工具概览
ModelFit 是一个网站，提供 110 多个热门本地大语言模型的 VRAM 和 RAM 需求，包括 Kimi K3、Gemma 4、DeepSeek V4、Qwen 3.8、GLM-5 和 Llama 3.1。它通过提供各模型的结论和量化表格来回答“我能运行这个 LLM 吗？”。网站的大小数据取自 Hugging Face 上发布的实际 GGUF 文件，每天通过公开的 HF API 拉取，而非使用计算公式。
网站的差异化在于使用实测数据。当 config.json 已发布时，它用 GQA 公式精确计算 KV 缓存，并为 DeepSeek/Kimi 类架构提供 MLA 分支。它还根据每块 GPU 的内存带宽和 MoE 激活参数占比，估算解码速度（每秒 token 数）。mmproj、mtp 和视觉模块等辅助文件因不属于完整模型权重而被过滤掉。
ModelFit 提供多种工具：按“某用途最佳 LLM”排名的页面、交互式选择器、可为给定模型找出最便宜 GPU 的反向选择器，以及关于 VRAM 计算、量化和运行时的指南。它通过 API 端点和面向 AI 引擎的 llms.txt 提供机器可读的数据。网站每天自动重新生成，因此新模型大约在 24 小时内就会有结论页面。
定价
价格与限制可能变化，请以官网为准，并确认币种、付款周期、最低席位数和用量上限。
应用场景
- 团队用 ModelFit 检查某个特定 LLM 能否在自己的硬件上运行。
- 团队用 ModelFit 为特定 GPU 找到最佳 LLM。
- 团队用 ModelFit 确定运行给定模型最便宜的 GPU。
- 团队用 ModelFit 获取机器可读的数据供自己的工具使用。
- 团队用 ModelFit 获取关于 VRAM 计算、量化和运行时的指南。
- 团队用 ModelFit 通过 llms.txt 与 AI 引擎集成。
功能特性
AI 助手
自然语言界面
工作流自动化
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