AI-LECTURER 速報課|2026-10-05|約 25 分鐘

125B 大模型塞進遊戲顯卡:Strata 怎麼讓一般電腦跑得動,又該怎麼自己算「放不放得下」

📍 真實場景
阿哲,接案的自由接案工程師,手上只有一台 RTX 5070(12 GB 顯示記憶體)加 64 GB 記憶體的桌機

客戶的合約寫著「程式碼與內部文件不得上傳到任何雲端 AI 服務」,阿哲卻想用大型 AI 模型幫忙寫程式、讀長文件

😖 卡住的地方:他以為 1250 億參數的大模型一定要租伺服器,自己的遊戲電腦沒機會;又不知道網路上說的「跑得動」到底怎麼判斷,怕下載 80 GB 後才發現放不下
💡 這課會讓你看懂 Strata 宣稱的規格門檻與實測速度代表什麼,並親手寫一支小程式,在下載之前先算出自己的電腦能放哪一種「瘦身版」模型

🧭 這到底是什麼(白話版)

Strata 是一個免費、開源的工具,目的是讓你在自己的 Windows 或 Linux 遊戲電腦上,跑一個 1250 億(125B)參數模型內部學到的數字,數量越多通常越聰明,也越佔空間的大型語言模型 Qwen3.8-Flash-Next。這種模型通常需要伺服器,但 Strata 宣稱只要有一張 12 GB 以上的 NVIDIA 或 AMD 顯卡就能跑。它能聊天、寫程式、看圖片,也能接上你的應用程式與寫程式助手,而且資料完全不離開你的電腦。

它到底快不快?素材用兩個單位來量:一個是「寫答案」的速度,也就是回覆出現得多快;另一個是「讀你的提示」的速度,也就是你丟一份 32K 的文件進去,它多快讀完。速度的單位是 token模型處理文字的最小單位,大約等於四分之三個英文單字每秒。素材舉例:每秒 60 個 token 比你閱讀的速度還快。

能放進一般電腦的關鍵之一是 量化把每個參數用更少的位元來存,像把高畫質照片壓成較小的檔案,犧牲一點精細度換取體積。素材中出現的 IQ3_S、Q2_0 就是不同的壓縮等級,數字越小檔案越小、對硬體要求越低。實測畫面就是在 RTX 5070 上用 IQ3_S 搭配 128K 的上下文模型一次能同時記住的對話與文件長度。

硬體門檻也寫得很明確:顯卡要 12 GB 以上的 VRAM顯卡自己的專用記憶體,模型越能放在這裡跑得越快,電腦記憶體(RAM)要 32 GB 以上(64 GB 可以跑所有尺寸),硬碟約要 80 GB 空位,最好是固態硬碟 SSD。素材還說:RAM 的大小決定哪一種尺寸的模型放得下;顯卡 VRAM 更大則速度更快,例如 24 GB 的 RTX 3090 預估每秒約寫 100 到 140 個 token。

🎯 為什麼值得你花時間

資料不出門,合規問題少一大半素材強調「Nothing leaves your PC」:提示與文件都在本機處理。對像阿哲這種被合約限制不能上傳程式碼的人,這是能不能用 AI 的分水嶺,而不只是省錢。
硬體門檻從伺服器降到「遊戲電腦」素材列出 RTX 20 到 50 系列與多款 AMD Radeon 顯卡,只要 12 GB VRAM、32 GB RAM。這代表很多人手上的機器已經夠格,而不必另外買專業設備。
附實測數字,可以拿來比對自己的機器素材在 NVIDIA(RTX 5070、64 GB RAM)與 AMD(RX 9070 XT、47 GB RAM)兩台一般電腦上實測,並公開完整表格與社群成績。學會讀這種規格與實測,是日後判斷任何「能在家跑」宣稱的基本功。

⚙️ 它是怎麼運作的

1
檢查硬體確認顯卡型號與 VRAM(12 GB 以上)、RAM(32 GB 以上)、硬碟空位(約 80 GB),以及有安裝最新的顯卡驅動程式。
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2
下載並解壓縮 Strata從專案頁面下載壓縮檔解壓,或用 git clone 取得。安裝程式會把其他需要的東西一併設定好。
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3
依你的記憶體挑模型尺寸素材明說:RAM 決定哪個模型放得下。你也可以把安裝任務交給 Claude Code、Cursor、Codex 等寫程式助手,貼上一句指令並依專案內的 docs/AI_SETUP.md 操作,它會自動檢查顯卡、RAM、硬碟並挑出合適的模型。
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4
啟動並連接你的應用程式啟動後可接上聊天、寫程式助手等工具;AI 工具也能透過它的 MCP 伺服器來安裝、啟動、停止 Strata。
素材中兩台實測電腦與最低需求比較
項目NVIDIA 實測機AMD 實測機官方最低需求
顯卡RTX 5070(12 GB)RX 9070 XT(16 GB)12 GB VRAM 以上
處理器Ryzen 5 7600Ryzen 9 3900X素材未明列
RAM64 GB47 GB32 GB 以上(64 GB 跑所有尺寸)
硬碟未明列未明列約 80 GB 空位,建議 SSD

🔍 程式碼漫遊(點有 ● 的行看白話講解)

這支小程式用「參數量乘以每個參數佔幾位元」粗估模型大小,再和你電腦的 VRAM 加 RAM 比較,在你花時間下載 80 GB 之前先做第一道篩選。注意它是估算,實際檔案大小與執行方式以 Strata 文件為準。

●PARAMS_B = 125
💬 模型有 125B,也就是 1250 億個參數。B 代表十億。
●BITS = {'Q2': 2.5, 'IQ3_S': 3.4, 'Q4': 4.5, 'FP16': 16.0}
💬 每個參數大約佔幾位元。這些是近似值,用來體會「壓縮等級越低、體積越小」,不是官方精確數字。FP16 是不壓縮的基準。
●HEADROOM = 0.85
💬 不能把記憶體塞滿:作業系統、長對話的暫存都要空間,所以只拿 85% 來估。
●def size_gb(params_b, bits):
💬 定義估算函式:輸入參數量與位元數。
● return params_b * bits / 8
💬 10 億個參數乘以位元數,再除以 8 換成位元組,剛好得到 GB。例如 125B、4 位元就是 62.5 GB。
●usable = (vram + ram) * HEADROOM
💬 把顯卡記憶體與電腦記憶體相加再打折,當作可用空間。這是粗估:實際上放在 VRAM 的部分速度才快。
●ok = 'OK 放得下' if need <= usable else 'X 放不下'
💬 核心判斷:模型需要的大小不超過可用空間才算放得下。

🛠️ 動手做:寫一支「我的電腦放得下哪種瘦身版」估算器

這是一個真實小專案:下載(或複製)檔案,照步驟在你電腦上跑起來。

📄 estimate.py ⬇ 下載
# 用「參數量 x 每參數位元數」粗估模型大小,在下載前先判斷電腦裝不裝得下
PARAMS_B = 125  # 單位是十億:125B = 1250 億參數
BITS = {'Q2': 2.5, 'IQ3_S': 3.4, 'Q4': 4.5, 'FP16': 16.0}  # 每個參數約佔幾位元(近似值,非官方數字)
HEADROOM = 0.85  # 留 15% 給作業系統與長對話暫存,不能把記憶體塞滿

# 素材中的兩台實測電腦:(VRAM GB, RAM GB)
PCS = {
    'NVIDIA 機 (RTX 5070 12GB + 64GB RAM)': (12, 64),
    'AMD 機 (RX 9070 XT 16GB + 47GB RAM)': (16, 47),
    '我的電腦(請改成你的數字)': (12, 32),
}


def size_gb(params_b, bits):
    # 位元換位元組要除以 8
    return params_b * bits / 8


for pc, (vram, ram) in PCS.items():
    usable = (vram + ram) * HEADROOM
    print(pc, '可用約', round(usable, 1), 'GB')
    for name, bits in BITS.items():
        need = size_gb(PARAMS_B, bits)
        ok = 'OK 放得下' if need <= usable else 'X 放不下'
        print('   ', name, round(need, 1), 'GB', ok)
    print()
  1. 在 PowerShell 輸入 cd D:\ai-lecturer 之類的資料夾,或任何你想放檔案的資料夾,並把 estimate.py 存進去(用 UTF-8 儲存)。
  2. 輸入 chcp 65001 ,讓主控台能正確顯示繁體中文。
  3. 輸入 $env:PYTHONUTF8 = '1' ,讓 Python 以 UTF-8 輸出。
  4. 輸入 python estimate.py 執行,觀察三台電腦各自放得下哪些壓縮等級。
  5. 用文字編輯器打開 estimate.py,把「我的電腦」那行的 (12, 32) 改成你自己的 VRAM 與 RAM,再執行一次。
  6. 改動 HEADROOM(例如 0.7 與 0.95),觀察結論怎麼變,體會「預留空間」的影響。

🧠 工程思維透鏡(資深工程師看到的是什麼)

🔭 資深工程師看到「125B 能在 12 GB 顯卡上跑」,第一個會問什麼?
會問:模型檔明明遠大於 12 GB,怎麼辦到的?以 4 位元算 125B 就要約 62.5 GB,顯然不可能全塞進 VRAM。素材沒有說明原理,所以我們不能亂編;但從它要求 RAM 32 GB 以上、並強調「RAM 決定哪個模型放得下」可以推論:模型很可能分攤在 VRAM 與 RAM 之間。這是典型的工程取捨:用較慢但便宜且充足的 RAM 換取容量,再用 VRAM 換速度,所以素材才說 VRAM 越大越快。這個推論待你讀完 Strata 的 DETAILS.md 再驗證。
🔭 量化的取捨:Q2 與 IQ3_S 差在哪?為什麼不全部用最小的?
壓縮越狠,體積與記憶體需求越低、速度通常越有機會提升,但模型的精細度(答案品質)可能下降。素材中不同列使用不同壓縮等級與引擎版本,代表作者本身也在多個等級間做測試比較。給使用者的啟發是:沒有「最好」的等級,只有「在你硬體限制下最能接受的」。選擇前要自己測試任務品質,而不只看速度。
🔭 為什麼素材要同時量「寫答案」與「讀提示」兩種速度?
因為兩者對應不同的使用情境:聊天看的是回覆多快出現,貼一份 32K 的文件或整段程式碼看的是讀取速度。只報一個數字,很容易讓人誤判實際使用體驗。這提醒我們看任何效能宣稱時,要問「在什麼情境、什麼設定下量的」。素材也坦白標示不同行使用不同引擎版本,這種透明度值得學習。

📝 隨堂考(點選答案,立即回饋)

Q1. 125B(1250 億)個參數,每個參數用 4 位元存,大約需要多少 GB 空間?
✅ 125 乘以 4 再除以 8,得到 62.5 GB。這就是為什麼 12 GB 的顯卡不可能獨自裝下它,需要搭配 RAM。
Q2. 依素材,哪一項硬體規格主要決定「哪一種尺寸的模型放得下」?
✅ 素材明說 Your RAM decides which model fits,64 GB 可以跑所有尺寸。顯卡 VRAM 則主要影響速度。
Q3. 素材說每秒 60 個 token 的寫答案速度意味著什麼?
✅ 素材原文:60 tokens per second is faster than you can read。另外一個 token 約等於四分之三個英文單字。
Q4. 對於被合約禁止上傳程式碼到雲端的工程師,Strata 最直接的價值是什麼?
✅ 素材強調 Nothing leaves your PC。注意它仍需要約 80 GB 硬碟空位,所以第三個選項是錯的。

🃏 翻牌記憶卡(先想答案,再點開對答)

Strata 的最低硬體門檻是什麼?點我翻面
顯卡 12 GB VRAM 以上、RAM 32 GB 以上(64 GB 跑所有尺寸)、硬碟約 80 GB 空位(建議 SSD)、Windows 10/11 或 Linux、最新顯卡驅動。
量化是什麼?點我翻面
把每個參數用更少位元來存的壓縮方法,用少許精細度換取更小的體積;素材中的 Q2_0、IQ3_S 就是不同壓縮等級。
1 個 token 大約等於多少?點我翻面
約四分之三個英文單字。
模型大小的粗估公式?點我翻面
參數量(十億)× 每參數位元數 ÷ 8 = 約多少 GB。例如 125B、4 位元約 62.5 GB。
VRAM 變大帶來什麼好處?點我翻面
速度更快。素材預估 24 GB 的 RTX 3090 每秒約能寫 100 到 140 個 token。

✅ 離開前自測(全勾=這課真的學會了)

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