想在自己电脑上跑大模型，16G显存到底能玩到什么程度？

16G这个卡其实挺微妙的，跑7B Q4确实浪费，但上14B又得精打细算。我4070Ti也是12G，试过Qwen2.5-14B的Q4_K_M，llama.cpp里把n-gpu-layers拉到38层左右，剩下的丢CPU，速度大概15 token/s，做文档问答完全够用。你4080的带宽更高，应该能更舒服些。vLLM那套主要是给并发场景用的，单机自用它预分配显存太狠了，换回llama.cpp或者ollama反而更实在。想再往上够的话可以看看AWQ或GPTQ的4bit量化，14B甚至32B的Q3在16G上都有机会塞进去，就是质量会掉一点。代码补全这块其实7B的deepseek-coder或者qwen-coder就很能打了，没必要硬上大的。真要追求效果，不如把预算花在加内存上，32G跑大点的模型有点紧。

16G跑13B的q4其实够用，试试llama.cpp加flash attention，速度能提不少。

16G显存这个配置其实挺典型的，4080的卡跑本地推理算是甜点级了。我自己也是类似配置，平时主要用llama.cpp的GGUF量化模型，7B的Q4_K_M确实流畅，但你要做文档问答和代码补全，7B的能力上限还是有点不够看。13B的话建议试试Q3_K_S或者IQ3_XXS这种更激进的量化，速度能接受但质量会掉一些，尤其是代码补全场景对精度比较敏感。vLLM显存吃紧是因为它默认预分配KV cache，可以调gpu_memory_utilization参数压一压，不过16G跑13B的FP16确实勉强。其实可以试试AWQ或者GPTQ的4bit量化配ExLlamaV2，13B能塞进去而且速度比llama.cpp快不少，就是部署稍微折腾点。如果主要做文档问答，RAG方案配7B其实够用了，把检索质量做上去比硬堆模型参数更划算。

16G跑7B q4确实够用，想再大点可以试试Qwen1.5-14B的q3，速度能接受，问答补全基本够。

16G跑本地问答和补全其实挺够用的，关键别死磕原版精度。试试Qwen2.5-Coder-7B的q5_k_m或者q6，4080上速度应该比q4舒服不少，代码补全体验会好很多。文档问答可以上14B的q4_k_m，llama.cpp记得开flash attention和把层尽量offload到显卡，内存32G也能帮你兜底。vLLM吃显存主要是预分配加并发，单人用不如llama.cpp或ollama省心。

16G显存跑7B的q4其实挺合适，但想再往上走就得靠量化技巧了。我试过用exllamav2跑13B的4bit，速度比llama.cpp快不少，显存占用也压得住，你可以试试。另外做文档问答的话，挂个embedding模型加向量库，生成部分用7B其实够用，没必要硬上大模型。

16G显存这个卡其实挺尴尬的，说小不小但说大也不大。我自己也是4080，跑过一段时间本地模型，llama.cpp的q4量化下13B确实能跑，但token速度大概就20出头，写代码补全那种需要低延迟的场景基本没法用，等它吐字黄花菜都凉了。你要真想兼顾速度和效果，建议试试AWQ或者GPTQ的4bit量化配exllamav2，比llama.cpp快不少，7B能跑到60+ tokens/s，13B也能有四五十，体感就顺畅多了。文档问答的话其实7B配合RAG效果就够用，别硬上大模型，检索质量比模型大小重要得多。vLLM确实吃显存，它预分配那套机制对单卡小显存不太友好，更适合多卡或者A100那种。另外可以关注下Qwen2.5-Coder的7B版本，代码补全这块比同尺寸的llama强挺多的，量化后16G完全带得动。

16G跑14B的q4量化其实挺稳的，用ollama或者llama.cpp的Q4_K_M，速度大概20 tokens/s上下，文档问答完全够用。你要兼顾代码补全的话可以试试Qwen2.5-Coder-7B，显存占用低，响应也快。vLLM确实吃显存，它更适合并发场景，单机玩不如llama.cpp省。另外把n_gpu_layers拉满，再开个flash attention，速度还能再提一点。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

16G跑本地文档问答和代码补全其实够用了，关键是别死磕大参数。我4080上Qwen2.5-Coder-7B用q5_k_m跑llama.cpp挺顺，代码补全延迟能接受，文档问答配个简单的RAG也够。13B想流畅的话试试iq4_xs或者q4_k_s，别用vLLM，那玩意吃显存太狠，llama.cpp加flash attention和合适的batch size更稳。另外可以把context压到4k左右，显存余量会好很多，速度也明显上来。