# LLM 硬件规划器：按你的用途、模型或预算挑一套跑本地模型的机器，或者给现有机子选模型

> 原标题：LLM planner - pick a rig for your use-case/model/budget, or pick models for your rig. 60+ builds, 50+ models, 130+ cited t/s sources, 150+ reviewer YouTube videos, idle+active watts, multi-region prices, regular updates.

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-05-21T14:21:59.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/25359
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tjm1uk/llm_planner_pick_a_rig_for_your/

## 摘要

totosse17 做了一个叫 LLMRequirements 的硬件规划工具，整理了 60 多套装机方案、50 多个模型，还附了 130 多个有来源标注的每秒 token 生成速度、150 多个评测视频。它会标每套配置的待机功耗和满载功耗，价格覆盖多个地区，数据放在 GitHub 上公开更新。不过 Reddit 原帖正文被屏蔽了，具体界面长什么样、交...

## 推荐理由

这是一个 Reddit 社区作者做的本地 LLM 硬件规划器，不是大厂产品发布，但信息密度很高。我会先打个折：它更像一个持续更新的公开数据集和参考表，不是一键自动优化的工具。正文没披露数据更新频率的具体机制，但 130 多个 tok/s 来源和 150 多个评测视频让它比一般论坛帖子可信不少。对想自己攒机器跑模型的人来说，功耗和地区价格都列出来，省得自己到处翻，这点挺实在。

## 锐评

totosse17 做的这个 LLMRequirements 工具，本质上是一个帮你“看菜吃饭”的硬件规划表。你告诉它预算、想跑的模型，它给你推荐装机方案；反过来，你有现成机器，它也能告诉你适合跑哪些模型。目前公开的数据量不小：60 多套配置、50 多个模型，还附了 130 多个有来源标注的每秒 token 生成速度，以及 150 多个评测视频链接。每套方案会标出待机和满载功耗，价格也覆盖了多个地区，数据放在 GitHub 上公开更新，这点对想自己攒机跑本地模型的人比较实用。

但要注意，Reddit 原帖正文被屏蔽了，我们看不到工具的实际界面、交互逻辑和数据的更新频率。130 多个速度数据虽然标了来源，但测试环境是否统一、有没有区分量化精度，正文没披露。另外，功耗数据是实测还是估算，也没说明。这些缺口会让实际参考价值打折扣，建议先去 GitHub 仓库看一眼数据结构和更新日志再决定要不要照着配。