16GB 顯示記憶體能跑哪些大模型？裝得下的模型、量化選擇與速度（2026）

本文提及的固定價格均以中國二手市場人民幣（CNY）為基準；動態表格則依頁面所選幣別顯示。

16GB 顯示記憶體的上限在哪？

裝得下的條件是權重 + KV cache + 1 GB 執行開銷 ≤ 16 GB，也就是權重加快取不超過 15 GB。 三項怎麼算：

• 權重 ≈ 參數量 × 每參數位元組 × 1.05。4-bit（Q4_K_M）每參數 0.57 位元組，14B 模型約 8 GB；8-bit 每參數 1.06 位元組，14B 約 15 GB，一分不剩。
• KV cache = 2 × 層數 × KV 頭數 × 頭維度 × 上下文 × 2 位元組。14B 稠密模型（48 層、8 個 KV 頭、128 維）每 8K 上下文約 1.5 GB。
• 執行開銷約 1 GB，是推論框架的 CUDA 緩衝和顯示輸出。

所以 14B 4-bit 在 8K 下約 11 GB，32K 下約 15 GB；24B 4-bit 在 8K 下已經 15.6 GB，開不了更長。係數全部公示在資料方法頁。

16GB 能裝下哪些模型？

模型庫裡 2025 年以來的版本，16GB 單卡 4-bit 能裝下的是 14B 及以下的稠密模型，加上專家卸載後的 30B 級 MoE。 下表即時計算，✓ 是整機放顯示記憶體，「卸載」是 MoE 專家放記憶體：

幾條讀表規則：

• Mistral Small 3.2 24B 只有 4-bit / 8K 一格是 ✓，說明它在 16GB 上是極限配置，實際留給系統的顯示記憶體不到 1 GB，桌面環境下容易爆。
• gpt-oss 20B 是 MoE，原生 MXFP4 權重約 12 GB，整機放顯示記憶體後還能開 32K 上下文，是這一檔最舒服的「大」模型。
• Qwen3.6 35B A3B 和 Gemma 4 26B A4B 走專家卸載：顯示記憶體只放注意力層和 KV cache，專家權重放記憶體，所以顯示記憶體需求反而只有 4 到 6 GB，代價是速度掉到記憶體頻寬的水平。

程式設計、寫作、多語言各選哪個？

程式設計選 gpt-oss 20B，寫作與多語言選 Gemma 4 12B，需要推論鏈選 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B。 理由：

• gpt-oss 20B：原生 4-bit、Apache-2.0，工具呼叫和程式碼補全在 20B 級裡最穩，16GB 上還能開 32K 上下文放整個檔案。缺點是中文寫作生硬。
• Gemma 4 12B：12B 稠密，4-bit 約 7 GB，32K 上下文也只要 11 GB 左右，140 種語言的翻譯和改寫質量在這個尺寸裡最好，許可證 Apache-2.0。
• DeepSeek R1 Distill Qwen 14B：數學和邏輯題靠思維鏈拿分，但輸出長、慢，日常對話不建議預設用它。
• 不推薦在 16GB 上跑 Mistral Small 3.2 24B：能力比 Gemma 4 12B 強不了多少，卻把顯示記憶體用滿。

預估速度（4-bit、8K 上下文）：

哪些 16GB 顯示卡最值得買？

RTX 5070 Ti 是 16GB 裡頻寬和生態最均衡的卡，二手 RTX 4080 便宜四成、速度慢四分之一，RX 9070 XT 只適合 Linux 使用者。 當前二手價格與顯示記憶體單價：

• RTX 5070 Ti：GDDR7、896 GB/s，5080 的頻寬只高 7%，價格高得多，跑模型不值。
• RTX 4080：二手中位價明顯低於 5070 Ti，717 GB/s，Ada 架構支援 FP8。買二手最穩的一張。
• RX 9070 XT：顯示記憶體單價最低，但 640 GB/s 頻寬和 ROCm 效率讓它的實際速度只有 5070 Ti 的一半多，見 AMD 顯示卡現狀。
• Tesla V100 16GB：900 GB/s HBM2 看著很美，但沒有 BF16、沒有 INT8 Tensor Core、PCIe 3.0、被動散熱，2026 年不要碰。

裝不下時怎麼辦？

順序是：先降上下文，再降到 3-bit，然後 MoE 走卸載，最後才是換 24GB 卡。

1. 降上下文：從 32K 降到 16K 立刻省下 3 GB，多數任務用不到 32K。
2. 降量化：Q3_K_XL 比 Q4_K_M 省 14%，24B 模型能從極限變成可用；不要降到 2-bit，稠密模型在 2-bit 下質量明顯下滑。
3. CPU offload：llama.cpp 用 -ngl 把一部分層放 CPU，每放出 10% 的層速度大約掉一半，只適合偶爾跑大模型。
4. 換 24GB：RTX 3090 二手約八千元，比 5070 Ti 便宜，能跑 32B 4-bit，是 16GB 使用者升級的標準答案，見 3090 與 5070 Ti 之爭。