Ollama + llama3-8B基本可以满足基本的翻译工作了，并且其也能 流畅 地在我的残血3060M上运行。当然，正如标题所言，这个流畅的前提是不在Windows下运行。

或者标题也可以改成："AI PC的拖油瓶：Windodws?"(手动滑稽)

结果以及猜测

本次测试平台：华硕天选二，11800H+残血3060M，40GB内存。其中Linux为Arch Linux，内核版本6.9.1-arch1-1，使用nvidia-open驱动。Windows为最新版Windows 11，WLS2为Ubuntu24.04，驱动均为最新。

使用的测试脚本是我自己写的，你可以在这个储存仓找到：

观察两者的ollama运行日志，实际上很快就能发现问题所在：Windows上并没有将模型完全加载到GPU上！

虽然运行nvidia-smi会发现显存并没有占满，但是奇怪的是ollama并没有将这些显存给用尽。而在WSL2上也出现了同样的问题，无法完全占满显存。

河里的猜测

参考这个issue，在部分加载到GPU上时Windows会显著慢于Linux，我自己实测也是这样，在使用llama.cpp部分加载模型到GPU，设置的层数相同的情况下Windows也会慢上几倍。不过这似乎并不能解释ollama在WLS2上为什么会更快

后续

事情依然没解决：一个河里的推测是Windows会占用更多的显存从而导致模型无法完全加载到GPU上。而在不完全加载时WLS2的运行效率也远高于Windows原生...因此得出结论：即使不能在原生的linux上运行大模型，也可以在WSL2上运行以取得更高的生成速度。

在更好的CPU上，不完全加载时WSL2甚至能有Windows原生2倍的速度。见我提的这个issues。