16GB显存能运行的最大模型是多少？

从推理角度看，小于32B的大模型可通过量化技术运行。这里简要说明显存计算：若采用float32格式，每个参数占4字节，因此1B参数量的模型大约占用如下显存。实际应用中，量化可有效降低存储需求，提升运行效率。

FP16格式占两个字节，INT8和INT4量化在此基础上减半。据此方法，我们可尽力计算出理论上的上限为：

32B及以下规模的大模型均可部署，其中最强的是Qwen的32B版本。不过，Qwen2目前尚未开源其32B模型，用户可关注后续更新以获取更多信息。实际上，从官方的 GitHub 可以看到，显存占用并没有那么简单，会比理论值高不少。以下是具体的显存占用情况，供参考了解。

以下是Yi官方提供的显存占用数据：34B模型的显存需求高达19GB，这意味着16GB显卡无法直接运行，需借助其他加速与部署框架进行优化配置。

例如，借助 ollama 进行部署，其 GitHub 页面标明 Qwen1.5 的 32B 大模型需占用 18GB 空间。不过，ollama 会调用内存并采用优化措施，因此使用 16GB 显卡也能勉强运行该模型。

所以，千问1.5的32B模型应该是目前能运行的最大版本了。说实话，16GB显存有点鸡肋：跑不了32B以上的大模型，而14B级别的模型，8GB或12GB显存也够用。要是想深入学习和体验大模型，建议考虑云服务，或者配一块24GB起步的显卡会更合适。