按显存档位划分的最佳本地 LLM（2026）：4GB / 8GB / 16GB / 24GB+ 指南

作者： Jakub Rusinowski · 最后更新： 2026年7月21日

不确定该跑哪个模型？本指南帮你拨开迷雾。我们为每个显存档位只推荐单一最佳模型——大多数用户应该从它开始的那一个。

本指南内容

• 4 GB 显存（入门 GPU / 核显）
• 8 GB 显存（RTX 4060、RX 7600、笔记本 GPU）
• 12 GB 显存（RTX 4070、RTX 3060 12GB、RX 7700 XT）
• 16 GB 显存（RTX 4060 Ti 16GB、RTX 4070 Ti、RX 7800 XT）
• 24 GB 显存（RTX 4090、RTX 3090、RX 7900 XTX）
• 32 GB+ 显存（RTX 5090、Apple M4 Max、专业 GPU）
• 快速参考表

不确定该跑哪个模型？本指南帮你拨开迷雾。我们为每个显存档位只推荐单一最佳模型——大多数用户应该从它开始的那一个。

4 GB 显存（入门 GPU / 核显）

最佳选择：Phi-4 Mini（3.8B，Q4_K_M）

• 所需显存：3.2 GB
• 速度：RTX 4060 上约 35–50 t/s，核显上约 20 t/s
• Ollama：ollama run phi4-mini
• 为何：微软的 Phi-4 Mini 在推理和编程任务上胜过体量两倍的模型。装进 3.2 GB，还给上下文留出余量。

亚军： Gemma 3 4B（ollama run gemma3:4b）——更擅长创意写作，3.5 GB。

预期表现： 胜任日常聊天、编程帮助和写作的助手。别指望 70B 级别的推理，但对 4 GB 而言，这已经了不起。

8 GB 显存（RTX 4060、RX 7600、笔记本 GPU）

最佳选择：Llama 3.1 8B（Q4_K_M）

• 所需显存：5.8 GB
• 速度：RTX 4060 / 4070 上 55–90 t/s
• Ollama：ollama run llama3.1:8b
• 为何：Meta 的 Llama 3.1 8B 是测试最广泛的 8B 模型。各项任务都强，社区支持充分，在 8 GB 卡上很快。

编程亚军： Qwen 2.5 Coder 7B（ollama run qwen2.5-coder:7b）——最佳纯编程 8B 模型。

推理亚军： DeepSeek R1 8B Distill（ollama run deepseek-r1:8b）——在 8B 中达到近 GPT-4 级别的推理。

12 GB 显存（RTX 4070、RTX 3060 12GB、RX 7700 XT）

最佳选择：Qwen 3 8B（Q8_0）——既然有余量，就以更高质量运行

• 所需显存：9.5 GB
• 速度：60–95 t/s
• Ollama：ollama run qwen3:8b
• 为何：有了 12 GB 显存，你可以用 Q8_0（近乎无损）质量运行 8B 模型，而非 Q4，显著改善输出。

或试试： Gemma 3 12B Q4（ollama run gemma3:12b）——谷歌最好的中等体量模型。

16 GB 显存（RTX 4060 Ti 16GB、RTX 4070 Ti、RX 7800 XT）

最佳选择：Qwen 3 14B（Q4_K_M）

• 所需显存：9.8 GB（给上下文留 6 GB）
• 速度：64–98 t/s
• Ollama：ollama run qwen3:14b
• 为何：14B 模型踩中质量甜点。Qwen 3 14B 是这个体量的顶尖水平——多数任务上胜过 GPT-3.5。

编程亚军： Qwen 2.5 Coder 14B（ollama run qwen2.5-coder:14b）

长文档最佳： Mistral Small 3.1（ollama run mistral-small）——128K 上下文窗口。

24 GB 显存（RTX 4090、RTX 3090、RX 7900 XTX）

最佳选择：DeepSeek R1 32B（Q4_K_M）

• 所需显存：19.5 GB
• 速度：45–55 t/s
• Ollama：ollama run deepseek-r1:32b
• 为何：DeepSeek R1 32B 是一个推理强手，装进 24 GB，在数学、编程和逻辑上比肩 GPT-4o。对 24 GB GPU 用户是变革性的。

替代方案： Qwen 3 32B（ollama run qwen3:32b）——同样装得下，通用任务更强。

32 GB+ 显存（RTX 5090、Apple M4 Max、专业 GPU）

最佳选择：Llama 4 Scout（Q4_K_M）

• 所需显存：12–14 GB（留 18+ GB 给巨大的上下文窗口）
• 速度：RTX 5090 上 175 t/s
• Ollama：ollama run llama4:scout
• 为何：有了 32 GB 显存，你能以极快速度和超大上下文运行 Llama 4 Scout（17B 激活参数，10M 上下文）——对长文档、代码库或多轮对话很有用。

对于 70B 模型： Llama 3.3 70B Q4_K_M 需要 42 GB——可在 Apple M2/M4 Ultra（128–192 GB 统一内存）或双 RTX 4090/5090 配置上运行。

快速参考表

显存	最佳模型	Ollama 命令	速度
4 GB	Phi-4 Mini	ollama run phi4-mini	~40 t/s
8 GB	Llama 3.1 8B	ollama run llama3.1:8b	~70 t/s
12 GB	Qwen 3 8B Q8	ollama run qwen3:8b	~80 t/s
16 GB	Qwen 3 14B	ollama run qwen3:14b	~85 t/s
24 GB	DeepSeek R1 32B	ollama run deepseek-r1:32b	~50 t/s
32 GB+	Llama 4 Scout	ollama run llama4:scout	175 t/s

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