Nederlands(NL) Llama vs Qwen vs DeepSeek: How Much VRAM Do You Need to Self-Host?

大模型显存需求：Llama、Qwen 和 DeepSeek 自托管指南

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 06:28

自托管大型语言模型需要仔细考虑显存需求，这受模型权重和 KV 缓存大小的影响。像 Llama 这样的密集模型具有可预测的扩展性，70B 版本需要大量显存，可能需要多块高端 GPU。像 DeepSeek V3/R1 这样的混合专家（MoE）模型每个 token 只激活其参数的一小部分，但仍需要巨大的内存容量，通常需要多节点设置。Qwen 模型种类繁多，较小版本更容易获得，而较大版本则需要复杂的张量并行配置。对于预算有限的用户，像 R1-Distill-Llama-70B 这样的蒸馏模型提供了一种折衷方案，占用显存较少，同时保持强大的推理能力。 AI

影响为自托管各种大模型提供了实用的硬件要求指导，影响 AI 运营商的部署决策。

排序理由文章提供了自托管大模型的技术指南和硬件建议，而不是发布新模型或研究。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 Nederlands(NL) · Thea Lauren · 2026-11-06 06:28

Llama vs Qwen vs DeepSeek：自托管需要多少显存？

<p>If you're moving an LLM from a cloud API to your own server, the first thing to calculate is VRAM, not which model scores best.</p> <h2> The two VRAM consumers </h2> <p><strong>1. Model weights</strong>: parameters × bytes per parameter.</p> <div class="table-wrapper-paragraph…

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Llama vs Qwen vs DeepSeek：自托管需要多少显存？

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