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推論服務 / 中等

llama.cpp

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

一手來源
難度中等安裝難度
平台5cpu · apple · nvidia · amd · intel
APIOpenAI-compatible server:9931 default
01 / 安裝與執行

安裝方式取決於作業系統。以下指令是範例或範本,請先替換佔位符並核對量化版本、檔案格式、驅動與執行環境支援;記憶體適配不保證部署成功。

  1. 1
    安裝brew install llama.cpp # or use upstream binaries
  2. 2
    啟動模型llama-server -m <downloaded-model.gguf> --ctx-size <verified-context> --port 9931
  3. 3
    連接你的應用

    OpenAI-compatible server · :9931 default. 除非加入驗證與網路存取控制,否則請將服務綁定到 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 / 相容模型

代表性開放權重模型

Alibaba Qwen

Qwen3.6 27B

27BQ4 / NVFP4 estimate
估算記憶體
~18.5 GB
上下文
262K native
Alibaba Qwen

Qwen3.8 27B

27BQ4 estimate
估算記憶體
~19.5 GB
上下文
262K native
Alibaba Qwen

Qwen3.6 35B-A3B

35B3B active · Q4 / NVFP4 MoE
估算記憶體
~25 GB
上下文
262K native
DeepSeek

DeepSeek V4 Flash

284B13B active · Official FP4 + FP8 mixed
估算記憶體
~176 GB
上下文
1M native
Google

Gemma 3 1B

1BINT4 / GGUF Q4
估算記憶體
~1.4 GB
上下文
32K
Meta

Llama 3.2 3B

3BGGUF Q4
估算記憶體
~2.8 GB
上下文
128K