Strata é um mecanismo de código aberto para executar grandes modelos de linguagem em hardware comum. O projeto tem um objetivo simples: fazer com que o poderoso modelo funcione localmente, sem nuvem, sem conta e sem pagar por tokens. A instalação fica reduzida a um instalador, e após o lançamento você conversa, trabalha com código e até recebe imagens no seu computador.
Nos bastidores, o Strata possui seu próprio mecanismo de inferência e, externamente, expõe uma API compatível com OpenAI e Anthropic em um endereço local. Isso significa que você pode conectar suas ferramentas favoritas a ele – Claude Code, Codex CLI, OpenCode e outros agentes – e eles pensarão que estão conversando com o provedor de nuvem. Os dados não saem da sua máquina.
Neste post, detalharei o que o Strata pode fazer, quais modelos são suportados, como instalá-lo e como conectá-lo aos seus instrumentos.
O que é isso
Strata é um projeto gratuito sob licença do MIT. Resolve três problemas:
- Lançamento local de modelos. O mecanismo foi projetado para placas de vídeo de consumo e memória combinada, e não para aceleradores de servidor.
- Interface única. Externamente, esta é uma API compatível com OpenAI e Anthropic em localhost, portanto, quase tudo que pode funcionar com esses protocolos pode ser conectado.
- Simplicidade. O aplicativo desktop e o instalador do terminal eliminam o trabalho com dependências, drivers e assembly das fontes.
Separadamente, vale destacar a entrada opcional de imagens. O modelo pode funcionar não apenas com texto, mas também com imagens, o que torna o chat local muito mais útil para analisar capturas de tela e documentos.
Modelos
A principal recomendação do projeto é Qwen3.8-Flash-Next. Vários conjuntos de quantização são oferecidos por diferentes fornecedores:
- ISTA-DASLab – opção recomendada: Q2_0, IQ2_XS, IQ3_XXS, IQ3_S, e para o código um Coder IQ1_M separado.
- Despreguiça – UD-IQ4_XS, UD-Q4_K_XL, UD-Q5_K_XL, UD-Q6_K_XL, Q8_0.
- Gyro da agentionai – Gyro-S e Gyro-M: menos memória, mas mais lento.
Além do modelo principal, Qwen3.6-35B-A3B e DeepSeekV4.1-Flash-1017 são suportados. Este último é interessante porque partes do modelo que não cabem na memória são lidas diretamente do SSD, por isso requer muito espaço livre em disco. Há opções de 239, 257 e 274 GB, além de uma versão leve do Coder, de aproximadamente 191 GB, de onde foram retiradas metade dos especialistas.
Iniciar o DeepSeek a partir do terminal é assim:
strata launch --family deepseek41 --model ist-das-2.00bpw --plan
O sinalizador –plan mostra o plano de inicialização antes do início do download. Para conjuntos grandes isso é útil: você pode ver imediatamente quanta memória e disco serão necessários.
Requisitos de hardware
Strata oferece suporte a uma ampla gama de equipamentos:
- NVIDIA GeForce RTX séries 20, 30, 40 e 50.
- AMD Radeon RX 7700, 7800, 7900, RX 9060, 9070 e AI PRO R9700.
- AMD Radeon RX 6800 e 6900 – experimental.
- Intel Arc para Linux.
- Apple Silicon do M1 e mais recentes.
- AMD Ryzen AI Max (Strix Halo).
- NVIDIA DGX Spark para Linux.
Para referência, aqui estão algumas medições do DeepSeekV4.1-Flash em um conjunto de 2,00 bpw. Na coluna “saída” – a velocidade de geração da resposta, na coluna “prompt” – a velocidade de leitura de sua entrada.
- RTX 5070 12 GB, 64 GB de RAM – 4–6 tokens/s, solicita cerca de 110 tokens/s.
- RTX 3060 12 GB, 46 GB de RAM – 9–11 tokens/s, solicita cerca de 155 tokens/s.
- 1x Radeon AI PRO R9700, 251 GB de RAM – 21–25 tokens/s, prompt 320–360 tokens/s.
- 4x Radeon AI PRO R9700 – 74–77 tokens/s, prompt 400–450 tokens/s.
- Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo), 128 GB de memória combinada – 19–21 tokens/s no código e 11 no chat.
Se você não tem certeza do que vai caber, o projeto traz um guia separado para escolha de um modelo de acordo com a quantidade de memória.
Instalando um aplicativo de desktop
A maneira mais fácil é baixar o instalador pronto na página de lançamentos. Cada sistema possui seu próprio arquivo:
Strata-0.2.13-windows-x64-setup.exe
Strata-0.2.13-linux-x86_64.AppImage
Strata-0.2.13-macos-arm64.dmg
Instale o aplicativo, selecione um modelo e comece a se comunicar. Quando você inicia o aplicativo pela primeira vez, ele baixa automaticamente o mecanismo da sua placa de vídeo. Não há necessidade de configurar drivers separadamente ou compilar nada dos fontes.
Na janela do aplicativo, o bate-papo, os arquivos e a visualização do código ao vivo estão localizados nas proximidades, o que é conveniente ao trabalhar em um projeto.
Instalação no terminal
Se você preferir o console, instale o Strata com o script de instalação e execute o comando de inicialização do strata.
No Linux e macOS:
curl -fsSL https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.sh -o install.sh && sh install.sh
No Windows PowerShell:
irm https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest/download/install.ps1 | iex
Uma vez instalado no Windows, abra uma nova janela de terminal e execute:
strata launch
O programa fará perguntas, baixará o modelo desejado e iniciará. Durante a operação, são mostradas a atividade do modelo, velocidade, consumo de memória e solicitações mais recentes – conveniente para entender o que está acontecendo com o hardware.
Para quem deseja construir tudo sozinho, existe um build from source, uma opção via Docker e um guia de instalação detalhado.
Conectando instrumentos
O principal ponto forte do Strata é que ele expõe uma API local compatível com OpenAI e Anthropic. Graças a isso, ferramentas de agente populares estão conectadas a ele: Claude Code, Codex CLI, OpenCode, oh-my-pi, pi.dev, Hermes Agent, OpenClaw e outros.
Para saber como configurar uma ferramenta específica, basta executar:
strata connect
A equipe mostrará instruções prontas para sua aplicação. Então, tudo é igual a um provedor de nuvem normal: o endpoint local Strata é especificado como o endereço base e o que o mecanismo produz é especificado como a chave. Não é necessária Internet para inferência.
No que prestar atenção
Operar localmente é uma troca e vale a pena estar ciente disso com antecedência.
- A velocidade depende do hardware. Em placas de vídeo fracas, modelos grandes responderão lentamente, especialmente se parte dos pesos for lida do disco. As medidas acima dão uma ideia aproximada.
- Os modelos ainda são grandes. Disco e memória são os principais limitadores. DeepSeek requer centenas de gigabytes de espaço livre.
- Qualidade de quantização. Conjuntos altamente compactados economizam memória, mas podem perder qualidade. Se o seu hardware permitir, escolha a opção com um bpw mais alto.
- Download inicial. Na primeira inicialização, tanto o mecanismo quanto os pesos do modelo são baixados, portanto, você precisa de uma conexão estável e espaço em disco.
Ao mesmo tempo, você obtém controle total: sem limites, assinaturas ou vazamentos de dados. Tudo conta na sua máquina.
Para quem é isso?
Strata faz sentido se você deseja manter seus dados de trabalho locais, não depende de planos de nuvem ou apenas gosta de experimentar IA local. Para um programador, essa também é uma forma de conectar um agente familiar a um modelo que trabalha próximo, sem atrasos na rede e sem pagar por cada solicitação.
O projeto está em desenvolvimento ativo: dezenas de milhares de estrelas, milhares de garfos, lançamentos frequentes e documentação detalhada para cada tipo de hardware. A maneira mais fácil de começar é com o aplicativo desktop e depois, se gostar, vá até o terminal e conecte suas ferramentas.
Links
https://github.com/niko1221/strata
https://github.com/Niko1221/Strata/releases/latest
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/INSTALL.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/MODELS.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/TERMINAL_LAUNCH.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/DEEPSEEK41.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/HOW_IT_WORKS.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/TROUBLESHOOTING.md
Fontes
https://github.com/niko1221/strata
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/README.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/INSTALL.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/MODELS.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/DEEPSEEK41.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/AMD_HIP.md
https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/STRIX_HALO.md
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