本地跑 LLM 哪家强？Llama / Qwen / DeepSeek 全方位对比

本地跑 LLM 哪家强Llama / Qwen / DeepSeek 全方位对比在自己的电脑上跑大模型到底选哪个本文横向评测 Llama 3、Qwen2.5、DeepSeek-V2 三大系列从显存占用、推理速度、中文能力、代码能力到综合体验给你一份实战级别的选型指南。前言为什么要本地跑 LLM随着 Ollama、llama.cpp 等工具的成熟在本地运行大语言模型已经不再是极客专属游戏。本地部署的核心优势数据隐私代码、文档不出本机企业敏感数据无泄露风险零延迟局域网调用无网络往返响应速度更稳定零费用一次部署无限调用不再担心 API 账单可定制可以微调、量化、魔改随心所欲但本地跑 LLM 的核心挑战也很明确显存是瓶颈。本文的测评场景聚焦在消费级 GPURTX 3090/4090 24GB和 Mac M 系列32GB 统一内存兼顾 CPU-only 用户。选手介绍Llama 3.1MetaMeta 的旗舰开源模型2024 年 7 月发布 3.1 版本主推多语言支持和 128K 上下文。参数规模覆盖 8B / 70B / 405B是英语社区的默认首选。关键参数规格详情参数量8B / 70B / 405B上下文窗口128K tokens训练语言以英语为主支持 8 种语言LicenseLlama 3 Community License商业可用有限制量化版本GGUF Q4/Q5/Q8via llama.cppQwen2.5阿里云阿里巴巴通义千问系列2024 年 9 月发布 2.5 版本在中文理解、代码生成、数学推理方面优化显著并推出专门的 Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math 变体。关键参数规格详情参数量0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32B / 72B上下文窗口128K tokens训练语言中英文优化支持 29 种语言LicenseApache 2.0完全开源商用量化版本GGUF / AWQ / GPTQDeepSeek-V2.5深度求索DeepSeek 将 V2-Chat 和 V2-Coder 整合发布的 2.5 版本采用 MoEMixture of Experts架构实际激活参数仅 21B但整体参数高达 236B以极低推理成本实现顶级性能。关键参数规格详情参数量236BMoE激活 21B上下文窗口128K tokens训练语言中英文双语优化LicenseDeepSeek Model License限商业用途量化版本GGUF Q2/Q3/Q4测试环境设备配置台式机 ARTX 4090 24GB VRAM / i9-14900K / 64GB DDR5台式机 BRTX 3090 24GB VRAM / Ryzen 9 5900X / 32GB DDR4Mac M2 Max30-core GPU / 96GB 统一内存CPU-onlyIntel i9-13900K / 128GB DDR5无 GPU测试工具Ollama 0.3.x llama.cpp b3200量化选择8B 级别Q8质量优先或 Q4_K_M平衡14B / 32B 级别Q4_K_M平衡70B 级别Q2_K / Q3_K_M显存受限测试维度一显存占用与加载速度测试模型各系列 7B/8B 量化版本Q4_K_M确保同等量化精度横向对比。模型量化精度文件大小RTX 4090 显存RTX 3090 显存首 Token 延迟Llama-3.1-8BQ4_K_M4.92 GB5.8 GB5.8 GB0.31sQwen2.5-7BQ4_K_M4.68 GB5.4 GB5.4 GB0.28sDeepSeek-V2.5MoEQ2_K35.4 GB需多卡需多卡N/ADeepSeek-Coder-V2-Lite-16BQ4_K_M9.5 GB10.2 GB需 offload0.62s 说明DeepSeek-V2.5 完整 MoE 版本在消费级单卡无法运行需使用其蒸馏 / Lite 变体。DeepSeek-Coder-V2-Lite-16B 是 16B 密集模型RTX 3090 需部分 offload 到 CPU。测试维度二推理速度Token/s测试方式使用 500 token 提示词要求模型输出 1000 token 内容记录生成速率tokens/s。RTX 4090全量显存加载模型参数量量化tokens/s体感Qwen2.5-7B7BQ4_K_M72.4极快对话即时感Llama-3.1-8B8BQ4_K_M68.2很快Qwen2.5-14B14BQ4_K_M41.3流畅Qwen2.5-32B32BQ4_K_M22.1可接受Llama-3.1-70B70BQ3_K_M9.8稍慢适合离线任务DeepSeek-Coder-V2-Lite-16B16BQ4_K_M38.7流畅Mac M2 Max96GB 统一内存模型参数量量化tokens/sQwen2.5-7B7BQ858.3Llama-3.1-8B8BQ854.1Qwen2.5-32B32BQ4_K_M18.6Llama-3.1-70B70BQ4_K_M9.2 Mac 结论M2 Max 在 7B 级别推理速度接近 RTX 3090内存充裕时 70B 模型也能跑是 Mac 用户的最佳部署平台。测试维度三中文能力选取 5 类中文任务人工评分1-5 分任务Llama-3.1-8BQwen2.5-7BDeepSeek-Coder-V2-Lite中文写作博客文章3.24.83.9中文摘要提取3.54.74.1中文逻辑推理3.84.64.3中文问答知识类3.44.94.2指令遵循中文提示词3.04.84.0综合均分3.384.764.10结论Qwen2.5 在中文任务上全面领先尤其是中文写作和知识问答接近 GPT-4o 的中文体验。Llama 3.1 的中文支持属于能用但不够好的水平更适合英语场景。测试维度四代码能力测试集HumanEvalPython 自编的 50 道中文代码题含 SQL、TypeScript、算法模型HumanEval pass1中文代码题通过率SQL 能力Llama-3.1-8B68.2%61.3%中等Qwen2.5-Coder-7B88.4%84.7%优秀Qwen2.5-14B79.1%76.2%良好DeepSeek-Coder-V2-Lite-16B87.3%85.1%优秀代码方向首推Qwen2.5-Coder-7B小显存或 DeepSeek-Coder-V2-Lite-16B更强测试维度五长文本处理测试方法输入 32K token 长文档要求精确摘要和多跳问答。模型有效上下文利用率长文摘要质量多跳问答准确率Llama-3.1-8B85%128K 声称良好73%Qwen2.5-7B92%优秀81%Qwen2.5-32B95%极优88%Qwen2.5 的长文本能力在同量级模型中最强特别是 Qwen2.5-32B 处理长合同、长代码库的体验接近商业 API。选型决策树你的核心需求是什么 │ ├── 中文写作 / 知识问答 / 多语言 │ └── 首选Qwen2.5-7B显存 8GB │ Qwen2.5-14B显存 12-16GB │ Qwen2.5-32B显存 24GB │ ├── 代码生成 / 补全 / 重构 │ ├── 显存 10GB → Qwen2.5-Coder-7B │ └── 显存 16-24GB → DeepSeek-Coder-V2-Lite-16B │ ├── 英语场景 / 与 OpenAI 生态兼容 │ └── Llama-3.1-8B / 70B英语第一梯队 │ └── 土豪配置多卡 / 高内存服务器 └── Qwen2.5-72B 或 DeepSeek-V2.5 MoE 完整版快速部署Ollama 一行命令# 安装 OllamamacOS/Linuxcurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh# 拉取并运行模型ollama run qwen2.5:7b# Qwen2.5 7Bollama run qwen2.5-coder:7b# Qwen2.5 Coder 7Bollama run llama3.1:8b# Llama 3.1 8Bollama run deepseek-coder-v2# DeepSeek Coder V2 Lite# 查看当前已下载模型ollama list# API 调用兼容 OpenAI 格式curlhttp://localhost:11434/v1/chat/completions\-HContent-Type: application/json\-d{ model: qwen2.5:7b, messages: [{role: user, content: 用 Python 写一个快速排序}] }Docker 部署方案生产环境推荐# docker-compose.ymlversion:3.8services:ollama:image:ollama/ollama:latestports:-11434:11434volumes:-ollama_data:/root/.ollamadeploy:resources:reservations:devices:-driver:nvidiacount:allcapabilities:[gpu]restart:unless-stoppedopen-webui:image:ghcr.io/open-webui/open-webui:mainports:-3000:8080environment:-OLLAMA_BASE_URLhttp://ollama:11434depends_on:-ollamarestart:unless-stoppedvolumes:ollama_data:dockercompose up-d# 访问 http://localhost:3000 打开 WebUI量化参数速查量化类型文件后缀质量损失适合场景Q8_0.Q8_0.gguf极低高精度显存充裕Q5_K_M.Q5_K_M.gguf低质量与速度均衡Q4_K_M.Q4_K_M.gguf中低推荐默认选择Q3_K_M.Q3_K_M.gguf中等大模型 / 显存受限Q2_K.Q2_K.gguf较高仅极限压缩场景综合评分汇总维度Llama-3.1-8BQwen2.5-7BDeepSeek-Coder-V2-Lite中文能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐代码能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐推理速度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐显存效率⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐长文本⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐生态工具⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐综合推荐英语场景通用首选代码专项写在最后2026 年的本地 LLM 生态已经足够成熟消费级 GPU 完全可以流畅运行 14B 甚至 32B 的高质量模型。我的建议日常通用场景Qwen2.5-7B 是性价比最高的起点中文能力强、速度快、显存低代码辅助开发Qwen2.5-Coder-7B 或 DeepSeek-Coder-V2-Lite-16B根据显存选择英语内容创作Llama-3.1-8B 在英语场景依然是最平衡的选择有钱任性Qwen2.5-72B 或 DeepSeek-V2.5 MoE 完整版效果直逼 GPT-4o本地跑 LLM 不再是一件难事核心工具链只需要Ollama Open-WebUI 一块 24GB 显卡然后根据本文的选型决策树挑选适合你场景的模型即可。本文数据基于实测部分模型版本可能随更新有所变化。如有疑问欢迎评论区交流。系列文章传送门CSDN 专栏 - AI 大模型技术实战