@dunik_7: 他让4050亿参数的模型在单张8GB游戏显卡上运行。他没有将其转为付费服务,而是开源了……

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摘要

AirLLM 是一个开源工具,通过分层流式加载,使得在单张8GB游戏显卡上运行4050亿参数模型成为可能,免费使用,采用Apache 2.0许可证。

他让4050亿参数的模型在单张8GB游戏显卡上运行。 他没有将其转为付费服务,而是将整个项目开源。 Gavin Li,湾区Anima AI的创始人兼CEO。 'airllm'——它每次只在GPU上保留一个层,其余部分流式加载,因此一个70B模型仅需4GB,而DeepSeek完整的671B模型大约只需12GB。 22,700个星标。Apache 2.0许可证。 → https://github.com/lyogavin / 他有808个关注者。 / 他的仓库有22,700个星标。 收藏它。这就是交付不可能之事的样子。
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缓存时间: 2026/07/16 16:21

他让一个4050亿参数的模型,在一块8GB的游戏显卡上跑了起来。

而且他没有把它变成付费服务,而是把整个项目开源了。

Gavin Li 是湾区 Anima AI 的创始人兼CEO。

‘airllm’ 的原理是一层一层地加载到GPU,其余部分流式读取,这样70B的模型只需4GB显存,而DeepSeek全量671B模型大约只需12GB。

2万2700颗星。Apache 2.0 许可证。

→ https://github.com/lyogavin

/ 他有808个关注者。
/ 他的仓库有2万2700颗星。

收藏吧。这就是“做出不可能之事”的样子。

dunik (@dunik_7):
运行一个4050亿参数的模型,以前意味着要花3万美元买一台GPU机架。

一位开发者让它在一块8GB的显卡上跑了——就是那种在游戏本里躺了好多年的老卡。

这工具叫 AirLLM,诀窍简单得有点离谱:不用加载整个模型,而是——

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X AI KOLs Timeline

AirLLM 是一个完全开源的工具,通过分层推理技术(逐层加载并立即释放显存),使得 70B 大语言模型可在仅 4GB 显存的 GPU 上运行,无需量化、蒸馏或剪枝,并已支持 Llama3.1 405B 在 8GB 显存上运行。

lyogavin/airllm

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AirLLM 是一个开源库,能够在单个 4GB GPU 上运行大型语言模型(最高可达 405B),无需量化、蒸馏或剪枝,显著降低了本地 LLM 推理的硬件门槛。