Local LLM VRAM 需求計算機
架設私人 AI 伺服器時，硬體規格是最大門檻。本工具專為 Local LLM VRAM 計算而設計，在買顯示卡前，精準計算 Llama 3 70B 或 Mistral 等模型所需的記憶體大小，確保系統穩定運行。
Local LLM VRAM 計算機 (2026 Edition)
2026 Local LLM 硬體配置指南
隨著 NVIDIA Nemotron-Nano-12B-v2 與 Nemotron-3-Nano-30B-A3B 等高效能模型的釋出，本地端 AI 的選擇更加多元。本工具已更新支援最新模型架構與 KV Cache 算法。
Blackwell RTX Pro 系列優勢
對於專業用戶，2026 年新款 RTX Pro Blackwell 顯卡提供了前所未有的 VRAM 容量。RTX Pro 6000 搭載 96GB GDDR7 記憶體，單卡即可運行 Nemotron 30B 或 Llama 3 70B Q8 模型，無需再像過去依賴雙卡 RTX 4090 的複雜設定。
常見配置建議
入門級 (8B/12B 模型)： RTX 4060 Ti 16GB 或 RTX Pro 4000 Blackwell (24GB) 即可順暢運行 Nemotron Nano 12B。
進階級 (30B/70B Q4 模型)： 建議使用 RTX Pro 5000 Blackwell (48GB) 或雙卡 RTX 3090/4090。
工作站級 (70B Q8 / RAG)： 推薦 RTX Pro 6000 Blackwell (96GB)，以確保在長文本分析時不會發生 OOM 錯誤。
為什麼精準計算 Local LLM VRAM 那麼重要？
在本地端部署大型語言模型時，顯示卡記憶體（VRAM）是關鍵。一旦模型大小超過 VRAM 容量，系統會被迫使用速度極慢的系統記憶體（RAM），導致推論速度從每秒 50 個 Token 暴跌至 1 個 Token 以下。透過精準計算，您可以避免這種「降速」災難，並省下購買過高規格硬體的冤枉錢。
7B、70B 與 VRAM 的關係
模型參數（Parameters）代表 AI 的大腦容量。一般來說，參數越多，模型越聰明，但佔用的 VRAM 也成正比。例如 8B 模型適合入門級顯示卡，而 70B 的高階模型通常需要兩張 RTX 3090 或 4090 才能在不犧牲速度的情況下完整載入。
量化技術 (Quantization) 如何節省記憶體？
【量化】是 Local LLM 重要觀念，原本 FP16（16-bit）的模型非常龐大，但透過 GGUF 格式將其壓縮至 4-bit (Q4_K_M) 甚至 3-bit，可以節省將近 75% 的 VRAM 空間，且智慧程度僅有微幅下降。本計算機已內建常見的量化數據，可快速評估可行性。
常見問題
跑 Llama 3 8B 需要多少 VRAM？
使用最常見的 Q4_K_M 量化版本，Llama 3 8B 大約需要 6GB 到 8GB 的 VRAM。NVIDIA RTX 3060 12GB 或 RTX 4060 或 RTX 5070 都可以順暢運行。
為什麼我的 12GB 顯卡跑不動 8GB 的模型？
除了模型本身（Weights）佔用空間外，作業系統（Windows）、螢幕顯示以及推論時產生的 KV Cache 都會佔用 VRAM。建議預留 10-20% 的緩衝空間，不要算得剛剛好。
Q4 和 Q8 量化差別很大嗎？
在回答品質上，Q4 與 Q8 的差異通常人眼難以察覺，但在 VRAM 佔用上，Q8 會比 Q4 多出一倍。對於大多數本地端使用者，Q4_K_M 是效能與品質的最佳平衡點。
什麼是 KV Cache？
KV Cache 是模型在生成文字時，為了不重複計算之前看過的內容而暫存的資料。當您設定的 Context Window（上下文）越長，KV Cache 佔用的 VRAM 就會越多。
系統記憶體 (RAM) 很重要嗎？
當 VRAM 足夠時，RAM 重要性較低。但如果您打算使用 CPU 運算（因為顯卡跑不動），或是模型載入過程中，系統 RAM 必須要大於模型檔案大小，否則會發生載入失敗。
什麼是 GGUF？
70B 模型真的比 8B 強很多嗎？
是的。70B 模型在邏輯推理、寫程式碼、以及遵循複雜指令的能力上，遠超 8B 模型。如果您的硬體允許，70B 能提供接近 GPT-4 等級的體驗。
如果 VRAM 不夠會發生什麼事？
輕則程式崩潰（OOM Error），重則系統會調用共用 GPU 記憶體（使用系統 RAM），導致生成速度變得極度緩慢，可能從每秒 30 個字變成每 5 秒 1 個字。
