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AirLLM 实现 4GB 显存运行 70B 模型
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AI 综述
2026年10月26日，AGI Hunt 报道称，AirLLM 是一个 Python 库，可让 70B 参数语言模型在单张 4GB 显存 GPU 上运行，且不需要量化、蒸馏或剪枝。其做法是在推理时先把原始模型按层拆分保存，避免整个模型同时驻留显存；对支持的 MoE 模型，则只流式加载 router 选中的 expert，因为每个 token 通常只使用其中一部分专家。报道未披露具体模型、测试环境或速度数据。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月26日 17:14
AirLLM 通过按层拆分模型和 MoE 专家流式加载，实现 4GB 显存运行 70B 模型。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- AGI HuntAirLLM：不量化、不裁剪，4GB 显存跑 70B 大模型
AirLLM 是一个 Python 库，可让 70B 参数语言模型在单张 4GB 显存 GPU 上运行，且不需要量化、蒸馏或剪枝。它在推理时先把原始模型按层拆分保存，避免整个模型同时驻留显存；对支持的 MoE 模型只流式加载 router 选中的 expert，因为每个 token 通常只用其中一部分专家。
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