为什么我的256G内存+24G显存无法让LM Studio跑deepseek-v4-flash？

[书呆子]

我只是觉得很难理解，为什么LM Studio官方提供的下载链接，费了好大力气下载下来，最后居然不能运行。另外像LTX、WAN、Z Image这些图像生成模型也都无法在LM Studio中加载，出错信息与上面deepseek是相同的。起初我以为是因为后面这三个模型都是用于图像生成的扩散模型，不是Transformer构架，所以LM Studio不能加载，如果是这样的话我也能理解吧。但是现在连deepseek都不能加载，这ds不可能不是transformer构架吧！所以我实在非常迷惑，不知道这其中的原因。是LM Studio太拉垮？还是他们上传的deepseek-v4-flash量化版本有问题？

[书呆子]

LTX、WAN、Z Image这三个模型对显存或者内存的要求都不高，我的设备肯定是可以运行的，但貌似只能用在comfyUI中（我对这个不了解，虽然下载了但还没正儿八经用过），从来没听说谁在LM Studio或者Ollama、LAMMA.CPP上面用过。

[kos or]

這個是要用CPU 推動 deepseek-v4-flash嗎？GPU Offload = 1

[Don Zhu 0]

我看大家都是使用llama.cpp,是不是它比lm studio更好更直接？

[566656661]

@Don-Zhu-0

llama.cpp只是引擎, LM Studio是UI

[Don Zhu 0]

@566656661 感谢您的回复帮我解惑

[stxpnet]

再说了,生产级要跑起来,有个比较简单的公式, 模型权重要小于 显存的66%左右.比如我24G显卡,一般我都找18G以下的模型,这样才有足够的显存留给框架和KVCACHE . 你的这种情况那个模型都160G了, 按公式算也要 240G+. 不过FASTLLM的原理应该是把有些不重要的权重放在SSD上面了. 要怎么拆显存+内存 账本你可以问下高级AI.

[书呆子]

@kos-or 我怕显存不够，已经尽量降低显存占用了，但还是根本无法加载模型。速度快慢是一回事，能不能运行是另外一回事。实在不行也只有尝试其它模型了。

[kos or]

@书呆子 等你跑完大概Deepseek-V5-flash 又要等你測試了 先弄現實場景可以產生生產力的, 除非你是實驗室研究員或科學家;
Deepseek-V4-flash 有人用DGX Spark 128GB x 2 兩台跑才有現實實用性

[ye9ok]

@书呆子 说:

图像生成模型也都无法在LM Studio中。肯定啊，LMS就不是干这个的，好比你让电工去烧锅炉……