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Local LLM

跑本地大模型 电费要多少? 多机异构显卡组合推理 本地部署 GLM-5.2 的门槛太高了,根本玩不起! 开源了一个 LLM 推理服务监控面板 大模型小白推荐一下本地模型 GLM5.2 个人感觉有点被吹大了 有支持 6000 Ada 使用 deepseek v4 flash 推理 的框架吗 分享个自己在用的玩具 配置 kiro 的问题 买 macbook pro 笔记本,跑本地模型,怎么配置性价比比较高? lama.cpp 目前有重大性能 bug: checkpoint 的巡回逻辑对于混合模型(比如 qwen3.6-27B)无效,从而导致大概率每次对话都要 prefill 全文,严重拖慢速度 GPU 跑 LLM 也会超频吗? DiffusionGemma Gemma4 12b 居然比 Qwen3.5 9b 还快,意料不到 什么? Apple Watch 也能本地跑 Qwen 了? 关于低算力 gpu 推理时 prefill 在总时长中的占比问题 现在大模型主流都用哪些 nVidia GPU? Mac book air M5 32G+1TB 能跑本地大模型? 需要购买国产显卡本地部署大模型,哪家的比较好 mac mini 跑本地模型,需要什么配置? mac 64g 能部署哪个本地大模型 消费级显卡(16G A 卡)是不是不适合运行 vllm 和 sglang,好像使用 transformer 推理都比这两个框架快,并且占用显存低 本地大模型最佳 Mac 配置选择 关于 5070ti 模型推理的速度和本地部署思考 有没有能够兼容 Win7 的离线模型工具 想折腾一个 AI 主机,请行家出手 锤子找钉子的项目分享:假想企业本地部署后不用人工洗库接入 llm 的中间层。 gemma4:31b-coding-mtp-bf16 有适合本地跑训练 AI 的电脑配置吗? 都 2026 年了,为什么还有人觉得 AMD 比 Nvidia 更适合部署本地大模型?
Gemma4 12B 如何跑在 16G 显存上?
CatCode · 2026-06-05 · via Local LLM

Google 发布了 Gemma 4 的一个新模型,12B 参数,看介绍不是 MoE 。
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/introducing-gemma-4-12b/

看 HF 和 Kaggle 上都是 BF16 数据类型,权重文件大小 23.9GB 左右。
https://huggingface.co/google/gemma-4-12B-it/tree/main
https://www.kaggle.com/models/google/gemma-4/transformers/gemma-4-12b-it

Google 在博客里专门强调了 Laptop ready: Small enough to run locally with just 16GB of VRAM or unified memory.

这是怎么做到能在 16G 显存上跑的?
还是说 BF16 的不能跑,要 FP8 量化的才行?但这种量化之后能在 16G 卡上跑的模型很多了,还有很多参数量更大的模型。