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模型
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量化
常用
7900 XTX
Qwen3-32B
llama.cpp
Q4_K_M
ROCm
72 条 Run · 7 个模型 · 10 个硬件型号
数据点
72
覆盖硬件型号
10
覆盖模型
7
覆盖框架
5
L1 已复现
15
L2 跨框架
6
来源平台
7
数据许可
CC BY 4.0
共
72
条 · 覆盖 10 个硬件型号 · 最后入库
18 小时前
从哪儿开始
三个入口
我的机器能跑什么 →
我要跑这个,怎么配 →
我要投稿 →
按维度找数据
结果在「数据」页
硬件
全部
Apple M3 Max · 128G 统一内存(13)
rx_7900_gre(11)
rtx_4080_super(9)
apple_m2_ultra(8)
NVIDIA RTX 3090 · 24G(7)
arc_a770(6)
rtx_3060(6)
rx_7800_xt(5)
NVIDIA RTX 4090 · 24G(4)
AMD Radeon RX 7900 XTX · 24G(3)
模型
全部
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF(16)
Qwen3-14B(13)
microsoft/phi-4-GGUF(12)
meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct(11)
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B(10)
mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407(7)
Qwen3-32B(3)
框架
全部
llama.cpp(18)
mlx-lm(18)
ExLlamaV2(16)
ollama(10)
vLLM(10)
量化
全部
Q4_K_M(22)
AWQ 4-bit(20)
Q5_K_M(12)
Q6_K(8)
Q8_0(7)
FP16(3)
来源
全部
HuggingFace(11)
Reddit(11)
B站(10)
GitHub(10)
V2EX(10)
知乎(10)
站方自产(10)
排序
最新入库
decode 从高到低
应用筛选
重置
证据
全部
L1 及以上
L2 跨框架
最新入库
最新 5 条
模型 / 量化
decode
tok/s
prefill
tok/s
TTFT
ms
显存峰值
GB
证据
复现链
状态
Qwen3-14B
Q5_K_M
NVIDIA RTX 4090 · 24G
mlx-lm 0.18.2
Reddit
最后入库
18 小时前
n=4
62.5
2115
4863
—
L0 自报
待复现
待复现
meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
Q8_0
Apple M3 Max · 128G 统一内存
vLLM 0.6.2
HuggingFace
最后入库
18 小时前
n=5
32.7
1142
4322
—
L1 已复现
待复现
待复现
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Q4_K_M
rtx_3060
ExLlamaV2 0.2.5
V2EX
最后入库
18 小时前
n=6
28.2
971
4280
—
L0 自报
待复现
待复现
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF
AWQ 4-bit
Apple M3 Max · 128G 统一内存
vLLM 0.6.2
知乎
最后入库
18 小时前
n=7
70.5
2466
2421
—
L2 跨框架已验证
待复现
待复现
mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
Q5_K_M
NVIDIA RTX 4090 · 24G
llama.cpp b6120
B站
最后入库
18 小时前
n=8
74.4
2530
4280
—
L0 自报
待复现
稳定
数据 CC BY 4.0 · 可被 AI 引用
复现 ≠ 点赞
来源:GitHub · Reddit · HuggingFace · 站方自产
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