Локальная нейросеть для компании — это развёртывание open-source языковой модели на собственных серверах или в выделенном облаке, чтобы данные не покидали контур. Пилотный стенд на арендованных GPU стоит 700 000–1 500 000 ₽ и занимает 3–6 недель, промышленная корпоративная LLM с RAG и SSO — 2–6 млн ₽ без учёта серверов. Бюджет определяют размер модели, число пользователей и требования к безопасности.
Кому подходит
Локальное развёртывание LLM выбирают компании, которым нельзя передавать данные во внешние сервисы: банки, промышленность, медицина, госсектор, юридические фирмы, а также все, кто работает с большим объёмом персональных данных и коммерческой тайны. Современные открытые модели — семейства Qwen, Llama, DeepSeek, Mistral и российские открытые модели — на многих корпоративных задачах дают качество, достаточное для ассистентов, поиска по документам и обработки текстов.
Развертывание LLM — инженерный проект, а не установка программы. Нужно выбрать модель под ваши задачи и язык, рассчитать GPU под число одновременных пользователей и длину контекста, настроить сервер инференса с квантизацией, подключить авторизацию, журналирование и RAG по корпоративным документам. Сильный подрядчик начинает с бенчмарка нескольких моделей на ваших задачах и расчёта совокупной стоимости владения в сравнении с облачными API, а не с продажи серверов. Для объектов КИИ дополнительно учитываются требования 187-ФЗ к выбору ПО и оборудования.
Стоимость
Проверить качество локальных моделей на своих задачах
от 700 000 ₽
до 1,5 млн ₽ за проект · 3–6 недель
Компании до нескольких тысяч пользователей
от 2 млн ₽
до 6 млн ₽ за проект · 2–3 месяца
Банки, промышленность и объекты КИИ
от 6 млн ₽
до 20 млн ₽ за проект · 3–5 месяцев
| Фактор | Влияние на бюджет |
|---|---|
| Серверы с GPU | отдельная статья: от нескольких млн ₽ за сервер, покупка или аренда |
| Размер модели и длина контекста | крупные модели — ×2–4 к требованиям к GPU |
| Число одновременных пользователей | определяет количество серверов и балансировку |
| Требования информационной безопасности | +20–40% к срокам и бюджету |
| Дообучение и RAG | +0,5–3 млн ₽ к проекту |
Для сравнения — рыночные диапазоны по разделу «Искусственный интеллект и LLM». Рядом часто лежит услуга, которая решает ту же задачу дешевле или быстрее.
| Услуга | Стоимость | Срок |
|---|---|---|
| Синтез речи и клонирование голоса | 100 000 ₽ — 5 млн ₽ | от 2 до 16 недель |
| Разработка MCP-серверов и AI-интеграций | 150 000 ₽ — 5 млн ₽ | от 2 до 16 недель |
| Видеоаналитика на ИИ | 250 000 ₽ — 12 млн ₽ | от 3 недель до 6 месяцев |
| MLOps и инфраструктура для ML | 300 000 ₽ — 12 млн ₽ | от 1 до 8 месяцев |
| Разработка AI-агентов | 300 000 ₽ — 8 млн ₽ | от 4 недель до 5 месяцев |
| Разработка RAG-системы | 400 000 ₽ — 10 млн ₽ | от 1 до 6 месяцев |
| Антифрод-система на ML | 500 000 ₽ — 20 млн ₽ | от 2 до 9 месяцев |
| Компьютерное зрение | 500 000 ₽ — 25 млн ₽ | от 2 до 10 месяцев |
| Рекомендательная система | 600 000 ₽ — 15 млн ₽ | от 1 до 6 месяцев |
| Корпоративная LLM (локальная нейросеть) эта страница | 700 000 ₽ — 20 млн ₽ | от 3 недель до 5 месяцев |
Калькулятор
Оцените, сколько времени и денег уходит на рутину в задаче «локальная нейросеть для компании». Доля автоматизации по умолчанию — 40%: на практике в конкретном процессе обычно автоматизируют 30–70% операций, точную цифру даёт аудит.
Оценка экономии
Расчёт ориентировочный: не учитывает стоимость лицензий и поддержки. Реальный эффект фиксируют на пилоте за 4–8 недель.
Результат
Сравнение нескольких open-source моделей по качеству, скорости и требованиям к ресурсам.
Необходимые GPU, память и хранилище под нагрузку, сравнение затрат с облачными API.
Модель на высокопроизводительном сервере инференса с квантизацией и API, совместимым со стандартными клиентами.
Индекс документов и поиск, чтобы модель отвечала по внутренним данным компании.
Интеграция с AD или SSO, квоты для пользователей и полный журнал запросов.
Корпоративный чат-интерфейс и подключение к внутренним сервисам через API.
Контроль нагрузки и качества, регламент перехода на новые версии моделей.
Как проходит работа
Фиксируются сценарии использования, число пользователей, требования к данным и контуру.
Несколько открытых моделей тестируются на ваших задачах на русском языке, выбирается оптимум.
Считаются GPU и хранилище, закупаются или арендуются серверы, готовится окружение.
Модель разворачивается на сервере инференса, подбираются квантизация и параметры под нагрузку.
Подключаются SSO, журналирование, корпоративные документы и внутренние сервисы.
Система проверяется под целевой нагрузкой, пользователи получают доступ и инструкции.
Выбор исполнителя
Юрлицо и репутация
Проверяем компанию по ЕГРЮЛ, судебным делам и отзывам на независимых площадках.
Кейсы с цифрами
Смотрим реальные проекты в вашей нише: задачи, сроки, метрики, контакты заказчиков.
Прозрачная смета
Просим разбивку по этапам и часам — без «пакетов на всё» и скрытых доплат.
Договор напрямую
Вы работаете с исполнителем по его договору. Подбор для вас бесплатный.
Инструмент
Готовый текст
Бриф: Корпоративная LLM (локальная нейросеть) Задача: (опишите в двух-трёх предложениях, какой результат нужен) Что нужно сделать: — Бенчмарк моделей на ваших задачах — Расчёт инфраструктуры и TCO — Развёрнутый сервер инференса — RAG по корпоративным документам — Авторизация, доступы и журналирование — Пользовательский интерфейс — Мониторинг и обновление моделей Исходные данные: — Серверы с GPU: (уточнить) — Размер модели и длина контекста: (уточнить) — Число одновременных пользователей: (уточнить) — Требования информационной безопасности: (уточнить) — Дообучение и RAG: (уточнить) Прошу прислать: смету с разбивкой по этапам, сроки каждого этапа и примеры похожих проектов.
Исполнители
Бесплатный подбор
Ответьте на 3 вопроса — пришлём 2–3 предложения проверенных подрядчиков с ценами, сроками и кейсами в вашей нише.
Отзывы
Вопросы и ответы
Короткие ответы на вопросы, которые чаще всего задают перед заказом.
Пилотный стенд на арендованных GPU стоит 700 000–1 500 000 ₽. Промышленная корпоративная LLM с RAG и SSO — 2–6 млн ₽, платформа в закрытом контуре — от 6 млн ₽. Серверы с GPU оплачиваются отдельно.
Зависит от модели и нагрузки: небольшие модели работают на одном сервере с 1–2 GPU, крупные требуют нескольких GPU с большим объёмом видеопамяти. Точную конфигурацию считают после бенчмарка под ваше число пользователей.
Пилотный стенд разворачивают за 3–6 недель. Промышленную корпоративную LLM — за 2–3 месяца, при этом поставка серверов может добавить несколько недель.
Открытые модели небольшого размера уступают крупнейшим облачным моделям в сложных рассуждениях, а инфраструктура требует капитальных затрат и поддержки. Зато данные не покидают контур и нет платы за каждый запрос.
Популярны открытые семейства Qwen, Llama, DeepSeek, Mistral, а также открытые модели российских разработчиков. Выбор делают по качеству на русском языке, размеру и лицензии для коммерческого использования.
Российские облачные модели решают вопрос локализации данных для многих компаний. Локальная модель нужна, если требования ИБ запрещают любые внешние сервисы, есть КИИ или объём запросов делает собственную инфраструктуру выгоднее.
Опишите задачи, число пользователей и требования безопасности в заявке — мы бесплатно подберём 2–3 команды с опытом развёртывания LLM в закрытом контуре и поможем сравнить КП. Платит подрядчик, для вас подбор бесплатный.
Материал подготовлен редакцией «Рекламного коктейля». Цены — рыночные диапазоны агентств и студий России на 2026 год по данным брифов и коммерческих предложений; точную стоимость называет исполнитель после брифа. Обновлено 26 сентября 2026 г.. Как мы считаем цены.
Смотрите также
Системы выявления мошенничества на правилах и машинном обучении для финтеха, e-commerce, рекламы и сервисов с бонусами.
MCP-серверы для подключения корпоративных систем и данных к AI-ассистентам и агентам по открытому стандарту Model Context Protocol.
Внедрение синтеза речи и создание собственного голоса бренда: голосовые боты, IVR, озвучка контента, клонирование голоса по договору с диктором.
Системы компьютерного зрения для производства, ритейла, логистики и безопасности: детекция дефектов, СИЗ, подсчёт объектов и распознавание.
IT-разработка, AI и блокчейн
Финтех-разработка