待验证60% 置信事实精确时间

对于典型 7B 参数模型，每 1K token 的 KV Cache 约需 0.5–1GB 显存

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/23

首次发现

来源

用 Ollama 跑本地模型接入 Claude Code，AI 成本降低 99%

相关事实

待验证VRAM 成为本地 LLM 上下文瓶颈的根本原因在于 KV Cache 机制，7B 模型每 1K token 的 KV Cache 约需 0.5–1GB 显存77% 相似已验证对于70B参数的模型，8K上下文的KV Cache可能额外占用数GB显存76% 相似已验证KV Cache的显存占用随序列长度线性增长，700亿参数采用GQA的模型处理10万Token时KV Cache占用可能高达数十GB76% 相似已验证对于拥有32层、32头注意力的典型7B模型，每个token需约0.5MB显存存储KV Cache，生成1000个token则需额外约500MB显存74% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/596123

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/596123

MCP

get_claim(id=596123)