GTX 1060 跑 Qwen 35B 實戰：llama.cpp 從 3 tok/s 優化到 17 tok/s

Wed, 24 Jun 2026 10:07:45 +0800

6GB 顯存的 GTX 1060 能不能跑 35B 級別的大模型？

如果照傳統理解，第一反應多半是「不太現實」。35B 參數量太大，顯存只有 6GB，就算模型已經量化，也很容易遇到速度慢、記憶體爆掉、上下文拉不上去、跑一段時間就不穩定等問題。

但如果模型是 MoE 架構，再配合 llama.cpp 的分層卸載、CPU 記憶體承接和參數調校，情況就會變得有意思：它不一定能變成高階顯卡的體驗，但可以從「勉強能跑」優化到「日常測試可用」。

這篇按實作思路整理：目的不是神化 GTX 1060，而是講清楚低顯存顯卡跑 Qwen 35B 這類模型時，應該先看哪裡、調哪裡、怎麼判斷瓶頸。

先說結論

低顯存顯卡跑 35B 模型，關鍵不是把所有東西都塞進顯存，而是讓 GPU 只承擔最值得加速的部分。

大致思路是：

先能跑起來
-> 看預設速度為什麼慢
-> 調整 GPU 卸載層數
-> 利用 MoE 特性減少不必要負擔
-> 修復記憶體和快取瓶頸
-> 再拉上下文長度
-> 最後處理穩定性

如果一開始就盯著「顯存不夠怎麼辦」，很容易走偏。更實際的目標應該是：讓顯存、記憶體、CPU、磁碟和上下文快取配合起來，而不是只看顯卡型號。

準備環境

這種玩法建議先準備好幾個條件：

一張 6GB 顯存左右的 NVIDIA 顯卡，例如 GTX 1060 6GB；
足夠的系統記憶體，越低越容易卡在 swap 或 OOM；
已經編譯好 CUDA 版本的 llama.cpp；
一個適合低顯存嘗試的量化模型檔；
能接受速度不是雲端 API 等級；
會查看顯存、記憶體和程序占用。

可以先用下面這些命令確認環境：

1
2
3

nvidia-smi
free -h
./llama-cli --help

如果 nvidia-smi 看不到顯卡，或者 llama.cpp 沒有 CUDA 支援，後面再怎麼調參數都不會有理想效果。

第一步：先讓模型跑起來

不要一上來就追求 17 tok/s。第一步只看一件事：模型能不能正常載入並輸出。

一個基礎命令通常長這樣：

./llama-cli \
  -m /path/to/model.gguf \
  -p "用三句話解釋什麼是 MoE 模型" \
  -n 128

如果這一步都失敗，先不要急著加 GPU 參數，優先檢查：

模型檔路徑是否正確；
模型量化格式是否被目前的 llama.cpp 支援；
系統記憶體是否足夠；
是否下載了錯誤版本的模型；
目前二進位檔是否支援對應模型架構。

能跑起來以後，再開始優化速度。

為什麼預設速度可能只有 3 tok/s

低顯存環境下，預設參數慢通常不是單一原因造成的。

常見瓶頸有這幾類：

瓶頸	表現	處理方向
GPU 卸載太少	顯卡很閒，CPU 很忙	增加可承受的 GPU offload
卸載太激進	顯存爆掉或頻繁報錯	降低卸載層數
記憶體頻寬不夠	CPU 占用高但 token 慢	減少無效開銷，換更合適量化
上下文太大	一開始就很慢或記憶體暴漲	先用小上下文測試
swap 介入	系統卡頓明顯	增加記憶體或降低參數
批次參數不合適	prompt 處理慢	調整 batch 相關參數

所以調校時不要只看 tok/s 數字。建議同時開著：

1
2

watch -n 1 nvidia-smi
htop

觀察 GPU 顯存、GPU 利用率、CPU 占用和系統記憶體是否同步變化。

第二步：調整 GPU 卸載

llama.cpp 裡最常見的加速思路，是把部分層卸載到 GPU。

常用參數是：

-ngl 20

或者完整一點：

./llama-cli \
  -m /path/to/model.gguf \
  -p "寫一個本地大模型調校 checklist" \
  -n 256 \
  -ngl 20

這裡的 20 不是固定答案。低顯存顯卡要一點點試：

-ngl 10
-ngl 15
-ngl 20
-ngl 25

每次調整後看三件事：

是否能正常啟動；
顯存是否接近打滿；
tok/s 是否真的提升。

如果顯存已經頂滿，再繼續加 -ngl 只會讓程式更不穩定，不一定更快。

第三步：理解 MoE 為什麼重要

MoE 模型和普通 dense 模型不太一樣。

MoE 的核心特點是：模型參數總量很大，但每次推理不一定啟用全部專家。也就是說，標稱 35B 不代表每個 token 都要完整跑一遍 35B 的全部計算。

這也是低顯存顯卡有機會嘗試的關鍵原因。

但要注意兩點：

MoE 不是免費魔法，模型檔仍然很大；
顯存不夠時，仍然需要 CPU 記憶體承擔大量資料。

所以優化 MoE 模型時，重點是把真正高頻、值得加速的部分交給 GPU，把顯存用在刀口上。

第四步：處理記憶體瓶頸

很多人以為低顯存跑不動，只是顯存問題。實際上更常見的是顯存、記憶體、快取一起卡。

如果執行時系統記憶體接近耗盡，或者 swap 開始大量使用，速度會明顯下降。可以用：

free -h

或者：

`1`	`vmstat 1`

觀察是否出現頻繁 swap。

優化方向包括：

換更小的量化版本；
降低上下文長度；
降低 batch；
減少並行任務；
關閉不必要的背景程式；
確保模型放在速度較快的 SSD 上；
給系統留足記憶體餘量。

如果系統記憶體本身太小，6GB 顯卡再怎麼調也很難舒服。

第五步：上下文長度不要一開始拉滿

很多模型預設宣傳支援很長上下文，但低顯存機器不要一開始就拉滿。

建議先從較小上下文開始：

-c 4096

確認穩定後再嘗試：

-c 8192

再往上加時，要觀察記憶體和速度變化。

上下文越長，KV cache 壓力越大。低顯存設備上，長上下文通常比單純生成短回答更容易暴露問題。

如果你的目標只是本地問答、程式碼片段解釋、短文本摘要，沒必要一開始追求特別大的上下文。

第六步：關注 batch 參數

llama.cpp 的 batch 參數會影響 prompt 處理和生成表現。不同版本參數名稱可能略有變化，可以先看說明：

`1`	`./llama-cli --help`

常見思路是：

prompt 很長時，適當調 batch 可能改善處理速度；
顯存緊張時，batch 太大可能導致不穩定；
不要照抄別人的數值，按自己機器測試。

調參時建議一次只改一個參數。

比如先固定模型、上下文和 -ngl，再嘗試 batch。否則你很難判斷到底是哪一個參數帶來了變化。

第七步：記錄自己的五個關鍵參數

低顯存本地推理最怕「今天能跑，明天忘了怎麼配」。

建議每次測試都記錄這幾個參數：

參數	記錄什麼
模型檔	模型名稱、量化版本、檔案大小
GPU 卸載	`-ngl` 或相關卸載參數
上下文長度	`-c` 數值
batch	batch / ubatch 等相關設定
結果	tok/s、顯存、記憶體、是否穩定

可以簡單寫成：

model: Qwen-xx-35B-xxx.gguf
gpu: GTX 1060 6GB
ngl: 20
ctx: 4096
batch: 預設
speed: 約 17 tok/s
status: 短文本穩定，長上下文需繼續測試

這樣下次換模型或換機器時，就能快速對比。

一個更穩的測試流程

推薦按這個順序做：

不加 GPU 卸載，確認模型能載入；
加較低 -ngl，確認能輸出；
逐步提高 -ngl，找到顯存臨界點；
固定 -ngl，調整上下文長度；
固定上下文，再測試 batch；
用同一段 prompt 對比 tok/s；
跑 10 到 20 分鐘，觀察是否穩定；
記錄最終參數。

不要每次換一個 prompt 測速度。prompt 不同，結果沒有可比性。

可以準備一個固定測試提示詞：

`1`	`請用 800 字解釋 MoE 模型為什麼適合低顯存推理，並給出三個注意事項。`

每輪都用同一個提示詞，才方便判斷優化是否真的有效。

常見失敗嘗試

低顯存調大模型時，這幾類操作很容易浪費時間：

1. 盲目拉高 GPU 卸載層數

看到 -ngl 提升速度，就一直往上加。

問題是 GTX 1060 只有 6GB 顯存，越過臨界點後，程式可能直接報錯，或者看似啟動了但執行不穩定。

2. 一開始就拉超長上下文

長上下文對記憶體和 KV cache 壓力很大。先用短上下文把模型跑穩，再擴上下文更實際。

3. 只看平均 tok/s

tok/s 是重要指標，但不是唯一指標。

你還要看：

首 token 延遲；
prompt 處理速度；
顯存是否溢出；
長時間執行是否穩定；
系統是否卡到影響其他操作。

4. 不記錄參數

本地推理調校經常需要反覆試。沒有記錄，很容易陷入「剛才那個能跑的參數是多少來著」的循環。

適合 GTX 1060 的預期

GTX 1060 這類老顯卡適合做什麼？

適合：

學習 llama.cpp；
測試 GGUF 模型；
跑短文本問答；
做本地模型參數實驗；
體驗 MoE 模型的低資源執行方式；
驗證某個模型是否值得換更好硬體部署。

不太適合：

高併發服務；
超長上下文重度使用；
多使用者同時推理；
大規模 RAG 生產環境；
對延遲非常敏感的即時應用。

把 GTX 1060 當成實驗機器，它很有價值。把它當成生產級大模型伺服器，就容易失望。

一句話總結

6GB 顯存跑 Qwen 35B 這類模型，真正的重點不是「硬塞進顯卡」，而是用 llama.cpp 把 GPU 卸載、MoE 特性、系統記憶體、上下文長度和 batch 參數協調起來。

如果你手裡剛好有 GTX 1060 這種老顯卡，可以按這個順序試：

`1`	`先跑通 -> 調 -ngl -> 看顯存 -> 控上下文 -> 查記憶體 -> 測 batch -> 記錄 tok/s`

從 3 tok/s 到 17 tok/s，不靠玄學，靠的是一步步把瓶頸拆開。

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