2026 上半年开源模型本地部署成本测算:量化方案与显存账本

调研报告 作者头像野生码农 阅读 1 min
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2026 上半年开源模型本地部署成本测算:量化方案与显存账本

本地部署开源模型到底花多少钱,这份研报把显存、电费、质量损失三本账算清楚。

一、背景与目标

测算对象为 7B/13B 两档主流开源模型,量化档覆盖 Q4_K_M / Q5_K_M / Q8_0,跑满 30 天。

二、关键实现

显存占用按实测峰值记账,电费按 0.55 元/度与日均 4 小时推理折算,质量损失用 MMLU 子集评测。

2.1 核心片段

llama-bench -m model-q4_k_m.gguf -p 512 -n 128
# pp512 = 1821 t/s, tg128 = 41 t/s

三、复盘与数据

  • Q4_K_M 档质量损失 ≤ 2%,显存占用减半
  • 7B 模型月电费约 14 元,13B 约 27 元
  • 个人开发者结论:7B-Q4 档是性价比拐点

真实生产环境记录:不修饰、不美化,保留现场。完整脚本与配置已随文公开,可一键复跑。

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关于作者 · 野生码农

把 AI 真放进生产环境的独立开发者。自研本地知识库、数字员工团队、软考备考系统、量化交易四套系统,全程公开复盘。

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