· 8天 ago
哪类笔记本配置能本地跑主流AI大模型？
目前终极本地 AI 生产力选择—— AMD Ryzen AI 5/7/9，128GB 统一内存下，20B 飞起，32B 舒适，70B 可接受。
运行 20B+ 参数 LLMs locally (e.g., GPT-OSS 20B/120B, Qwen2.5-Coder-32B, DeepSeek series, Llama 3.3 70B 等量化后模型) 已非常实用，尤其在量化（Q4_K_M / Q5_K_M / Q6） + GPU/iGPU 加速 的情况下。纯 CPU 跑 20B+ 模型速度太慢（通常 <5-10 t/s），基本不可接受日常使用；必须靠 iGPU / 集成 #GPU + 高带宽统一内存 或 独立 GPU。
关键瓶颈是 内存带宽（>300 GB/s 才流畅）和 VRAM/统一内存容量（20B Q4 ≈12-17GB，32B ≈18-22GB，70B Q4 ≈35-40GB）。
目前主流消费级 CPU/APU（笔记本/迷你PC/桌面）能流畅跑 20B+ 的选项（tokens/s 参考值，基于 llama.cpp / LM Studio / Ollama 等，Q4/Q5 量化，128k+ 上下文）
处理器 / 平台 | 类型 | 统一内存 / VRAM 支持 | 内存带宽 (约) | 20B 模型 (t/s 生成) | 32B 模型 (t/s) | 70B 模型 (t/s) | 备注 / 优缺点（2026现状） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) | 顶级 APU (迷你PC/桌面/高配本) | 最高 128GB LPDDR5X 统一 | 300-350+ GB/s | 30-60+ (MoE 更快) | 20-40+ | 5-15 (Q4 可玩) | 目前最强消费级本地 LLM 神器 |
AMD Ryzen AI 9 HX 370 (Strix Point) | 轻薄本主流 | 最高 96GB LPDDR5X 共享 | 120-150 GB/s | 20-35 | 15-25 | 勉强 3-8 (慢) | Framework 13 等轻薄本首选 |
AMD Ryzen AI 5/7 300 系列 | 入门轻薄本 | 最高 64-96GB 共享 | 100-130 GB/s | 15-25 | 10-20 | 基本不可玩 | 预算党入门 |
Intel Core Ultra 200V (Lunar Lake) | 超轻薄本 | 最高 64GB LPDDR5X 统一 | 130-170 GB/s | 18-30 (IPEX-LLM 优化) | 12-22 | 3-10 (慢) | IPEX-LLM / OpenVINO 优化极好 |
Intel Core Ultra 200H (Arrow Lake H) | 性能本 | 最高 96-128GB DDR5 | 150-200+ GB/s | 25-40+ | 18-30 | 5-12 | 桌面级 H 系列更强 |
Apple M4 Max / M4 Pro | MacBook Pro | 最高 128GB 统一 | 400-500+ GB/s | 40-80+ (MLX 优化) | 30-60+ | 10-25 (Q4) | 纯统一内存 + 生态最丝滑 |
老/中端消费 CPU (e.g., Ryzen 9 7950X, Intel i9-14900K 等纯 CPU) | 桌面 | 系统 RAM 128GB+ | 90-120 GB/s | 5-15 (CPU only) | 3-10 | <5 | 基本只适合小模型 |
一句话总结（2026年1月7日现状）
- 想最强便携/本地 20B-32B 日常主力（代码/聊天/推理丝滑，>20-30 t/s）：AMD Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) 或 Apple M4 Max（128GB 统一内存神器，价格高）。
- 预算有限、轻薄本（20B 够用，偶尔 32B）：AMD Ryzen AI 9 HX 370（Framework 13）或 Intel Lunar Lake（续航 + IPEX-LLM 优化强）。
- 70B+ 或重度：纯消费级基本靠 Strix Halo 128GB（Q4 5-15 t/s 可聊），否则必须加独立 GPU（如 RTX 5090 32GB+）或等下一代（2026下半年 Nova Lake / Panther Lake）。
- 纯 CPU only：基本放弃 20B+（速度太惨），除非 MoE 模型 + 极致优化（如老 EPYC / Threadripper 高核 + 海量 RAM，但 t/s 仍低）。
如果你用 Framework 系列，等 Strix Halo 版 Framework Desktop（已接近上市）是目前终极本地 #AI 生产力选择——128GB 统一内存下，20B 飞起，32B 舒适，70B 可接受。 #llm
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