16G显存以下真的只能跑小模型？教你跑35B模型16G显存跑大模型、LM Studio教程、Qwen3.5 35B部署、MoE模型部署、本地大模型显存优化、GPU卸载参数、LM Studio参数配置

16G显存以下真的只能跑小模型？教你跑35B模型

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哈喽大家好。

前段时间我在网上冲浪的时候，经常看到有人分享 16G显存部署大模型的经验。很多人的结论都比较一致：

• 16G显存基本极限就是 12B～14B
• 就算量化也很难超过这个范围
• 有人甚至说 16G显存最好只跑个位数参数模型

从某种意义上来说，这些说法 其实并没有错。

因为大多数人跑的都是 稠密模型（Dense Model），比如：

• Qwen 14B
• Qwen 27B
• Llama 系列

这种模型在推理时 每次都会激活全部参数，所以显存压力非常大。

但是今天我想分享一个很多人忽略的点：

16G显存并不是只能跑10B级模型。只要选对模型架构和部署方法，甚至可以流畅运行35B模型。

而且速度还不慢。

一、16G显存跑35B模型是什么体验？

我这里用的是：

Qwen3.5 35B A3B（MoE架构）

测试环境：

实际测试结果：

实际截图记录：

• Q4速度：45.72 tokens/s
• Q6速度：30.92 tokens/s

对于 16G显存来说，这个速度已经非常快了。

很多人会问一个问题：

为什么35B模型反而能跑这么快？

答案其实很简单。

二、关键原因：MoE（混合专家模型）

Qwen3.5 35B A3B 是一种 MoE（Mixture of Experts）架构模型。

简单来说：

Qwen3.5 35B A3B 的结构是：

35B A3B

意思是：

• 总参数：35B
• 每次推理只激活：3B

也就是说：

虽然模型总参数是35B，但实际推理只用3B参数。

所以显存压力会 大幅下降。

三、和27B模型对比

很多人会拿 Qwen3.5 27B 来对比。

但问题是：

27B是稠密模型。

推理时：

• 27B → 每次激活 全部27B参数

而35B A3B：

• 每次只激活 3B

因此显存压力完全不同。

不过能力上两者差距并不大：

整体来说：

MoE模型用更低显存换取更高参数规模。

四、LM Studio关键配置（重点）

接下来是本文最关键的部分。

如何用 LM Studio 让16G显存跑35B模型？

核心只需要调两个参数。

1 GPU Offload（GPU卸载）

路径：

LM Studio → 参数设置

参数：

GPU Offload

建议：

直接拉满

作用：

• 尽量让模型计算 优先使用GPU
• 提高推理速度

2 Number of layers for which to force MoE weights onto CPU

这个参数翻译过来是：

强制将MoE专家层加载到CPU

作用：

把部分专家层放到CPU内存，而不是显存。

建议范围：

20 - 35

调参方法：

方法一

1 先设置 35 2 慢慢往下降

方法二

1 先设置 20 2 慢慢往上调

找到适合自己显存和内存的平衡点。

五、为什么不会像共享显存那样变慢？

很多人担心一个问题：

把模型放到CPU是不是会很慢？

其实 MoE模型和传统共享显存完全不同。

传统显存爆掉：

GPU → 借用系统内存

速度会 严重下降。

但MoE模型本身是 稀疏激活：

• 只有部分专家参与计算
• 其他专家只是待机

因此把一部分专家层放到CPU：

对推理速度影响很小。

但显存占用却会 大幅下降。

六、极限测试：显存压缩到8G

更夸张的是：

35B模型甚至可以在8G显存运行。

测试方法：

Number of layers for which to force MoE weights onto CPU

直接拉到最大。

测试结果：

如果把上下文降低：

理论上：

8G显卡也能跑35B模型。

速度大概：

10-20 tokens/s

虽然慢一点，但 完全可用。

七、内存要求

这种方法本质是：

用内存换显存

因此内存要求会比较高。

我的环境：

32GB内存
虚拟内存 64GB+

CPU和内存压力会明显增加。

八、推荐几个适合16G显存的MoE模型

如果你准备尝试，可以试试这些模型：

1 Qwen3.5 35B A3B

特点：

• 支持 多模态
• 视觉能力不错
• 可以用于 图片打标

推荐量化：

Q6_K

2 GLM 4.7 Flash

测试速度：

39.63 tokens/s

也是 MoE架构模型。

3 Qwen Long L1.5 30B A3B

特点：

• 长上下文能力强
• 幻觉率较低
• 指令遵循能力好

九、总结

如果你有一张 16G显存显卡，不要只局限于10B模型。

可以尝试这种思路：

核心方法

1️⃣ 使用 MoE架构模型 2️⃣ 使用 LM Studio部署 3️⃣ 调整两个关键参数

GPU Offload
Number of layers for which to force MoE weights onto CPU

本质原理是：

把部分专家层放到CPU内存，用内存换显存。

这样就能：

• 在 16G显存运行35B模型
• 保持 30~45 tokens/s速度
• 甚至支持 128K上下文

把硬件的潜力真正发挥出来。