📌 📄 内容摘要:
@Gongyi_Churen 在 8GB 显存笔记本极限挑战：模型本地化翻译测试报告 中发帖
环境：NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU 任务：把四个开源模型拉到同一套流程里盲测，看看在真实任务里到底能不能用：能不能稳定跑、能不能把话翻明白、能不能在社区语境里不掉链子。😋
部署与调参
推理前端我用 LM Studio，底层引擎是 llama.cpp；
部署步骤：在 LM Studio 下载对应 模型 文件，点 Load Model 后按高级参数调好再启动。
[LMstudio的主界面截图]
GPU Offload 都拉到高位：Qwen 3.5 9B 是 32，Gemma-2 9B 是 42，Gemma-3 4B 是 34。核心目的只有一个：尽量把可卸载层压到 GPU 上，减少 CPU/内存来回搬运。
Context 的悲欢不尽相同：图里 Qwen 是 20000、Gemma-2 是 2174、Gemma-3 是 10000。这几个值我会...
────────── 链接信息 ──────────
🔗 论坛链接: linux.do
📎 访问地址: https://linux.do/t/topic/1715583/1
─────────────────────────────
📢 来源：LINUX DO
