不同显存大小GPU适配大模型推荐清单

根据我的跑分记录，我对每个级别的GPU给出以下模型推荐，范围从6GB显存显卡到256GB双DGX Spark集群：

────── 6GB ──────
> Bonsai 27B，1-bit Q1_0：20.5 tok/s，8K上下文，权重仅占3.5GB。能在6GB显存卡上运行27B模型，是我见过最疯狂的小显存结果。

────── 8GB ──────
> Gemma 4 E4B Q4_K_M：达到42 tok/s，支持656K上下文。滑动窗口注意力让8GB显存能承载的上下文长度比Qwen系列大一个数量级。
> Bonsai 27B Q1_0，在Ampere架构8GB卡上：初始速度42 tok/s，支持128K上下文，是能运行完整27B智能体循环的最小显卡。

────── 12GB ──────
> Qwen 3.5 9B Q4_K_M：50 tok/s，从4K到512K上下文速度都很稳定，真实智能体负载下速度为43 tok/s。
> Qwen 3.5 9B Q8_0：当输出质量比上下文上限更重要时选这个，能适配64K上下文，是质量之选。
> Gemma 4 12B Q4：滑动窗口注意力扩展了上下文预算，是长上下文替代选项。

────── 16GB ──────
> Qwen 3.8 27B密集模型压缩到Q3等级：27B能放下还跑得动，在5060 Ti上能跑59.5 tok/s，开启mtp标记后在5080上能跑101.3 tok/s，就算在4060 Ti上也能有40 tok/s。

────── 24GB ──────
> Qwen 3.8 27B密集模型Q4_K_M：基准速度41 tok/s，开启mtp标记后达到65.8 tok/s，完整262K上下文常驻在22GB显存（q4_0 kv）。这是24GB显存能放的最佳模型。
> 同款模型的速度版，IQ3等级：开启mtp后速度从43.7 tok/s提升到75.9 tok/s，仅占用16.2GB显存，经过AD校准后质量仍有保证。
> Qwen 3.6 35B-A3B IQ4：在4090上能跑180 tok/s，是这个级别的MoE速度火箭。
> Bonsai 27B 1-bit：速度67.9 tok/s，上下文上限可达786K，是长上下文怪胎。

────── 32GB ──────
> Qwen 3.6 35B-A3B Q4_K_M：在5090上能跑236 tok/s，在24GB 4090上能跑180 tok/s，是最新的MoE之选。
> Qwen 3.5 35B-A3B Q4：在5090上能跑150+ tok/s，在vllm上使用fp8 kv能推到230 tok/s，是久经考验的速度怪兽。
> Qwen 3.8 27B密集模型Q6开启标记：128K上下文下能跑130 tok/s，是密集模型质量之选。目前还没人发布过在5090上运行Q6等级35B模型的数据，这个卡能放下还留有空间，就等一个合适的模型了。

────── 128GB DGX SPARK ──────
> Qwen 3.6 35B-A3B Q8：58.6 tok/s，是单Spark上最快的通用模型。
> Ling 3.0 官方int4开启mtp：处理代码能跑40.9 tok/s，是30K上下文下的冲刺王者。
> Ling gguf Q5_K_M：约40 tok/s，256K上下文都能保持稳定速度，是Ling的长距离量化版本。
> Laguna S 2.1 nvfp4搭配dflash：代码处理能持续跑出45.4 tok/s，所有上下文深度都能保持稳定，是智能体主力模型。
> DeepSeek V4 Flash，284B 3-bit：16.5 tok/s，单节点能放的最大模型，也说明了为什么需要第二个节点。

────── 128GB STRIX HALO ──────
> Qwen 3.6 35B-A3B Q8_0 Vulkan版本：53.6 tok/s，深度131K时速度35 tok/s，可加载400万token上下文，是日常驱动模型。
> Qwen 30B-A3B等级Q4：约100 tok/s，是速度之选。
> nex-n2-pro 397B 1-bit：20.5 tok/s，上下文上限1M，这个成果能成，且在这台设备上用Vulkan而不是ROCm，还能白嫖18%的额外速度。

────── 256GB，2x DGX SPARK ──────
> DeepSeek V4 Flash官方fp8，通过RoCE进行张量并行，搭配dspark drafter：单流64.7 tok/s，总计145 tok/s，支持1M token窗口。
> 新nvfp4 kv路径：平均67 tok/s，峰值可达84 tok/s。