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64GB内存（速度大约76.8GB/S）+16GB显存的NV显卡（速度大约224GB/S），能跑Q4量化千亿参数（128B级别）的MOE大模型，但是效果差强人意。经我实测：
QWEN-3.5-122B-A10B（Q4_K_S）和GPT-OSS-120B（MXFP4）经过显存和内存的混合OFFLOAD，最大能开32768~65536词元，输出速度有7~10词元/秒。
而对于日常应用时表现更稳定的DENSE模型：
GEMMA4-31B（IQ4_XS）和QWEN3.8-27B-MTP（IQ4_XS）在不加载MMPROJ的情况下，能全部OFFLOAD到显存，最大能开4096~8192词元（Q8_0），输出速度有7~15词元/秒。
如果不介意耗电和速度稍慢的话，两张10年前的老显卡（GTX1080）也有2*8GB=16GB显存，但是价格比买一张RTX5000系列的显卡低得多。
我认为，128B级别MOE大模型和256B级别MOE大模型的能力差距没有想象中明显。因此，买一个128GB内存+32GB显存的电脑意义不大。这也是截至发帖日，家用PC的“最高合理配置”了（五千欧元级别）。
而能力明显更牛逼的512B~2T级别的MOE大模型，可能需要1.5TB内存（双路EYPC主板）+384GB显存（4个RTX6000PRO）才能勉强跑起来，这个价格堪比一辆“穷人跑车”了（十万欧元级别），明显划不来。
此文写于这个内存和显卡价格“毫无道理”的时代。我断言，在2036年前后，国产GPU和国产RAM能做到物美价廉，量大管饱，让合理价格的家用PC也能跑1T参数的大模型！ |
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