RTX 4070 LLM 部署选项 | AI生成和翻译
确认：RTX 4070，12 GB 显存，可用约 12.1 GB，CUDA 13.0，驱动 580。既然你在使用 llama.cpp，以下是通过 llama-server（GGUF）提供的实际可选方案——预留约 1–2 GB 用于 KV 缓存 + 上下文。
最佳适配（全 GPU 卸载至 GPU，速度快）
| 模型 | 量化方式 | 显存占用 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5-14B-Instruct | Q4_K_M | ~9 GB | 最佳通用 14B 中综合最强；推理与编码能力强 |
| Qwen2.5-Coder-14B-Instruct | Q4_K_M | ~9 GB | 32B 以下最佳开源编码。 |
| Phi-4 (14B) | Q4_K_M | ~9 GB | 微软出品，推理能力非常强 |
| Mistral-Small-2501 (24B) | IQ3_XXS / Q3_K_S | ~10–11 GB | 显存吃紧，短上下文可运行 |
| Gemma-2-9B-it | Q5_K_M | ~7 GB | 预留更多上下文空间 |
| Llama-3.1-8B-Instruct | Q6_K | ~7 GB | 全能型选手 |
| Qwen2.5-7B-Instruct | Q6 / Q8~ GB / 8 GB | 高 | |
| DeepSeek-Instruct (14B) | Q4_K_M | ~9 GB | 推理优化 |
推荐
Qwen2.5Instruct Q4_K_M – 完全可在 GPU 上运行，16–32k 上下文，在 4070 上约 40–60 tok/s。
极限尝试（部分卸载，速度较慢）
- Mistral-Small-24B Q4_K_M （~14 GB） – 卸载约 30/40 层，预计 10–20 tok/s
- Qwen2.5-32B Q3_K_M （~14 GB） – 同理，Q3 质量下降明显
快速启动命令
./llama-server -m qwen5-155_q4_m.gguf \
-ngl 99 -c 16384 --host 0.0.0.0 --port 8 -fa
层；-ngl 99 = 所有层在 GPU；-fa = 闪存注意力（节省显卡内存）；如需要更大量化空间，可将 -c 降至 8192。
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