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AirLLM开源：70B模型可在单卡4GB显存运行

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AI 综述

AirLLM是一个开源项目，2026年10月12日登上GitHub趋势日榜。该项目核心机制为分层加载，显存占用取决于单层大小而非模型总量，从而实现70B参数模型在仅4GB显存的单GPU上运行，无需量化蒸馏技术。项目支持多款模型，包括Qwen3-32B、DeepSeek-V3（671B参数，约12GB显存需求）、Kimi K3（约3.72GB显存需求）。此外，AirLLM还支持FP8推理加速，可实现3倍速度提升，精度损失几乎可忽略。项目还支持Qwen3.8-Flash-Next（125B MoE模型）在6GB显存下进行训练。

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最新进展10月12日 20:33
AirLLM 开源：让 70B 模型在单卡 4GB 显存运行，无需量化蒸馏

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月12日
  1. GitHub 趋势日榜
    AirLLM 开源：让 70B 模型在单卡 4GB 显存运行，无需量化蒸馏

    AirLLM 是一个开源项目，核心机制是分层加载——显存占用取决于单层大小而非模型总量，从而实现 70B 模型在 4GB GPU 运行。项目支持 Qwen3-32B、DeepSeek-V3（671B，~12GB）、Kimi K3（~3.72GB）等多款模型，支持 FP8 推理加速（3 倍速度，几乎无精度损失），还支持 Qwen3.8-Flash-Next（125B MoE）在 6GB 显存下训练。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。