跑大模型显卡怎么选?17GB是硬门槛,8GB显卡全是坑

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2. 三千元显卡如何部署本地大模型。三千元显卡能本地部署本地qwen3.6吗? 排除极端冷门型号以及魔改2080ti型号,可选择的余地不多,最具有性价比的显卡是16g的4060t或者5060ti(ddr7 token会更快些)。 测试使用的显卡是5060ti16g版本,本地部署最新qwen3.6-27b稠密模型实测可行,上下文长度64k(非极限测试),均速12.8t/s。 甜品级16g显存如何本地部署大模型 模型选用Qwen3.6-27b-Q3_K_M,13.5g左右的大小,Q3的km量化压缩相对于全精度大概有5%左右的性能损失,在多参数稠密模型下量化的损失会被进一步减少,牺牲一定性能去换取上下文的生存空间是16g显存显卡唯一的生存可能。 剩下的显存预留空间仅约3.5g,需要严格精打细算,采用llama.cpp部署模型,并启用kv缓存量化技术,键k对进度敏感度高于值v,测试用的量化是ctk q5_0+ctv q4_0,可以用更先进的iq4_nl取代q4_0进行尝试(小改动,体感提高感觉不明显)。 上下文长度设定为64k,足够大部分环境场景正常使用,小型项目开发以及一般代码纠错(目前主流市场闭源模型的上下文长度为128k到256k)。 #Qwen #本地部署大模型

3. 显存只差一点的情况把模型塞进独显。5060ti 16G在跑qwen3.5 26b q3量化都还是无法100%GPU,这已经是我能找到的最小版本,于是想到邪修办法把显示器接集显,省出日常占用的1G左右显存。终于实现了100%GPU运行,但是速度不仅没有提升,反而掉到1.6t/s,不理解……官方也没有14B之类的版本,9B感觉又很水……#qwen #本地大模型 #AI大模型

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