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2026 本地 LLM 性价比装机与 GPU 选择：别把钱浪费掉
RTX 4090、4080 Super、二手双 3090、Mac Studio M3 Max。按显存看能跑到哪一档，按预算看怎么配。这是采购地图，不是本实验室的机队清单。
AIAI Tech Engine Lab
•已在独立测试床核对
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2026 本地 LLM 性价比装机与 GPU 选择：别把钱浪费掉
结论： 跑模型时，CPU 分数和 RGB 风扇是第二位的。真正决定 token 速度的是 显存容量（GB） 和 内存带宽（GB/s）。为了省一百万韩元买 16GB 及以下，连 32B 都加载不了，事后会后悔。
这是采购地图，不是实验室现有显卡清单。我们桌上是 M1 Max 64GB、M2 Max 96GB、RTX 4080 16GB（外加计划中的 128GB）。我们不会假装在这里测过 4090 或 H100。
1. 为什么按游戏主机报价会翻车
游戏在乎新 CPU（i9、Ryzen 7）和高频率内存。本地 LLM 推理 90% 以上靠 GPU 显存容量和带宽。
哪怕花五百万韩元堆新零件，显卡仍是 16GB，32B 量化（Q4_K_M）一上去就会 OOM，整机停住。
2. 按参数量看最低显存
| 模型规模 | 量化 | 最低显存 | 常见 GPU | 每秒 token（TPS） |
|---|---|---|---|---|
| 7B ~ 8B（Llama 3、Qwen） | Q8 / FP16 | 8GB ~ 12GB | RTX 4060 Ti 16GB、RTX 4070 | 60 ~ 90 TPS |
| 14B ~ 32B（Qwen Coder、DeepSeek） | Q4_K_M | 20GB ~ 24GB | RTX 4090 24GB、RTX 3090 24GB | 35 ~ 50 TPS |
| 70B（Llama 3.3、Qwen 72B） | Q4_K_M | 42GB ~ 48GB | 双 RTX 3090 24GB 或 Mac 64G+ | 18 ~ 28 TPS |
| 671B MoE（DeepSeek-V3/R1） | FP8 / Q4 | 350GB+ | 云节点（RunPod H100 集群） | 40 ~ 60 TPS |
这些 TPS 区间来自原文采购表的市场量级，不是本实验室测出来的。我们不会用手里没有的 4090、H100 去填空。
3. 按 2026 预算的推荐配置
配置 1：150 万韩元以下，二手 RTX 3090
- GPU： 二手 NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB（拿到 24GB 显存最划算的办法）
- CPU： AMD Ryzen 5 7600
- 内存： DDR5 32GB（16GB × 2）
- 电源： 850W 80PLUS Gold（按 3090 峰值）
- 用途： 32B 编码模型和 DeepSeek Distill 14B 能完整跑起来
配置 2：约 400 万韩元的专业工作站
- GPU： NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB（1,008 GB/s）
- CPU： AMD Ryzen 9 7950X / 9950X
- 内存： DDR5 64GB
- 电源： 1000W～1200W Platinum
- 用途： vLLM 生产推理、本地嵌入流水线
配置 3：低噪音、大权重（Apple Mac Studio）
- 整机： Mac Studio M3/M4 Max（64GB 或 128GB 统一内存）
- 优点： 96GB 以上都能当显存用，70B 可以无风扇咆哮地跑。
- 缺点： 部分 CUDA 专用库不兼容，token 速度大约是 RTX 4090 的一半。
4. 买之前的清单
- 你主要跑的是 14B 及以下，还是 32B 及以上？
- 2026 年，24GB 显存是本地模型开发者的 绝对底线。
- 70B 以上与其硬扩 PC，不如按大约 $0.4/小时租 RunPod、Vast.ai 这类云 GPU 更划算。
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