在消费级硬件上本地运行大型语言模型正变得越来越可行，尽管系统规格仍然是一个重要因素。一台 64GB 的 Mac 被用来展示当前的能力，并指出超过一半的个人电脑拥有 16GB 或更少的内存。文章详细介绍了哪些本地 LLM 可以满足这些限制，KV 缓存相关的内存成本，以及内存相似的 Mac 和 PC 硬件之间的性能差异。 AI
影响 尽管存在内存限制，但它突显了标准消费级硬件用户使用本地 LLM 的可及性日益提高。
排序理由 文章讨论了在消费级硬件上运行 LLM 的可行性，重点关注内存限制，而不是发布新模型或研究。
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