[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"aihot-art-94404":3},{"itemId":4,"vertical":5,"category":6,"source":7,"score":8,"title":9,"summary":10,"analysis":11,"url":12,"coverUrl":13,"direction":13,"marketSignal":13,"publishedAt":14},"94404","ai","技巧与观点","MarkTechPost",58,"2026年单张24GB GPU可运行的最佳本地大模型对比：Qwen、Gemma、Mistral、DeepSeek","2026年单张24GB GPU可运行的最佳本地大模型对比，推荐20B-35B类模型。","2026 年单张 24GB GPU 可运行的最佳本地大模型对比，涵盖 Qwen、Gemma、Mistral、DeepSeek 等，指导用户如何选择。\n· 24GB 显存（如 RTX 3090\u002F4090）是本地推理的实用门槛，可运行 20B–35B 参数模型，留出上下文空间。\n· 模型权重、KV 缓存和运行时开销是显存消耗三大项，Q4_K_M 量化是平衡质量与占用的标准选择。\n· 推荐模型包括 Qwen3.6-27B（全能编码）、Qwen3.6-35B-A3B（快速推理）等，均采用 Apache 2.0 或 MIT 许可。\n· 旧策略（压缩 70B 模型）已过时，新策略选用现代 20B–35B 模型，速度更快且适合编码、聊天和智能体。\n看点：本地大模型部署进入实用阶段，选对模型比堆显存更重要，开源社区推动门槛持续降低。","https:\u002F\u002Fwww.marktechpost.com\u002F2026\u002F07\u002F19\u002Fbest-local-llms-you-can-run-on-a-single-24gb-gpu-in-2026-qwen-gemma-mistral-deepseek-compared\u002F",null,"2026-07-20 09:18:46"]