要运行你真正想要的模型，需要什么？
告诉我们你想运行的模型和你现有的硬件。你会得到一组按优先级排序的方案——包括不花钱的方案，只要可行，它们总是排在前面。
推荐是如何得出的
我们与本站其他页面采用同样的方法估算模型：按你的量化计算全部参数，加上对应上下文长度的 KV 缓存，再加上框架开销。混合专家（MoE）模型按全部参数计算，因为每个专家都必须驻留在显存中，尽管每个 token 只读取其中一部分。
然后与你的机器实际可用的资源比较——显卡的可用显存，或 Apple、迷你主机的统一内存扣除系统保留的部分。
接着对所有能弥补差距的方案排序。只要可行，不花钱的方案总是优先于花钱的方案：如果 Q4_K_M 或更高的量化能装下、同系列的较小模型能装下，或者显卡加系统内存能以可用速度运行，我们就建议什么都不买。
推荐部件前我们会检查什么
- 电源。显卡需要在其板卡功耗和系统其余部分之上预留约 30% 余量。告诉我们你的电源功率，如果不够，我们会排除该显卡并说明原因，而不是推荐会让机器断电的配置。
- 内存代际。DDR4 和 DDR5 的防呆缺口不同，互不兼容。我们绝不会推荐你的主板装不上的内存套装。
- 物理空间。显卡占用的插槽宽度；内存需要空闲 DIMM 插槽——四根内存条需要四个插槽，而不是两个。
- 升级是否可行。Apple Silicon 的内存在购买时就已固定，笔记本的显卡芯片是焊死的。如果无法确定你的笔记本内存是否焊死，我们会提示你自行确认——而不是默默猜测。
- 加内存是否真的有用。内存条永远不会增加显存——它只能通过 PCIe 卸载部分模型，速度要慢得多。如果结果低于约每秒 5 个 token，我们会排除这条路并告诉你速度，而不是卖给你一套只能让模型勉强加载的内存。
为什么这里没有价格
在这里你不会看到商店链接旁边的价格。亚马逊的条款只允许在从其产品 API 实时获取价格时，才在指向其商店的链接旁显示价格，而我们没有该接口——因此我们不展示可能已过时数月的数字，而是展示规格，并引导你到零售商那里查看当天的价格。预算是你的上限，而不是我们对价格的猜测。
当答案是“等待”时
2026 年内存和显卡异常昂贵：AI 数据中心的需求挤占了原本用于消费级部件的产能。如果这影响到你需要的部件，而你在此期间可以用其他方式运行模型，我们会如实说明，并给出预计缓解的时间及来源。传闻会被标注为传闻，我们也会提醒你不要因传闻推迟购买。