一位技术爱好者在社区分享称,其使用 Ollama 框架在 12GB 显存、32GB 内存的硬件配置下,成功流畅运行了 26B 参数规模的大模型(原文标注为 Gemma4:26B,可能指代基于 Gemma 2 的相关版本)。这一实测案例表明,随着量化技术和推理框架的不断优化,消费级显卡已具备运行超大参数模型的能力。这极大地降低了高性能 AI 本地部署的硬件成本,让个人用户实现“Token 自由”成为可能。
原文链接:Linux.do
一位技术爱好者在社区分享称,其使用 Ollama 框架在 12GB 显存、32GB 内存的硬件配置下,成功流畅运行了 26B 参数规模的大模型(原文标注为 Gemma4:26B,可能指代基于 Gemma 2 的相关版本)。这一实测案例表明,随着量化技术和推理框架的不断优化,消费级显卡已具备运行超大参数模型的能力。这极大地降低了高性能 AI 本地部署的硬件成本,让个人用户实现“Token 自由”成为可能。
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