4090+32g本地能部署什么模型

首先你要确定部署本地模型是为了干什么

1.纯折腾学习一下

2.可能的话处理一些简单的文本编写汇总，office文档处理

3.接一个hermes（想法）

ollma好像拉模型部署挺快的，一般部署q4-q8，q8一般就是多少g显存能放多少b的模型，q4就是可以放双倍大小的，内存能卸载但是不推荐，速度受内存带宽影响可能吐字比较慢

个人经验，有错误其他大佬可以指出

折腾着玩的话可以，要是真的想用的话可能电费比v4 flash的token贵

hhh，应该是这样的，不过首要还是学习折腾一下

打开下面这个网站就可以看到当前电脑能部署哪些模型了

有工具能检测你的系统配置来给你模型部署的建议

叫 llmfit，GitHub 上有

可以试试Qwen3.5 9B，Qwen3.6 27B的Q4/Q6量化，Gemma4系列。昨天阿里还开源了“首个在单一模型中覆盖七大智能体交互领域的语言世界模型”Qwen-AgentWorld-35B-A3B，可以折腾把玩一下 ^-^

9B参数量的模型 用llama.cpp或者lmstudio部署，或者30B的模型4位量化版本。调调参数应该跑起来没啥压力

我们的配置比较近似。本地试下llama.cpp server+Qwen3.6-27b Q4,应该能满足第二点的日常。Hermes还在折腾

推荐 qwen 的 35B-A3B 模型。跑 27B 应该也跑得动，就是很慢

直接打或加到powershell profile, ps打run-llama就可以开始在任何支持openai/anthropic-compatible provider的地方用。显存会占用23G，想有更多context可以kv用q4_0。

function run-llama {

    & "E:\tmp\llama\llama-server.exe" `

    -m "e:\tmp\LMStudio\models\Jackrong\Qwopus3.6-27B-v2-MTP-GGUF\Qwopus3.6-27B-v2-MTP-IQ4_XS.gguf" `

    --mmproj "e:\tmp\LMStudio\models\Jackrong\Qwopus3.6-27B-v2-MTP-GGUF\mmproj-F32.gguf" `

    --no-mmproj-offload `

    --alias "qwen-27b" `

    --port 61823 `

    -c 122880 `

    -ngl 99 `

    -b 512 `

    -ub 512 `

    -fa on `

    -np 1 `

    -ctk q8_0 `

    -ctv q8_0 `

    --spec-type draft-mtp `

    --spec-draft-n-max 2 `

    --spec-draft-n-min 0 `

    --temp 0.8 `

    --top-p 0.95 `

    --top-k 20 `

    --min-p 0.0 `

    --presence-penalty 0.0 `

    --repeat-penalty 1.0

}

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF

gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF

最近2个新贵。

佬 这个名字这么唬人 有什么说法吗？神话5都来了 神话5监督训练的？

huggingface上开源的啊，总是用蒸馏的数据微调了一下呗，这两天比较^-^。

hugging face差不多相当于llm界的github了，你可以上面把玩几个模型，参照下大概能跑多少b的版本，如果不确定也可以问GPT