11月模型潮刷屏，先别掏钱：跟哪个，看你显存和内存有几张
这个11月的开源模型圈，有点刷屏的意思。Nemotron的74B-A9B权重10月15日开放，E4B紧接着月底上线。DeepSeek-V4.1-Flash-1017刚被本地实测，知乎博主直言"属实惊艳"；Qwen3.6-35B的NVFP4量化版也被实测博主们安排上了。而另一边，双11就在眼前，行情却在泼冷水：RTX 5090就算6500美元以上也买不到。11月初AMD渠道价又上调超10%。先别掏钱——跟哪个模型，得看你显存和内存各有几斤几两。微博知乎
先把那笔速算账说清楚。规矩是知乎创作者"小宇的AI研究笔记"给的：模型权重的显存占用约等于参数量乘以每个参数的字节数——半精度2字节，int8是1字节，4bit大约0.5到0.6。所以7B模型半精度要14GB左右，4bit量化后4GB上下就能放下。这也是E4B的卖点有多直白：SKU名字里直接写着"4GB"，摆明了给笔记本和边缘设备塞一个小agent用的。知乎微博
然后按卡对号入座。
8GB显存的老笔记本：“8GB显存的笔记本，7B到14B的4bit量化版是能用的”——原话如此。想赶新发布，E4B最稳，30B以上碰都别碰。知乎
16GB显存（4060 Ti 16G、4070 Ti Super这类）：跑14B级Q4很从容。Gemma4-12B在12GB的3060/4060Ti上实测连20k上下文都能跑；但32B往上，这档就是不够，实测人给出的答案很干脆。知乎
12GB显卡+46GB以上内存：这是DeepSeek-V4.1-Flash-1017的门票，完整权重510GB，“个人要本地部署，想都别想”。门道在Strata的2bit版：把专家表放进内存和NVMe固态，它给出的最低配置是一张12GB显卡+46GB内存+一块NVMe固态。RTX 3060实测每秒9-11个token——能跑，但慢。评论区里有一把及格线，20t/s算勉强能用，40t/s已是"版本答案"。而64GB内存才是真门槛，有用户哀叹"到头来还是跑不了"。知乎哔哩哔哩
24GB显存往上：到这档才有追潮的资格。Nemotron 74B-A9B就是24GB档的门票；Qwen3.6-35B NVFP4被5090实测，原话评价是"非常丝滑"，但同卡跑70B量化"速度慢一些"。知乎
还有个值得单拎的雷：低精度量化+MoE+投机解码，是"思考死循环"的重灾区——“十次回答里可能有3-4次循环”。社区给出的解法：换Q4/IQ3以上的量化档，或改单次请求串行操作。哔哩哔哩
最后泼完冷水泼热水。知乎有人写了篇"本地部署大模型，省不回API的钱"，账算得很死：DeepSeek输出一百万token高峰8块、空闲4块，一台一万五的机器按每秒三十个token跑，出一百万token要九个多小时。所以本地部署的真实理由从来不是省钱，是那三条：数据不出门、不限速、不怕模型下架。这三条戳不中你，一个月API花几十块，真挺香。知乎
一句话收束：8G装E4B，16G跑14B级，12G显卡配64G内存尝Flash，32G显存以上再谈追潮。11月的新模型还会一个接一个来，钱包的深度，自己心里有数。
