想在自己电脑上跑大模型，8G显存是不是基本告别13B了？

8G显存跑13B确实得靠CPU帮忙扛一部分，llama.cpp的Q4_K_M量化加部分层offload到内存，13B大概能跑但速度就看你CPU和内存带宽了。我之前用3060 12G试过13B的q4，全放显存也就十几token每秒，你8G的话建议把30层左右丢给CPU，剩下的放显卡，速度大概能到5-8token每秒，写代码等半分钟其实也还行。另外可以试试exllamav2的量化，它显存利用比llama.cpp更省，但offload支持没那么灵活。真要舒服点还是7B或换张卡，13B在8G上就是折腾的命。

8G显存跑13B确实挺紧的，但说“基本告别”也不至于，关键看你能不能接受那个速度。我自己用3060 12G试过llama.cpp的Q4_K_M量化13B，把n_gpu_layers开到20层左右offload，剩下走内存，生成速度大概3-5 token/s，写代码补全那种短输出还能忍，长文档问答就真的急人。你说的半分钟一段代码，估计是层数开太少或者内存带宽拖后腿了，DDR4和DDR5差距挺明显的。其实可以试试exllamav2或者vLLM的量化版本，显存占用能压得更狠，但8G想全塞13B的KV cache还是不太现实。另外上下文爆显存这事，可以开flash attention加上限制max_seq_len，ChatGLM3那块对长上下文确实不太友好。如果主要做代码补全，其实7B的deepseek-coder或者qwen2.5-coder量化后体验可能比硬上13B更好，毕竟响应快才是刚需。真要用13B，建议看看有没有人分享过3060Ti的层数配置，抄个作业能省不少折腾。

8G显存跑13B确实挺折腾的，但说“基本告别”也不至于，关键看你能接受多慢。我之前用3070 8G试过llama.cpp跑Q4_K_M的13B，纯CPU推理大概3-5 token/s，offload几层到GPU能到7-8 token/s，写代码补全这种短输出还能忍，文档问答就有点煎熬了。你那个半分钟一段代码，估计是offload层数没调好或者上下文开太大了，试试把n_gpu_layers设成20-25左右，然后ctx压到2048，速度会明显好一些。另外可以看看exllamav2的量化，4bit下13B大概占7G多显存，刚好卡在边缘，但上下文一长就悬。还有个思路是换用MoE架构的模型，比如Qwen1.5-MoE-A2.7B，激活参数少，8G跑起来比稠密13B舒服不少，效果也不差。真要死磕13B，建议直接上ollama配q4_K_M，它自动管理显存和内存的分配，省心很多，就是别指望多轮长对话。

8G显存跑13B确实够呛，试试llama.cpp的Q4_K_M量化，把n-gpu-layers拉到20左右，速度能凑合。

8G显存跑13B确实够呛，但llama.cpp的Q4量化加部分offload，速度虽然慢点，文档问答还能忍。

刚入门，这个对我帮助很大。