以下是针对 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B 参数规模的本地大模型硬件配置参考表，结合量化技术（4-bit/8-bit）和不同场景需求分类整理：
1. 1.5B 模型（约15亿参数）
配置项
最低配置
推荐配置
显存（GPU）
4GB（需4-bit量化）
8GB（可运行FP16精度）
显卡型号
NVIDIA GTX 1650/1060 6GB
NVIDIA RTX 3060/4060 8GB
内存（RAM）
8GB DDR4
16GB DDR4
CPU
Intel i3 / AMD Ryzen 3（4核）
Intel i5 / AMD Ryzen 5（6核）
存储
256GB SSD（模型文件约3-5GB）
512GB NVMe SSD
适用场景
轻量文本生成、简单问答、嵌入式设备
本地调试、小型应用部署
2. 7B 模型（约70亿参数）
配置项
最低配置
推荐配置
显存（GPU）
8GB（需4-bit量化）
16GB（FP16精度）
显卡型号
RTX 3060/3070/4060 8GB
RTX 3080/4080/A2000 16GB
内存（RAM）
16GB DDR4
32GB DDR5
CPU
Intel i5 / Ryzen 5（6核）
Intel i7 / Ryzen 7（8核）
存储
512GB SSD（模型文件约10-15GB）
1TB NVMe SSD
适用场景
本地对话、代码补全、中等长度生成
多任务推理、长文档处理
3. 8B 模型（约80亿参数）
配置项
最低配置
推荐配置
显存（GPU）
10GB（需4-bit量化）
16-24GB（FP16精度）
显卡型号
RTX 3080 10GB/4060 Ti 16GB
RTX 3090/4090/A4000 16GB+
内存（RAM）
24GB DDR4
48GB DDR5
CPU
Intel i7 / Ryzen 7（8核）
Intel i9 / Ryzen 9（12核）
存储
512GB SSD（模型文件约12-18GB）
1TB NVMe SSD
适用场景
复杂对话、多轮交互、中等规模数据分析
企业级工具开发、RAG应用
4. 14B 模型（约140亿参数）
配置项
最低配置
推荐配置
显存（GPU）
16GB（需4-bit量化）
24GB+（FP16精度）
显卡型号
RTX 3090 24GB/4090 24GB
NVIDIA A5000 24GB/A6000 48GB
内存（RAM）
32GB DDR4
64GB DDR5
CPU
Intel i9 / Ryzen 9（12核）
Xeon/EPYC（16核以上）
存储
1TB NVMe SSD（模型文件约25-30GB）
2TB NVMe SSD
适用场景
代码生成、复杂逻辑推理、企业级工具
高并发API服务、大规模数据处理
5. 32B 模型（约320亿参数）
配置项
最低配置
推荐配置
显存（GPU）
24GB（需4-bit量化 + 多卡）
80GB+（FP16精度 + 多卡）
显卡型号
2x RTX 3090 24GB
2x NVIDIA A100 80GB/H100 80GB
内存（RAM）
64GB DDR4
128GB DDR5 ECC
CPU
Xeon/EPYC（16核以上）
双路CPU（32核以上）
存储
2TB NVMe SSD（模型文件约60-80GB）
4TB NVMe RAID
适用场景
科研级推理、大规模知识库问答
分布式训练、超长文本生成
6. 70B 模型（约700亿参数）
配置项
最低配置
推荐配置
显存（GPU）
48GB（需4-bit量化 + 4卡）
320GB+（FP16精度 + 多卡集群）
显卡型号
4x RTX 4090 24GB
4x NVIDIA H100 80GB/A100 80GB
内存（RAM）
128GB DDR5 ECC
256GB+ DDR5 ECC
CPU
双路Xeon/EPYC（64核以上）
四路CPU（128核以上）
存储
4TB NVMe RAID（模型文件约140GB）
8TB 企业级SSD阵列
适用场景
类GPT-3.5级别推理、超大规模数据处理
云端服务、AIaaS平台
7. 671B 模型（约6710亿参数）
配置项
最低配置
推荐配置
显存（GPU）
无单机方案，需分布式集群
64x NVIDIA H100（6400GB显存）
显卡组合
云服务（AWS P4/P5实例）
超算集群（千卡级并行）
内存（RAM）
512GB+ ECC DDR5
2TB+ ECC DDR5
CPU
多路EPYC/Xeon（256核以上）
超算级CPU（1024核以上）
存储
16TB+ 高速存储阵列
分布式存储（100TB+）
适用场景
国家级AI研究、超大规模预训练
全球级AI服务（如GPT-4级别）
通用优化策略
量化优先级：
1.5B~14B：优先使用 4-bit量化（QLoRA）降低显存占用。
32B+：需结合 模型并行 + 8-bit量化。
混合计算：
70B+模型可通过 CPU卸载（如LLAMA.cpp）运行，但速度显著下降。
成本权衡：
32B及以上模型建议直接使用 云端API（如Anthropic Claude、GPT-4），本地部署性价比极低。
总结
1.5B~14B：适合个人开发者或中小企业，中端硬件可流畅运行。
32B~70B：需企业级硬件或云资源，成本高昂。
671B+：仅限国家级实验室或超大型企业，普通用户推荐API调用。
根据实际需求选择硬件，量化技术和分布式框架（如DeepSpeed、vLLM）能大幅降低部署门槛。