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搜什么 常用 72 条 Run · 7 个模型 · 10 个硬件型号
能跑什么

你这台机器,能跑到哪一档

选一台机器,我们按实测可用显存算给你看:装得下的最大模型是哪一个、这台机器上实测最快的配置是哪几个。 结论只来自别人的实测记录,每条都带着证据级别与原始来源。

填的应该是实际能用的量:驱动、桌面、其他进程吃掉的那部分不算在内。 不填就用型号的标称显存。

先选一台机器
选好机器后,这里会给出它的上限、Top 3 与全部实测记录。列表里没有你的机器,也可以直接提交。
跨硬件对照 · 同一模型4 张卡 × 7 个同款模型 · 只做数量级参考

跨硬件对照 · 同一模型

记录最多的前 4 张卡

跨硬件不可比,只做数量级参考。不同厂商、不同后端、不同 batch size 的数字放在一张表里,能回答的是「这个模型在别的卡上是几倍」这种数量级问题,不是「谁更强」。

同一模型在不同硬件上的最快实测(不区分量化档)
模型Apple M3 Max · 128G 统一内存unknown:rx-7900-greunknown:rtx-4080-superunknown:apple-m2-ultra
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B16.0tok/sn=1342.2tok/sn=560.8tok/sn=6
meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct43.4tok/sn=1477.8tok/sn=51113.6tok/sn=7
microsoft/phi-4-GGUF33.4tok/sn=4945.1tok/sn=957.9tok/sn=27
mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-240756.1tok/sn=1073.0tok/sn=13
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF70.5tok/sn=1396.1tok/sn=8113.6tok/sn=13109.8tok/sn=29
Qwen3-14B14B15.5tok/sn=1244.4tok/sn=1557.6tok/sn=3547.1tok/sn=28
Qwen3-32B32B12.9tok/sn=3025.8tok/sn=13
硬件分布10 个型号

硬件分布

72
Apple M3 Max · 128G 统一内存13
rx_7900_gre11
rtx_4080_super9
apple_m2_ultra8
NVIDIA RTX 3090 · 24G7
arc_a7706
rtx_30606
rx_7800_xt5
NVIDIA RTX 4090 · 24G4
AMD Radeon RX 7900 XTX · 24G3
框架分布5 个框架

框架分布

72
llama.cpp18
mlx-lm18
ExLlamaV216
ollama10
vLLM10
来源构成7 个来源

来源构成

72
HuggingFace11
Reddit11
B站10
GitHub10
V2EX10
知乎10
站方自产10
证据分级怎么读L0 51 · L1 15 · L2 6

证据分级怎么读

72
L051
L115
L26
  • 绝大多数是 L0 自报。它们是一条条独立的帖子,我们只做了归一化,没有人验证过。
  • L1 / L2 才是真的被别人跑过。级别由记录之间的相互验证推导,不由来源平台决定。
  • 「跑不动」和「没有数据」是两回事。前者是有证据表明显存不够,后者是我们还没收录这个组合。
这一页怎么算的装得下怎么判 · 你填的显存管什么 · 没有数据不等于跑不动 · 上限只按参数量算

这一页怎么算的

  • 「装得下」看的是实测显存峰值,不是标称显存。同样一张 24G 的卡,驱动、桌面和其他进程会吃掉一部分; 我们按记录里那一栏实测的峰值判断,所以你会看到 21.6 GB 这种数而不是 24 GB。上面那个框让你填的, 也正是实际能用的量。
  • 你填的显存只影响「装不装得下」,不影响「跑不跑得动」。把可用显存填大,不会把一条跑不通的记录变成能跑 ——这两件事的证据来源不同:前者的来源是你,后者是别人的实测。
  • 「没有数据」不等于「跑不动」。前者是我们还没收录这个配置,后者是有证据表明显存不够。 把前者读成后者,就是拿机器的沉默冒充人的结论。
  • 上限只按参数量算。参数量没登记的模型不参与排序,页面会说明这一点——我们宁可说「算不出」, 也不按猜出来的大小给你一个看起来正常的错答案。
数据 CC BY 4.0 · 可被 AI 引用 复现 ≠ 点赞 来源:GitHub · Reddit · HuggingFace · 站方自产 方法与边界 投稿指南 API RSS