r/LocalLLaMA 子版块上的一场讨论，探讨了在搭配大量 VRAM 时，系统内存容量的最佳选择，特别是考虑 128GB 与 256GB 的对比。用户正在权衡运行各种大型语言模型（如 Deepseek v4 和 MiMo v2.5）在不同量化级别和 VRAM/内存权重分配下的取舍。对话强调了模型大小、上下文窗口和量化如何影响本地 AI 推理的内存需求。 AI
影响 为在本地运行大型语言模型的个人提供硬件选择指导。
排序理由 用户关于运行本地 LLM 硬件需求的讨论。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Imagine you have 128gb of VRAM. what accompanying ram capacity you would choose (DDR4 8channel)?</p> <p>For example Deepseek v4 flash in q8 takes around 170GB + 12GB Dflash + ~10GB per 1m context so it’s under 200gb. so 128 + 128 should be good <…