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