English(EN) Open Source Project #139: AirLLM — Run 70B Models on 4GB GPU, 405B on 8GB, and 2.8-Trillion-Parameter Kimi K3 on 3.7GB

AirLLM 通过逐层推理在低显存 GPU 上实现大规模 LLM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-03 05:34

一个名为 AirLLM 的新开源项目已发布，它使得大型语言模型能够在消费级 GPU 上运行，同时显著降低显存需求。通过采用逐层推理技术，AirLLM 只将当前正在执行的 Transformer 层加载到显存中，从而大大减少了内存需求。这使得像 70B 参数模型可以在 4GB 显存上运行，405B 模型可以在 8GB 上运行，甚至 2.8 万亿参数的 Kimi K3 只需要 3.7GB。 AI

影响通过大幅降低推理的硬件要求，实现大型语言模型的普及化访问。

排序理由开源项目发布，支持在消费级硬件上高效进行 LLM 推理。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · WonderLab · 2026-08-03 05:34

开源项目 #139：AirLLM — 4GB GPU 运行 70B 模型，8GB 运行 405B 模型，以及 3.7GB 运行 2.8 万亿参数 Kimi K3

<h2> Introduction </h2> <blockquote> <p>"4GB VRAM for 70B. 8GB for 405B. 3.7GB for Kimi K3's 2.8 trillion parameters."</p> </blockquote> <p>This is <strong>article #139</strong> in the "One Open Source Project a Day" series. Today's project is <strong>AirLLM</strong> — a Python l…

报道来源 [1]

开源项目 #139：AirLLM — 4GB GPU 运行 70B 模型，8GB 运行 405B 模型，以及 3.7GB 运行 2.8 万亿参数 Kimi K3

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