在MXFP4下，能装入128 GB内存的最大密集模型是什么？

Reddit r/LocalLLaMA 2026/07/01 15:58 新闻

model-size memory dense-model mxfp4 quantization

摘要

讨论在MXFP4量化下，能装入128 GB内存的最大密集模型。

暂无内容

查看原文

相似文章

Reddit r/LocalLLaMA

在sm120上使用NVFP4 KV缓存量化显著提高了大语言模型的内存效率，使32GB VRAM系统在196k上下文大小下使用Qwen3.6-27B实现约60 tok/秒的推理速度。

Reddit r/LocalLLaMA

一位用户比较了在64GB内存系统上运行量化版Qwen3 Next 80B和Qwen3.5 122B的情况，指出了本地LLM推理中速度、质量和内存使用之间的权衡。

Reddit r/LocalLLaMA

用户分享了使用 Qwen 3.6 27B 进行本地编码任务的经验，并寻求适合拥有 224GB 显存系统的更大模型（100B 以上）的推荐。

X AI KOLs Following

一条推文介绍了五种关键的LLM量化技术（RTN, GPTQ, AWQ, LLM.int8(), QAT），用于在有限硬件上适配大型模型，并引用了一篇综合性研究论文。

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。