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推理服务 / 中等

llama.cpp

GGUF models, CPU/GPU offload, embedded and unusual hardware

一手来源
难度中等安装难度
平台5cpu · apple · nvidia · amd · intel
APIOpenAI-compatible server:9931 default
01 / 安装与运行

安装方式取决于操作系统。以下命令是示例或模板,请先替换占位符并核对量化版本、文件格式、驱动和运行时支持;内存适配不保证部署成功。

  1. 1
    安装brew install llama.cpp # or use upstream binaries
  2. 2
    启动模型llama-server -m <downloaded-model.gguf> --ctx-size <verified-context> --port 9931
  3. 3
    接入你的应用

    OpenAI-compatible server · :9931 default. 除非添加认证与网络访问控制,否则请将服务绑定到 localhost。

注意

New architectures may require a recent build. Backend availability does not imply equal performance. Since v0.7.0 (2026-10-15) llama-server listens on port 9931 by default instead of 8080; the example commands pin that port explicitly. Older builds accept the same --port flag but default to 8080.

02 / 兼容模型

代表性开放权重模型

Alibaba Qwen

Qwen3.6 27B

27BQ4 / NVFP4 estimate
估算内存
~18.5 GB
上下文
262K native
Alibaba Qwen

Qwen3.8 27B

27BQ4 estimate
估算内存
~19.5 GB
上下文
262K native
Alibaba Qwen

Qwen3.6 35B-A3B

35B3B active · Q4 / NVFP4 MoE
估算内存
~25 GB
上下文
262K native
DeepSeek

DeepSeek V4 Flash

284B13B active · Official FP4 + FP8 mixed
估算内存
~176 GB
上下文
1M native
Google

Gemma 3 1B

1BINT4 / GGUF Q4
估算内存
~1.4 GB
上下文
32K
Meta

Llama 3.2 3B

3BGGUF Q4
估算内存
~2.8 GB
上下文
128K