开源权重 LLM 显存与硬件选型目录（28 款模型）

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开源权重 LLM 显存速查表（28 款模型 @ Q4_K_M 与 FP16）

显示 28 / 共 28 个模型

已核验开源权重 LLM 架构的常驻参数量、注意力机制与基准显存需求对照表
模型与家族	拓扑与注意力	常驻 / 激活参数	FP16 (8K ctx)	Q4_K_M (32K ctx)	最低实用硬件规格	深度分析
DeepSeek-R1 (671B MoE) DeepSeek · MIT	MOE MLA	671B / 37B	1289.2 GB	393.7 GB	8× NVIDIA H100 80GB	显存指南 →
DeepSeek-V3-0324 (671B MoE) DeepSeek · MIT	MOE MLA	671B / 37B	1289.2 GB	393.7 GB	8× NVIDIA H100 80GB	显存指南 →
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B DeepSeek · MIT	DENSE GQA	70.6B	139.3 GB	52.5 GB	NVIDIA A100 80GB	显存指南 →
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek · MIT	DENSE GQA	32.8B	66.1 GB	28.3 GB	RTX 5090 32GB	显存指南 →
Qwen3-235B-A22B (MoE) Qwen · Apache-2.0	MOE GQA	235B / 22B	453.5 GB	143.7 GB	Mac Studio 192GB	显存指南 →
Qwen3-30B-A3B (MoE) Qwen · Apache-2.0	MOE GQA	30.5B / 3.3B	60.3 GB	21.8 GB	RTX 3090 24GB	显存指南 →
Qwen3-32B Qwen · Apache-2.0	DENSE GQA	32.8B	66.1 GB	28.3 GB	RTX 5090 32GB	显存指南 →
Qwen3-14B Qwen · Apache-2.0	DENSE GQA	14.8B	30.9 GB	14.8 GB	RTX 4060 Ti 16GB	显存指南 →
Qwen3-8B Qwen · Apache-2.0	DENSE GQA	8.2B	18.0 GB	10.4 GB	RTX 3060 12GB	显存指南 →
QwQ-32B (Reasoning) Qwen · Apache-2.0	DENSE GQA	32.8B	66.1 GB	28.3 GB	RTX 5090 32GB	显存指南 →
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct Qwen · Apache-2.0	DENSE GQA	32.8B	66.1 GB	28.3 GB	RTX 5090 32GB	显存指南 →
Qwen2.5-72B-Instruct Qwen · Qwen License	DENSE GQA	72.7B	143.4 GB	53.7 GB	NVIDIA A100 80GB	显存指南 →
Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE) Meta Llama · Llama 4 Community	MOE GQA	402B / 17.2B	774.0 GB	241.0 GB	Mac Studio 512GB	显存指南 →
Llama 4 Scout (109B / 17B-16E MoE) Meta Llama · Llama 4 Community	MOE HYBRID_SWA	109B / 17.2B	211.8 GB	67.2 GB	NVIDIA A100 80GB	显存指南 →
Llama 3.3 70B Instruct Meta Llama · Llama 3.3 Community	DENSE GQA	70.6B	139.3 GB	52.5 GB	NVIDIA A100 80GB	显存指南 →
Llama 3.1 405B Instruct Meta Llama · Llama 3.1 Community	DENSE GQA	405B	782.8 GB	253.2 GB	Mac Studio 512GB	显存指南 →
Llama 3.1 8B Instruct Meta Llama · Llama 3.1 Community	DENSE GQA	8.03B	17.6 GB	9.8 GB	RTX 3060 12GB	显存指南 →
Gemma 3 27B IT (Multimodal) Google Gemma · Gemma Terms	DENSE HYBRID_SWA	27.4B	54.8 GB	20.1 GB	RTX 3090 24GB	显存指南 →
Gemma 3 12B IT (Multimodal) Google Gemma · Gemma Terms	DENSE HYBRID_SWA	12.2B	25.3 GB	10.5 GB	RTX 3060 12GB	显存指南 →
Mistral Small 3.1 (24B) Mistral · Apache-2.0	DENSE GQA	24B	48.5 GB	20.2 GB	RTX 3090 24GB	显存指南 →
Mistral Large 2411 (123B) Mistral · Mistral Research	DENSE GQA	123B	240.4 GB	84.2 GB	RTX PRO 6000 96GB	显存指南 →
Codestral 22B Mistral · Mistral Non-Production	DENSE GQA	22.2B	45.6 GB	21.2 GB	RTX 3090 24GB	显存指南 →
Devstral Small (24B SWE Agent) Mistral · Apache-2.0	DENSE GQA	23.6B	47.7 GB	19.9 GB	RTX 3090 24GB	显存指南 →
GLM-4-32B-0414 Zhipu GLM · MIT	DENSE GQA	32B	63.1 GB	21.8 GB	RTX 3090 24GB	显存指南 →
GLM-4-9B-0414 Zhipu GLM · MIT	DENSE GQA	9.4B	19.5 GB	7.9 GB	RTX 3060 12GB	显存指南 →
Microsoft Phi-4 (14B) Microsoft Phi · MIT	DENSE GQA	14.7B	31.0 GB	16.0 GB	RTX 3090 24GB	显存指南 →
Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B) Microsoft Phi · MIT	DENSE GQA	3.84B	9.4 GB	7.3 GB	RTX 3060 12GB	显存指南 →
Cohere Command A (111B) Cohere · CC-BY-NC-4.0	DENSE HYBRID_SWA	111B	215.8 GB	68.9 GB	NVIDIA A100 80GB	显存指南 →

按模型家族与架构浏览

DeepSeek (4)

32.8B – 671B · MLA, GQA

DeepSeek-R1 (671B MoE) · DeepSeek-V3-0324 (671B MoE) · DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B · DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

Qwen (8)

8.2B – 235B · GQA

Qwen3-235B-A22B (MoE) · Qwen3-30B-A3B (MoE) · Qwen3-32B · Qwen3-14B · Qwen3-8B

Meta Llama (5)

8.03B – 405B · GQA, HYBRID_SWA

Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE) · Llama 4 Scout (109B / 17B-16E MoE) · Llama 3.3 70B Instruct · Llama 3.1 405B Instruct · Llama 3.1 8B Instruct

Google Gemma (2)

12.2B – 27.4B · HYBRID_SWA

Gemma 3 27B IT (Multimodal) · Gemma 3 12B IT (Multimodal)

Mistral (4)

22.2B – 123B · GQA

Mistral Small 3.1 (24B) · Mistral Large 2411 (123B) · Codestral 22B · Devstral Small (24B SWE Agent)

Zhipu GLM (2)

9.4B – 32B · GQA

GLM-4-32B-0414 · GLM-4-9B-0414

Microsoft Phi (2)

3.84B – 14.7B · GQA

Microsoft Phi-4 (14B) · Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B)

Cohere (1)

111B – 111B · HYBRID_SWA

Cohere Command A (111B)

每个模型页面如何测算多精度显存与上下文上限

每个模型详情页均针对消费级 GPU、Apple Silicon 统一内存与数据中心 HBM 加速卡，预先算出 FP16、FP8、Q8_0、Q6_K、Q5_K_M、Q4_K_M、AWQ INT4 与 IQ4_XS 的精确权重 + KV 缓存 + 运行时工作区显存，并内置交互式量化与上下文模拟器。

粗略估算忽略了现代开源权重推理中的三大核心变量：GGUF 超块量化的缩放因子开销（Q4_K_M 实际平均为 4.85 bits/weight 而非 4.00）、长上下文窗口与连续批处理并发槽位带来的 KV 缓存膨胀，以及混合专家（MoE）路由机制——全部 671B 或 235B 参数必须常驻显存，但每生成一个 Token 仅读取 37B 或 22B 激活参数。

VRAMLab 从经过核验的 Transformer 几何结构出发评估每款模型，显式区分多头注意力（MHA）、分组查询注意力（GQA）、DeepSeek 多头潜在注意力（MLA）以及局部/全局混合滑动窗口层，使容量规划与 vLLM、SGLang、Ollama 和 llama.cpp 的真实显存分配完全一致。