想在自己电脑上跑大模型，16G显存到底能跑多大的？有点迷茫

我也是16G显存，实测Qwen-14B的gguf Q4_K_M能跑，大概占13G左右，速度凑合能用。awq对新手更友好点，加载快但显存占用比gguf略高，14B的awq可能有点悬。文档问答建议直接上Qwen-14B，6B确实差点意思，代码补全倒是7B级别就够用了。

16G显存跑14B的int4量化基本能稳住，我之前用4090锁16G试过Qwen-14B的AWQ，推理速度大概20 token/s左右，文档问答完全够用。gguf对新手更友好，llama.cpp直接拉起来就行，不用折腾环境，awq部署稍微麻烦点但速度快一些。4060Ti的话建议先试Qwen-14B的Q4_K_M，爆了就降到7B，别一上来就冲32B。另外上下文长度也吃显存，文档问答记得控制下chunk大小。

16G跑14B的gguf Q4_K_M基本没问题，就是上下文别拉太长，不然还是容易爆。awq对新手不算友好，环境依赖容易卡住，gguf丢llama.cpp里直接跑更省心。文档问答的话14B比6B提升挺明显的，代码补全可以再配个7B专门跑，别一个模型全包。

16G跑Qwen-14B的int4量化其实挺稳的，我4070Ti同显存，用ollama拉qwen2.5:14b-q4_K_M，文档问答基本够用，速度大概20 token/s出头。代码补全建议看下deepseek-coder-6.7b或者qwen2.5-coder-7b，比硬上14B体感更好。gguf对新手更友好，llama.cpp或者ollama一键跑，awq还得配vllm环境，折腾成本高不少。你要是就想省心，先gguf玩着，等熟了再折腾awq加速。

16G显存跑14B的int4量化其实挺稳的，Qwen-14B的awq版本大概占9G左右，剩下空间够你跑长上下文了。不过新手我更推荐gguf，llama.cpp直接拖文件就能跑，不用折腾环境，awq还得配vllm或者fastchat那套，容易踩坑。我自己3060 12G跑Qwen-7B的q4_K_M挺流畅，你16G上14B问题不大，就是速度可能20 token/s上下。文档问答建议试试Qwen1.5-14B-chat的gguf，代码补全的话DeepSeek-Coder-6.7B反而更对口。

16G显存跑14B的int4量化其实挺稳的，Qwen-14B的GPTQ-Int4或者AWQ版本占用大概9-10G左右，剩下几G还能撑个4k-8k的上下文，文档问答完全够用。你要是想再往上够一够，32B的int4也能勉强塞进去，但上下文一长就容易OOM，而且推理速度会掉到个位数token每秒，体验就比较难受了。gguf和awq怎么选，我个人感觉新手直接上ollama或者LM Studio配gguf最省心，不用折腾环境，下载就能跑；awq和gptq更适合接vLLM或者FastChat那种带并发服务的场景，配置门槛高一些但吞吐更好。ChatGLM3-6B效果一般不是量化的问题，是模型本身底子就那样，换Qwen2-7B或者InternLM2-7B的int4你会有明显感知。4060Ti 16G这卡其实挺香的，显存够大，就是带宽吃亏，跑大模型解码速度别期望太高，做文档问答没问题，代码补全建议用小一点的模型比如DeepSeek-Coder-6.7B，响应快很多。