24GB显卡跑什么模型最聪明？本地部署玩家的实战指南

在3090这张卡上到底能跑出多聪明的模型？Reddit上一位用户抛出这个问题后，引发了一场相当有价值的讨论。

这位用户原本对Qwen 30B A3B已经很满意，直到遇见了GLM 4.7 Flash，用他的话说是“被震撼到了”。他的需求是智能编程助手，顺便还能玩玩角色扮演。

社区给出的答案相当丰富。

Nemotron 3 Nano被多人力荐，支持100万上下文长度，30B参数量用Q4量化在单卡3090上跑起来毫无压力。有人直言“大家都在睡觉，没发现这个宝藏”，速度快、上下文长、准确率高，已经拿来当主力模型用了。

但也有人泼冷水。一位C语言开发者分享了惨痛经历：Nemotron 3 Nano坚持说两段完全相同的代码“完全不同”，把一串没有else的单行if语句硬说成“嵌套决策树结构”，指出问题后还反复输出同样的错误代码，坚称是用户自己搞混了。即使换成Q8和BF16量化，结果依然如此。最后他直接删了这个模型。

这其实揭示了一个重要事实：模型表现高度依赖具体场景。同一个模型，有人用Python和JavaScript觉得惊艳，有人用C语言却被“气死”。有人用MATLAB发现GLM 4.7会把Python语法混进来，换成Nemotron反而稳定。

所以真正的建议是：用你自己的真实代码库测试，别迷信跑分。

关于GLM 4.7 Flash，社区评价两极分化。支持者认为它编程能力出色、推理强、通用性好，创意写作也比Qwen3强得多。反对者则说它在某些任务上不如Qwen Coder和Devstral。一个有趣的观察是：GLM更主动，遇到编译问题会自己加调试功能，而不是像某些模型那样在代码库里瞎改一通。

但GLM有个大坑：容易陷入无限循环。解决方案是用最新版llama.cpp，确保包含了18980号修复补丁，然后设置温度1.0、Top_K 50、Min_P 0.01，最关键的是彻底关掉重复惩罚。LM Studio用户建议直接换成llama-server。

其他值得关注的选项包括：Qwen3 VL 32B据说全面超越普通Qwen3 32B；Devstral 24B速度慢但效果好；如果你有128GB内存，甚至可以尝试Qwen3 235B A22B，虽然只有每秒两三个token的龟速。

对于智能编程场景，有人提出一个实用建议：把温度调低到0.2到0.4之间。因为你需要确定性的工具调用，温度太高会导致模型“忘记”文件路径或做出前后矛盾的修改。

最后一条评论颇具讽刺意味。有人洋洋洒洒推荐了一堆模型，包括“Qwen3-Coder 32B”。底下有人指出：这个模型根本不存在，你说的应该是Qwen3-Coder-30B-A3B吧？

另一位用户的回复只有三个字：“他在幻觉。”

连推荐模型的人都会产生幻觉，何况模型本身呢。

reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qucoid/smartest_model_for_2428gb_vram