本地部署大模型的需求从「尝鲜」变成「隐私刚需」后，问得最多的问题就是：到底要什么配置？本文按模型参数档位给出现实配置清单，不堆参数，只讲真实能跑的选择。
7B-14B 档：家用机就能跑，怎么配？
7B-14B 参数量模型（Qwen、DeepSeek、Llama 系列）量化后需要 8-16GB 显存或内存。2026 年入门方案：32GB 内存的普通电脑即可跑 CPU 推理（慢但能用），更好的方案是 16GB 显存显卡（RTX 4060 Ti 16G / 4070 系列）或 AMD 大显存核显方案（如 Ryzen AI MAX 系列，统一内存划 64GB 作显存），效果远超笔记本甜品卡。
32B-70B 档：想要接近商用效果，怎么配？
32B 需要 24GB 左右显存（RTX 4090 / 5090 或双卡）；70B 量化后需要 48GB 以上，通常走双卡或服务器方案。对个人开发者，32B 档是性价比甜点：效果明显优于 7B，硬件投入 2 万左右；70B 更接近闭源旗舰但成本翻数倍。注意：AMD 统一内存方案（128GB 划 64G 显存）能以更低成本跑 70B 级量化模型，是 2026 年的高性价比新选择。
显存和内存哪个更关键？
推理速度看显存（带宽），容量看显存+内存（能否装下模型）。核心公式：模型文件大小必须小于可用显存（或统一内存分配），否则退化为 CPU 推理，速度掉一个量级。建议买前先查模型 GGUF 量化文件体积，再选硬件——7B Q4 约 5GB、32B Q4 约 20GB、70B Q4 约 40GB。
部署软件栈怎么搭？
2026 年主流：Linux 系统（Ubuntu）+ Ollama/LM Studio 一键运行 + Open WebUI 做界面；进阶用 llama.cpp 或 vLLM 做 API 服务。AMD 平台注意 ROCm 版本与模型兼容性，选对软件栈能省一半调试时间。别一上来就上分布式框架——单人使用用不到。
买硬件前最该确认的三件事？
一、你的真实任务是什么（对话/推理/微调？微调对显存需求翻倍）；二、模型文件多大、量化档位怎么选；三、电费与散热成本能不能长期承受。先租云 GPU 验证需求，再决定买不买硬件——租几周的钱远小于买错硬件的钱。
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