按显存选模型：4GB / 8GB / 12GB / 16GB / 24GB 推荐方案更新于 2026-04-19 · 预计阅读 3 分钟

知识库阅读进度83%速查总览先看结论，再看细节：

• 4GB 显存：只能跑 1-3B 小模型，能力有限但聊胜于无

• 8GB 显存：7-8B Q4 是甜点，日常对话和简单编程够用

• 12GB 显存：14B Q4 流畅运行，能力明显提升

• 16GB 显存：14B Q8 或 32B Q4（MoE 35B 也能跑），进入「好用」区间

• 24GB 显存：32B Q4 流畅 + 14B Q8 无损，本地 AI 的黄金区间

• 32GB+ 显存：70B Q4 可跑，接近顶级闭源模型体验4GB 显存（GTX 1650 / RTX 3050）能跑的模型：

• Qwen3-1.7B Q4（1.1 GB）— 简单对话

• DeepSeek-R1-Distill-1.5B Q4（1.0 GB）— 轻量推理

• Phi-4-mini 3.8B Q4（2.3 GB）— 微软小钢炮，推理能力不错

• Gemma 3-1B Q8（1.0 GB）— Google 极轻量模型

实话说，4GB 显存跑 AI 比较勉强。这些小模型能做简单的问答和文本处理，但复杂任务（长文写作、代码生成）的质量有限。如果预算允许，建议升级到 8GB 显存的显卡。

替代方案：用 CPU 推理跑稍大的模型（如 7B Q4），速度会慢很多（约 3-5 tok/s），但能力更强。8GB 显存（RTX 4060 / 3060 Ti / 3070）推荐模型：

• Qwen3-8B Q4（5.0 GB）⭐ 首选 — 综合能力强，中文优秀

• Qwen3.5-9B Q4（5.5 GB）— 最新一代，原生多模态

• Llama 3.1-8B Q4（4.9 GB）— 社区生态最丰富

• DeepSeek-R1-Distill-7B Q4（4.7 GB）— 推理能力突出

• GLM-4-9B Q4（5.7 GB）— 中文对话能力好

• Gemma 3-4B Q8（4.4 GB）— 想要更高精度的选择

8GB 是目前性价比最高的起步选择。Q4 量化的 7-8B 模型只占 5GB 左右显存，留有充足余量给 KV Cache。日常对话、写作辅助、简单编程都能胜任。

推理速度参考（RTX 4060，272 GB/s）：

• Qwen3-8B Q4：约 50 tok/s，非常流畅12-16GB 显存（RTX 4070 / 4060 Ti 16G / RX 7800 XT）推荐模型：

• Qwen3-14B Q4（9.0 GB）⭐ 首选 — 能力跃升，推理和编程明显更强

• DeepSeek-R1-Distill-14B Q4（9.0 GB）— 推理能力出色

• Qwen3.6-35B-A3B MoE Q4（21.4 GB）— Qwen3.6 代小型 MoE，多模态与 Agentic 编程强化（按 35B 总参估算）

• Qwen3.5-35B-A3B MoE Q4（14 GB）— 上代小型 MoE，16GB 更从容

• Qwen3.5-27B Q4（16.5 GB）— 16GB 显存刚好能装

• Gemma 3-27B Q4（16.7 GB）— Google 多模态，16GB 勉强

• Phi-4-14B Q4（9.0 GB）— 微软出品，数学推理强

• Qwen3-8B Q8（8.4 GB）— 想要 8B 无损精度

12-16GB 是「甜点」区间。14B Q4 模型在大多数任务上的表现已经相当不错，复杂推理和代码生成的质量明显优于 7-8B。

小 MoE：Qwen3.5-35B-A3B Q4 约 14GB，单卡 16GB 较宽裕；Qwen3.6-35B-A3B Q4 约 21.4GB，建议 24GB 或余量较大的 16GB 配置。24GB 显存（RTX 4090 / 3090 / RX 7900 XTX）推荐模型：

• Qwen3-32B Q4（19.9 GB）⭐ 首选 — 本地最强 Dense 模型之一

• DeepSeek-R1-Distill-32B Q4（19.9 GB）— 强推理 + 32B 知识量

• Qwen3-14B Q8（15.2 GB）— 14B 几乎无损精度

• Mistral-Small-24B Q4（14.6 GB）— 高效 Dense 模型

• Yi-1.5-34B Q4（21.0 GB）— 中英文均衡

• Qwen3.5-27B Q6（21.3 GB）— 高精度多模态

24GB 是本地 AI 的「黄金区间」。32B Q4 模型的综合能力已经非常强，复杂推理、专业编程、长文写作都能高质量完成。

推理速度参考（RTX 4090，1008 GB/s）：

• Qwen3-32B Q4：约 46 tok/s，极速

• Qwen3-14B Q8：约 60 tok/s，飞快32GB+ 显存（RTX 5090 / Apple M4 Pro+ / 多卡）推荐模型：

• Qwen2.5-72B Q4（44.4 GB）— 需要 48GB+，双卡 24GB 可跑

• Llama 3.3-70B Q4（43.1 GB）— 同上

• Qwen3-Coder-Next 80B MoE Q4（30 GB）— 代码专精，单卡 RTX 5090 可跑

• Qwen3.5-122B MoE Q4（66 GB）— 需要多卡

Apple Silicon 用户的优势：

• M4 Pro（48GB 统一内存）：可跑 Qwen2.5-72B Q4

• M4 Max（128GB）：可跑 Qwen3-235B MoE Q4

• M4 Ultra（192GB）：几乎所有模型都能跑

苹果的统一内存架构让大内存 Mac 成为跑大模型的独特选择，虽然带宽不如高端独显，但胜在显存（内存）容量大。

注意：多卡方案的推理速度会受 PCIe 通信瓶颈影响，实际体验不如同等显存的单卡。你已经看完这篇，下一步看这个推理速度（tok/s）是什么？多快才算够用？tok/s 是衡量 AI 模型运行速度的核心指标。本文解释推理速度的含义、影响因素，以及不同速度下的实际体验。

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