本地模型指南
24GB 显存能运行哪些本地 AI 模型?GGUF 量化选型指南
根据当前 GGUF 文件和运行余量,筛选适合 24GB 显存的本地 AI 模型,并说明最低显存与推荐显存的区别。
本文由公开模型元数据与 GGUF 文件信息生成,硬件占用为估算值;长上下文、并发和 GPU Offload 会改变实际结果。
24GB 显存的关键不是寻找“最大的模型”,而是在模型规模、量化质量、上下文和响应速度之间取得平衡。本站当前数据库中有 10 个热门模型至少存在一个估算可在 24GB 范围内加载的 GGUF 文件。
24GB 显存兼容模型
| 模型 | 参数 | 可选量化 | 最低显存 | 推荐显存 |
|---|---|---|---|---|
| Gemma4-26B-A4B-QAT-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP:去审查多模态长文推理与创作 | 26B | Q4 | 13.5 GB | 15.5 GB |
| gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF:本地Python算法推理编码助手 | 12B | Q2 | 3.5 GB | 4.5 GB |
| Ornith-1.0-35B-GGUF:开源代理编码轻量模型 | 35B | Q4 | 18 GB | 20.5 GB |
| Qwen-AgentWorld-35B-A3B-GGUF:智能体环境模拟世界模型 | 35B | IQ2 | 9 GB | 10.5 GB |
| gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:本地推理多模态MoE对话模型 | 26B | Q2 | 7 GB | 8 GB |
| MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking-GGUF:1B 本地思考模型工具调用增强版 | 1B | F16 | 1 GB | 2 GB |
| Qwen3.8-27B-GGUF:27B多模态推理与代理任务密集模型 | 27B | IQ1 | 3.5 GB | 4.5 GB |
| Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive:9B多模态去审查对话模型 | 9B | Q4 | 5 GB | 6 GB |
| Qwen3.6-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking-NEO-CODE-Di-IMatrix-MAX-GGUF:无审查全能创作与编程模型 | 40B | IQ2 | 10.5 GB | 12 GB |
| Qwopus3.6-35B-A3B-Coder-MTP-GGUF:思考关闭的本地编码代理模型 | 35B | Q3 | 13.5 GB | 15.5 GB |
表中的最低显存接近“能够加载”的下限,推荐显存包含了一定运行余量。实际使用时,操作系统、桌面环境、上下文长度和 GPU Offload 策略都会改变占用,因此接近 24GB 上限的模型更适合短上下文或部分层卸载。
24GB 配置怎么选
- 日常聊天优先选择响应速度稳定、许可证清晰的文本生成模型。
- 需要更长上下文时,应降低模型规模或选择更小量化。
- 如果最低显存已经接近 24GB,不要同时开启高并发或超长上下文。
继续缩小范围
访问模型库的 24GB 筛选结果查看最新数据。筛选页不会单独进入搜索索引,搜索引擎收录的是这篇带有解释、边界和可验证模型链接的指南页。
显存值根据 GGUF 文件体积估算,属于选型起点。最终部署前请在目标设备、运行框架和上下文设置下完成实测。
同主题阅读路径
查看「本地模型指南」栏目继续匹配本地模型
回到模型库按任务和显存筛选最新可用的 GGUF 版本。
打开模型库