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峰值AI算力（TOPS）高不等于日常AI体验好，端侧大模型跑得快的同时功耗和内存占用也高，7B模型本地运行需至少12GB内存支撑
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UnverifiedAI训练/深度学习优先看显存容量而非显卡型号，本地跑大模型建议显存≥16GB（如RTX 4090 Laptop 16GB或RTX 5000 Ada 16GB），显存不足会直接导致OOM无法运行大批次任务73% similarUnverified本地跑AI大模型或深度学习训练时，显存容量优先级高于核心性能，需选择显存≥16GB的配置（如RTX 4090移动版16GB或RTX 5000 Ada 16GB），显存不足会直接导致大模型无法加载72% similarUnverified本轮由AI需求驱动的内存价格高位预计将维持比2017年周期更长时间70% similarUnverified如果主力工作是本地跑大语言模型（LLM），内存容量直接决定能跑多大参数的模型，36G/48G甚至更高才能流畅跑7B-13B量化模型，此时内存优先级高于一切68% similarPartially Verified对于7B参数模型的4-bit量化版本，通常需要至少8GB内存和现代多核CPU即可流畅运行，推理速度约为每秒10-30个token67% similar
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