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ModelScope 模型选择完全指南：根据显卡配置选择合适的 AI 模型

约 4843 字大约 16 分钟

AIModelScope显卡显存

2026-01-12

前言

本文档简要介绍了 ModelScope 平台提供的部分 AI 模型，以及如何根据你的显卡配置选择合适的模型，帮助你快速找到适合自己硬件条件的 AI 模型。

关于 ModelScope： ModelScope 社区是一个模型开源社区及创新平台，由阿里巴巴通义实验室，联合 CCF 开源发展技术委员会，共同作为项目发起创建。（摘自官方文档）

本文所列模型参数及显卡配置信息整理自网络公开资料，实际运行情况可能因硬件环境有所差异，仅供参考。

本文档的作用

本文档旨在帮助你：

  1. 了解 ModelScope 提供的 AI 模型 - 从文本生成、图像生成到视频生成，从语音识别到计算机视觉，全面了解平台支持的模型类型
  2. 根据硬件条件选择合适的模型 - 根据你的显卡显存大小，选择能够流畅运行的模型参数规模
  3. 掌握模型优化技巧 - 学习如何通过量化、CPU offload 等技术，在有限的硬件条件下运行更大的模型
  4. 快速上手 AI 开发 - 从零开始，逐步掌握本地部署和使用 AI 模型的方法

适用人群

  • AI 学习者 - 想要了解和体验各类 AI 模型的能力
  • 个人开发者 - 希望在本地运行 AI 模型，构建个人项目
  • 专业开发者 - 需要选择合适的模型进行产品开发或研究
  • 硬件选购者 - 计划购买显卡，想了解不同配置能运行哪些模型

如何阅读本文档

  • 如果你想了解 ModelScope 有哪些 AI 能力 → 请阅读「一、模型分类说明」
  • 如果你想知道自己的显卡能跑哪些模型 → 请直接跳转到「二、显存需求计算方法」
  • 如果你想快速查表 → 请查看「三、显存与模型参数对照表」
  • 如果你不知道自己的显卡配置 → 请查看「四、如何查看显卡信息」

现在，让我们开始探索 ModelScope 的精彩世界吧！

一、模型分类说明

说明： 本章节介绍 ModelScope 平台提供的各类 AI 模型任务，帮助你了解不同类型模型的功能和应用场景。

1.1 热门任务

任务说明应用场景
文本生成根据输入生成新文本写作助手、聊天机器人、代码生成
文本生成图片根据文字描述生成图像AI 绘画、广告设计、创意生成
文本生成视频根据文字描述生成视频短视频创作、动画生成
视觉多模态理解同时理解图像和文本信息图文内容分析、智能助手
语音合成将文字转换为语音语音助手、有声书、导航播报
统一多模态统一处理多种模态的通用模型通用 AI 助手、多任务处理

1.2 多模态任务

任务说明应用场景
视觉多模态理解同时理解图像和文本信息图文内容分析、智能助手
文本生成图片根据文字描述生成图像AI 绘画、广告设计、创意生成
图像描述为图像生成文字描述无障碍辅助、图片标注
文本生成视频根据文字描述生成视频短视频创作、动画生成
视频描述为视频内容生成文字描述视频摘要、字幕生成
视觉定位根据文字描述定位图像区域目标查找、交互式标注
多模态表征将多种模态数据映射到统一向量空间跨模态检索、特征融合
视觉问答根据图像内容回答问题智能客服、教育辅助
视频问答根据视频内容回答问题视频理解、智能分析
图文检索通过文字搜索图片或通过图片搜索文字图库搜索、电商找图
视觉蕴含判断图像与文本之间的逻辑关系内容审核、事实核查
生成式多模态表征生成式方式获取多模态表征内容生成、特征学习
多模态相似度计算不同模态数据之间的相似度图文匹配、推荐系统
文档理解理解文档中的文字、表格、图表等发票识别、合同解析
视频时序定位根据文字描述定位视频中的时间片段视频剪辑、精彩回放
生成模型调优对生成模型进行微调优化模型定制、效果提升
多模态对话支持图文混合输入的对话系统智能助手、客服机器人
图片生成视频根据静态图片生成动态视频图片动画化、视频特效
统一多模态统一处理多种模态的通用模型通用 AI 助手、多任务处理
图片生成图片根据输入图片生成新图片图像编辑、风格转换
具身智能让 AI 具备感知和操控物理世界的能力机器人控制、自动驾驶

1.3 自然语言处理任务

任务说明应用场景
文本生成根据输入生成新文本写作助手、聊天机器人、代码生成
文本分类将文本分到预定义类别垃圾邮件识别、新闻分类
分词将句子切分成词语中文处理基础、搜索引擎
命名实体识别识别人名、地名、机构名等信息抽取、知识图谱构建
翻译一种语言转换为另一种语言中英翻译、多语言翻译
文本摘要长文本压缩成简短摘要新闻摘要、论文摘要
句子相似度计算两个句子的相似程度重复问题检测、文本去重
预训练在大规模数据上预训练的基础模型BERT、GPT 等基座模型，下游微调
自然语言推理判断两个句子的逻辑关系蕴含/矛盾/中立判断
文本纠错检测并修正文本中的错误拼写检查、语法纠正
文本向量将文本转换为数值向量语义搜索、相似度计算
特征抽取从文本中提取关键特征关键词提取、主题分析
情感分析判断文本的情感倾向评论分析、舆情监控
关系抽取识别实体之间的关系知识图谱、信息抽取
零样本分类无需训练样本直接分类灵活分类未见过的类别
表格问答基于表格数据回答问题数据查询、报表分析
问答根据问题返回答案智能客服、知识问答
词性标注标注每个词的词性语法分析、语言研究
实体分类对识别出的实体进行分类实体类型判断、知识库
序列标注对序列中每个元素标注NER、分词的底层任务
任务型对话完成特定任务的对话系统订机票、查天气、预约

1.4 语音任务

任务说明应用场景
语音识别将语音转换为文字语音输入、会议记录、字幕生成
语音合成将文字转换为语音语音助手、有声书、导航播报
语音唤醒检测特定唤醒词激活系统智能音箱、车载语音
语音降噪去除语音中的背景噪声通话增强、录音处理
回声消除消除通话中的回声视频会议、电话系统
语音分离分离混合语音中的不同说话人多人会议、语音增强
音频分类对音频内容进行分类音乐分类、环境声识别
音频生成生成音频内容音乐创作、音效生成
说话人确认验证说话人身份声纹解锁、身份认证
说话人日志记录谁在什么时候说话会议记录、多人对话分析
标点预测为语音识别结果添加标点语音转写、字幕优化
时间戳预测预测语音中每个词的时间位置字幕对齐、语音编辑
语音端点检测检测语音的开始和结束语音交互、录音分段
困惑度计算评估语言模型的预测能力模型评估、语音识别优化
语音语种识别识别语音所使用的语言多语言系统、语种切换
音频量化编码将音频压缩编码音频压缩、传输优化
音视频语音识别结合视频信息进行语音识别视频字幕、唇语辅助
情绪识别从语音中识别说话人情绪客服分析、心理评估
逆文本正则化将口语化文本转为书面形式语音转写后处理

1.5 计算机视觉任务

任务说明应用场景
视觉检测跟踪检测并跟踪图像/视频中的目标安防监控、自动驾驶
光学字符识别识别图像中的文字证件识别、文档数字化
人脸人体人脸检测、识别、人体姿态估计人脸解锁、动作捕捉
视觉分类对图像进行分类图片分类、场景识别
视觉编辑编辑修改图像内容图像修复、美颜滤镜
视觉分割将图像分割成不同区域抠图、医学影像分析
视觉生成生成新的图像内容AI 绘画、图像合成
视觉表征将图像映射为特征向量图像检索、相似图搜索
视觉评价评估图像质量图像质量评分、增强效果评估
底层视觉图像增强、去噪、超分辨率等老照片修复、画质提升
三维视觉三维重建、深度估计等AR/VR、三维建模
基础模型应用视觉基础模型的应用通用视觉任务、迁移学习

1.6 科学计算任务

任务说明应用场景
蛋白质结构生成预测或生成蛋白质三维结构药物研发、生物研究
蛋白质功能预测预测蛋白质的生物学功能基因工程、疾病研究

二、显存需求计算方法

说明： 本章节介绍如何根据模型参数量估算显存需求，帮助你判断自己的显卡是否能运行某个模型。

2.1 基础计算公式

文本生成模型（LLM）

FP16 半精度模式（推荐）：

需要显存 ≈ 模型参数量（B） × 2 GB

示例：

模型计算公式需要显存
Qwen3-4B4B × 28GB
Llama3-8B8B × 216GB
Qwen2.5-14B14B × 228GB
Llama3-70B70B × 2140GB

注意： 70B 以上的模型通常需要多卡或使用量化技术。

INT8 量化模式：

需要显存 ≈ 模型参数量（B） × 1 GB

示例：

模型计算公式需要显存
Qwen3-4B (INT8)4B × 14GB
Llama3-8B (INT8)8B × 18GB

INT4 量化模式：

需要显存 ≈ 模型参数量（B） × 0.5 GB

示例：

模型计算公式需要显存
Qwen3-4B (INT4)4B × 0.52GB
Llama3-8B (INT4)8B × 0.54GB

文生图模型（Stable Diffusion / SDXL）

固定显存需求：

模型显存需求
SD 1.5约 4-6GB
SDXL约 8-12GB（启用优化后可降至 6-8GB）
Flux约 16-20GB

文生视频模型（CogVideoX）

固定显存需求：

模型显存需求
CogVideoX-2B约 8-12GB（启用优化后）
CogVideoX-5B约 14-18GB
Hunyuan Video约 20-24GB

2.2 实用判断规则

根据你的显存大小，可以快速判断能运行的模型：

你的显存能跑的 LLM 参数（FP16）能跑的 LLM 参数（INT8）能跑的图像模型能跑的视频模型
6GB3B 以下6B 以下SD 1.5无法运行
8GB4B7BSD 1.5无法运行
12GB4-6B12BSDXL（优化）CogVideoX-2B（优化）
16GB7-8B14-16BSDXLCogVideoX-5B
24GB12B24BSDXL / FluxCogVideoX-5B
40GB+20B40B任何模型任何模型

2.3 注意事项

  1. 留出冗余空间 - 实际运行时，除了模型权重，还需要显存存放中间结果、梯度等。建议预留 1-2GB 显存
  2. 系统占用 - Windows 系统和桌面显示会占用部分显存（通常 500MB-1GB）
  3. 序列长度影响 - 生成更长的文本时，显存占用会增加
  4. 批处理大小 - 同时处理多个请求时，显存需求成倍增加

2.4 快速估算器

想要运行某个模型？快速计算需要多少显存：

  1. 查看模型名称中的参数量（如 Qwen3-4B）
  2. 将参数量乘以 2（FP16）或 1（INT8）
  3. 加上 2GB 冗余
  4. 得到最低显存需求

示例：

目标模型计算公式最低显存需求
Qwen2.5-14B (FP16)14 × 2 + 230GB
Qwen2.5-14B (INT8)14 × 1 + 216GB

三、显存与模型参数对照表

说明： 本章节提供常见显卡与推荐模型参数的对照表，帮助你快速找到适合自己显卡的模型。

3.1 文本生成模型（大语言模型 LLM）

显卡型号显存大小推荐模型参数典型模型示例说明
GTX 1660 Ti6GB1B-3BQwen2.5-1.5B, Phi-2 (2.7B)仅支持小模型，体验受限
RTX 306012GB3B-7BQwen3-4B, Llama3-8B, ChatGLM3-6B入门级 AI 学习，日常对话够用
RTX 308010GB7B-13BLlama3-8B, Qwen2.5-14B（需优化）中端选择，性能较好
RTX 4060 Ti16GB7B-14BQwen2.5-14B, Llama3-13B性价比之选，适合个人开发
RTX 408016GB14B-32B（需优化）Qwen2.5-32B（量化）, Yi-34B高端个人用户，专业开发
RTX 409024GB32B-70B（需量化）Llama3-70B（量化），Qwen2.5-72B发烧友级别，接近专业水平
A100 (40GB)40GB70B+Llama3-70B, GPT-3 规模模型专业训练和推理
A100 (80GB)80GB100B+Llama3-405B（需多卡），超大模型企业级应用，科研用途

重要提示：

  • B = Billion（十亿）：模型参数量单位，如 4B = 40 亿参数
  • 量化技术：可以用 INT8/INT4 量化降低显存占用，牺牲少量精度换取更大模型
  • 优化技巧：启用 device_map="auto"、CPU offload 等可以突破显存限制

3.2 文生图模型（Stable Diffusion / SDXL）

显卡型号显存大小推荐模型生成分辨率说明
GTX 1660 Ti6GBSD 1.5512×512仅支持基础模型
RTX 306012GBSD 1.5, SDXL（需优化）512×512, 1024×1024可运行 SDXL，需显存优化
RTX 4060 Ti16GBSDXL, SD 1.51024×1024流畅运行 SDXL
RTX 408016GBSDXL, Flux（实验性）1024×1024高端图像生成
RTX 409024GBSDXL, Flux, SD32048×2048顶级图像生成，支持超大分辨率

生成速度参考（SDXL，25 步推理）：

显卡型号生成速度
RTX 3060 12GB~20-30 秒/张
RTX 4060 Ti 16GB~10-15 秒/张
RTX 4090 24GB~5-8 秒/张

3.3 文生视频模型（CogVideoX / Hunyuan Video）

显卡型号显存大小推荐模型生成时长说明
RTX 306012GBCogVideoX-2B（需优化）2-6 秒勉强能跑，需启用全部优化
RTX 4060 Ti16GBCogVideoX-5B6-10 秒入门视频生成
RTX 408016GBCogVideoX-5B, Hunyuan-Video-Lite10-15 秒较好的视频生成体验
RTX 409024GBCogVideoX-5B, Hunyuan-Video15-30 秒专业视频生成，质量更高
A100 40GB40GBHunyuan-Video, OpenSora30-60 秒企业级长视频生成

生成速度参考（CogVideoX-2B，49 帧 6 秒视频）：

显卡型号生成速度
RTX 3060 12GB~6-10 分钟
RTX 4060 Ti 16GB~4-6 分钟
RTX 4090 24GB~2-3 分钟

四、如何查看显卡信息

说明： 在选择模型之前，首先需要了解你的显卡配置。以下是几种常用方法。

4.1 Windows 系统

方法一：使用任务管理器（推荐）

  1. 按 Ctrl + Shift + Esc 打开任务管理器
  2. 点击「性能」选项卡 → 选择「GPU」
  3. 右下角显示显卡型号和显存大小

方法二：使用命令行

打开命令提示符（CMD），输入：

nvidia-smi

输出示例：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 528.02       Driver Version: 528.02       CUDA Version: 12.8    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ... WDDM  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 30%   45C    P8    15W / 170W |   1024MiB / 12288MiB |      2%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

关键信息解读：

字段示例值含义
GPU NameNVIDIA GeForce RTX 3060显卡型号
Memory-Usage1024MiB / 12288MiB已用显存 / 总显存
CUDA Version12.8支持的 CUDA 版本

如果提示「不是内部或外部命令」，说明 NVIDIA 驱动未安装，请到 NVIDIA 官网下载安装驱动。

五、总结

恭喜！到这里你已经全面了解了 ModelScope 平台的模型分类和选择方法。

本文档内容回顾

我们从多个维度进行了详细介绍：

  1. 模型分类说明：介绍了热门任务、多模态、自然语言处理、语音、计算机视觉、科学计算等六大类任务
  2. 显存需求计算方法：学习了 FP16、INT8、INT4 三种精度模式的显存计算公式
  3. 显存与模型对照表：提供了 LLM、文生图、文生视频三类模型的详细对照表
  4. 显卡信息查看方法：掌握了通过任务管理器和命令行查看显卡配置的方法

学习掌握的能力

完成本文档的阅读后，一般来说将能够：

✅ 了解 AI 模型分类：掌握 ModelScope 平台提供的各类 AI 任务和应用场景
✅ 计算显存需求：根据模型参数量快速估算所需显存大小
✅ 选择合适的模型：根据自己的显卡配置选择能够流畅运行的模型
✅ 查看硬件信息：使用系统工具查看显卡型号和显存大小
✅ 理解优化技术：了解量化、CPU offload 等显存优化技术的作用

适用场景与应用方向

根据不同的硬件配置，推荐的应用方向如下：

显存配置推荐应用方向
6-8GBAI 入门学习、小模型体验、SD 1.5 图像生成
12GB日常 AI 对话、SDXL 图像生成、CogVideoX-2B 视频生成
16GB专业开发、中等规模 LLM、流畅的图像和视频生成
24GB+高端应用、大规模模型推理、高质量视频生成

后续学习建议

如果想进一步实践，可以尝试：

  • 部署文本生成模型：参考《从零开始：基于 ModelScope 本地部署 Qwen3-4B 大语言模型完全指南》
  • 部署图像生成模型：参考《从零开始：基于 ModelScope 本地部署 Stable Diffusion XL AI 绘画完全指南》
  • 部署视频生成模型：参考《从零开始：基于 ModelScope 本地部署 CogVideoX-2B 文生视频完全指南》

感谢阅读

希望这篇指南能帮助你快速找到适合自己的 AI 模型！如果遇到问题，欢迎反馈和交流。

祝你在 AI 探索之旅中收获满满！

版权归属：参谋带个长

许可证：署名-非商业性-相同方式共享 4.0 国际 (CC-BY-NC-SA-4.0)