Question 1

跑 Llama 模型 需要什么 GPU？

Accepted Answer

Q4 / 8K 上下文下，目录中 5 个 Llama 模型 约需 3.4–64.35 GB VRAM（权重 + KV cache + 1 GB 开销）。5 个中 5 个至少能被一款收录的零售 GPU 完整装下；本页最常见的性价比之选是 Mac Studio M3 Ultra 96GB（MSRP $3,999——标价，非实时售价）。

Question 2

像 RTX 4090 24GB 这样的 24 GB 卡能跑 Llama 模型 吗？

Accepted Answer

5 个中有 2 个可以（Q4/8K）：Llama-3.2-3B-Instruct, Llama-3.1-8B-Instruct。其余在 8K 上下文下需要超过 24 GB——各模型的最低需求见表。

Question 3

Llama 模型 应该跑 Q4 还是 FP16？

Accepted Answer

Q4。FP16 权重约为 Q4 的 3.6 倍（每参数 2.0 对 0.55 字节），同一模型 FP16 需要大得多的卡。本页按典型的本地配置 Q4 / 8K 上下文排名；每个链接的装机核对页也给出 FP16 结论。

#	模型	参数	Q4/8K 需求 (GB)	性价比 GPU（可装下）	最快零售 GPU	购买
1	Llama-3.2-3B-Instruct	3.2B	3.4	Arc B570 10GB ≈75.6 tok/s 估算	RTX 5090 32GB ≈356.4 tok/s 估算	搜索 Amazon （返利链接）
2	Llama-3.1-8B-Instruct	8.0B	7.0	Arc B570 10GB ≈30.2 tok/s 估算	RTX 5090 32GB ≈214.3 tok/s 实测	搜索 Amazon （返利链接）
3	Llama-3.1-70B-Instruct	70.6B	53.83	Mac mini M4 Pro 64GB ≈5.0 tok/s 实测	Mac Studio M3 Ultra 96GB ≈14.1 tok/s 实测	搜索 Amazon （返利链接）
4	Llama-3.3-70B-Instruct	70.6B	53.83	Mac mini M4 Pro 64GB ≈2.5 tok/s 估算	MacBook Pro M4 Max 128GB ≈11.0 tok/s 实测	搜索 Amazon （返利链接）
5	Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct	109.0B MoE 激活 17.0B	64.35	Mac Studio M3 Ultra 96GB ≈30.7 tok/s 估算	Mac Studio M3 Ultra 96GB ≈30.7 tok/s 估算	搜索 Amazon （返利链接）

Llama 模型最佳 GPU（3.1、3.2、3.3）

热门装机核对

对比入选 GPU