16G显存以下真的只能跑小模型？教你跑35B模型

关键词：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

---

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：

项目	配置
显卡	RTX 5080 Laptop 16G
软件	LM Studio
上下文	128K
模型	Qwen3.5 35B A3B Q6

实际测试结果：

量化	推理速度
Q4	45 tokens/s+
Q6	30 tokens/s+

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：

模型类型	推理方式
稠密模型（Dense）	每次推理使用全部参数
MoE模型	每次只激活部分专家

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：

能力	35B A3B	27B
逻辑推理	略强	中等
知识面	中等	略强
创意能力	中等	较强
综合能力	接近	接近

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：

项目	数值
显存占用	8GB
上下文	128K
推理速度	25 tokens/s

如果把上下文降低：

上下文	显存
64K	约7G
32K	约6G

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。