本文提供了包括 Qwen3.8、Qwen3.6、Gemma 4 和 gpt-oss 在内的几款开源大语言模型在不同 GPU 上的实测生成速度。文章详细介绍了不同模型大小和架构(密集型 vs. 混合专家模型)的每秒 token 性能,并强调了显存带宽、量化和推测解码等因素的影响。该分析旨在帮助用户确定哪些硬件适合在本地运行这些模型,并根据具体的模型需求和 GPU 功能提供建议。 AI
影响 为用户提供了关于在本地运行各种开源大语言模型的硬件要求的实用指导。
排序理由 文章提供了在消费级硬件上本地运行大语言模型的实测性能数据,为用户提供了实用指南。
- 4090
- Activation Aware Quantization
- DGX Spark
- Gemma 4
- Giles Thomas
- gpt-oss
- Jeff Geerling
- llama.cpp
- Multi Token Prediction
- OpenJet
- Qwen3.6
- Qwen3.8
- RigBase
- RTX 3090
- Sleeping Robots
- vLLM
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