# Reddit 网友在 6GB 显存的笔记本 4050 上跑了 20 个小模型的速度对比

> 原标题：Benchmarks of 20 small LLMs on a 6GB RTX 4050

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-06-02T16:16:35.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/32874
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tuvs6l/benchmarks_of_20_small_llms_on_a_6gb_rtx_4050/

## 摘要

这篇帖子本身被 Reddit 的安全策略拦住了，正文内容没抓到，只留下一个“被网络安全屏蔽”的提示。从标题和已有的英文摘要看，作者用 LM Studio 的接口测了 20 个小模型，统一在 6GB 显存的 RTX 4050 上跑，每个模型在 1k、8k、32k 三种上下文长度下各测了 5 次速度。目前能看到的唯一具体数据是 unsloth/lfm2.5...

## 推荐理由

我会先打个折，来源是 Reddit 帖子，权威性一般，但内容本身很实在。作者没搞虚的，就是拿 20 个模型在 LM Studio 里用 6GB 4050 实测，把速度、显存占用都列出来。对想本地跑小模型的人来说，这比看论文里的 A100 数据有用得多。正文没披露测试用的量化精度和具体 prompt，这点信息缺口让结论不能直接照搬，但作为一张低显存显卡的参考表，已经够用了。

## 锐评

这条链接本身是个“被屏蔽”的残骸，Reddit 返回了 403，我们拿到的正文只有安全拦截提示，没有完整的 20 个模型对比表格。从标题和英文摘要能拼出一点信息：作者用 LM Studio 的接口，在 6GB 显存的 RTX 4050 上统一测了 20 个小模型，每个模型在 1k、8k、32k 三种上下文长度下各跑 5 次取速度。目前唯一露出的具体数字是 unsloth/lfm2.5-vl-1.6b，在 1k 上下文时跑到 207 tok/s，同时只占 3GB 显存——这个吞吐量在 6GB 卡上算很亮眼，说明小模型做本地推理确实能兼顾速度和显存。

但整篇评测的可靠性要打很大折扣。第一，我们看不到完整的 20 个模型列表、测试提示词、量化精度和采样参数，没法判断对比是否公平。第二，只测速度不测质量，不知道这些模型在长上下文下会不会胡说八道。第三，正文被屏蔽意味着原始数据可能已经丢失，后续想复现或核对会很困难。如果你正好在找 6GB 卡能跑的小模型，这条帖子只能当个引子，真正选型还得自己拿具体任务跑一遍。