-kuluja.

Suosituimmat työkalut paikallisten mallien ajamiseen ovat LM Studio ja Ollama. Molemmat tukevat useita avoimen lähdekoodin kielimalleja, jotka kilpailevat jopa ChatGPT- ja Claude-tasolla.

Käytetyimmät paikalliset LLM-kielimallit (2025)

Kielimalli	Tekijä / Organisaatio	Parametrit	Tiedostomuoto (GGUF / Safetensors)	Parhaat käyttötarkoitukset	Kielituki (suomi)	Erityispiirteet
Mistral 7B / Mixtral 8x7B	Mistral AI (Ranska)	7B / 47B (MoE)	GGUF, safetensors	Yleinen keskustelu, koodaus, kirjoittaminen	🇫🇮 Hyvä	Nopein ja tehokkain keskitason malli; hyvä muisti ja laadukas suomen tuki
Llama 3 / Llama 3.1	Meta (Facebook AI)	8B / 70B	GGUF, safetensors	Yleinen tekoäly, analyysi, tekninen kirjoittaminen	🇫🇮 Erinomainen	Suuri ekosysteemi, laaja tuki Ollamassa ja LM Studiossa
Qwen 2 / Qwen 2.5 / Qwen 3 (Alibaba Cloud)	Alibaba Group	7B – 72B	GGUF	Koodaus, monikielinen käyttö, analytiikka	🇫🇮 Hyvä	Erittäin vahva koodissa ja monikielisyydessä; hyvä suomi
Phi-3 (mini / medium)	Microsoft	3.8B / 14B	GGUF	Kevyt käyttö, nopea offline-tekoäly	🇫🇮 Kohtalainen	Paras heikkotehoisille koneille; erittäin pieni RAM-kulutus
Gemma 2 / Gemma 3	Google DeepMind	9B / 27B	GGUF	Kirjoittaminen, tutkimus, luonnollinen kieli	🇫🇮 Hyvä	Hyvä suomen ymmärrys, tehokas tekstiin liittyvissä tehtävissä
DeepSeek-v2 / v3 / v3.1	DeepSeek AI (Kiina)	7B – 671B	GGUF	Tieteellinen kirjoitus, logiikka, analyysi	🇫🇮 Hyvä	Vahva matemaattisissa ja tieteellisissä tehtävissä
GPT-OSS-20B / 120B	Open-Source Society (yhteisöprojekti)	20B / 120B	GGUF	Yleiskäyttö, tutkimus, ChatGPT-tyyppinen keskustelu	🇫🇮 Erinomainen	Laaja yhteisö, realistinen keskustelukyky
Viking-7B	Nordic AI Lab	7B	GGUF	Suomeksi keskustelu, lokalisointi	🇫🇮 Erinomainen 🇫🇮	Suomenkielinen painotus, kevyt ja nopea

LM Studio vs. Ollama: Missä mallit toimivat parhaiten?

Ohjelma	Vahvuudet	Heikkoudet	Sopii parhaiten
LM Studio	Graafinen käyttöliittymä, helppo malli-hallinta, GPU-tuki	Ei vielä kaikkien mallien automaattista latausta	Käyttäjille, jotka haluavat visuaalisen ja helpon ratkaisun
Ollama	Komentorivipohjainen, skriptattavissa, integroituu muihin ohjelmiin	Vähemmän visuaalinen	Kehittäjille ja automaatiokäyttöön

Suositukset konekohtaisesti

Laitetaso	RAM / GPU	Suositellut mallit	Perustelu

Kevyt (16 GB RAM, ilman GPU:ta)

–

Phi-3-mini, Mistral-7B-Q4, Viking-7B-Q4

Nopea, matala resurssitarve

Keskitaso (32 GB RAM, 4 GB VRAM GPU)**

RTX 1060 / Ryzen 5

Mistral-7B, Llama-3-8B, Qwen-2-7B, Gemma-2-9B, GPT-OSS-20B

Tasapainoinen laatu ja nopeus

Raskas (64 GB RAM, 8–24 GB VRAM)**

RTX 4070+

Mixtral 8x7B, Llama 3.1-70B, GPT-OSS-20B, DeepSeek-v3

Huipputarkkuus ja pitkä konteksti

Suomenkielinen tuki (2025 tilanne)

Suomen kielen tuki on merkittävästi parantunut viimeisen vuoden aikana.
Parhaat mallit suomenkieliseen käyttöön ovat:

• 🟢 GPT-OSS-20B – erittäin hyvä yleiskäyttöön. Nopea jos koneessa on 32GB muistia
• 🟢 Llama 3.1 – luonnollinen suomen syntaksi
• 🟢 Gemma 2 / 3 – erinomainen käännöksissä ja tekstin sävyssä
• 🟢 Qwen 2.5 – ymmärtää suomen sanarakenteita ja teknistä terminologiaa

Yhteenveto: Mikä malli kannattaa valita?

Jos haet yleiskäyttöön parasta mallia:

• 🔹 Mistral 7B – nopea, tehokas ja monipuolinen
• 🔹 Llama 3.1 8B – laajin tuki ja hyvä suomen kieli
• 🔹 Qwen 2.5 7B – erinomainen koodaukseen ja monikielisyyteen
• 🔹 Gemma 3 9B – paras kirjoittamiseen ja luovaan työhön
• 🔹 GPT-OSS-20B – nopea, paras yleiskäyttöön