【显卡穷人俱乐部：8B以下本地模型怎么选？】最近Reddit上有个热帖引发了一场关于小参数本地模型的大讨论。提问者的需求很典型：想跑本地模型，显存有限，需要兼顾日常对话、研究和编程，审查别太严。社区给出的答案相当有料。目前公认的性价比之王是Qwen3 4B 2507版本。这个模型在7月经过更新重发，用BF16精度跑推理任务时，表现甚至超过同体积Q8量化的8B模型。质量就是硬道理。而Qwen3 VL 8B则是视觉模型里的标杆，本质上可以看作“加强版Qwen3 8B”，对话能力更强，只是用部分知识换了视觉能力。一个有意思的争论是：小模型到底该用Thinking模式还是Instruct模式？有位开发者给出了非常专业的分析：对于4B这个量级，Instruct几乎在所有场景下都更优。原因很直接——小模型的知识储备和推理能力有限，根本无法像前沿大模型那样通过深度思考实现突破。它们要么能理解任务，要么就是不能，中间没有“想通了”这个选项。更关键的是，Thinking模式会消耗大量token，而小模型的近因偏差更严重，思考完一大段后往往会忘记最初的严格要求。结构化输出、工具调用这些场景，Instruct模式的表现明显更稳定。另一个值得关注的模型是Gemma 3n E4B。这是个被低估的选手，推理和表达能力都很强，还支持图像和语音理解，完整版不到15GB，Q4量化后只要几个GB。有人认为它在理解力上超过了Qwen。而且它特别适合本地微调，低显存显卡也能跑。还有几个小众但值得一试的选择：Nanbeige 3B在创意写作上有独到之处；LFM2-8B-A1B是个MoE架构，8B参数但只有1B活跃，速度飞快；英伟达新出的Orchestrator-8B专门做任务调度，不自己回答问题，而是把复杂任务分配给不同工具处理。关于量化，有个容易被忽视的事实：量化对小模型的影响远比大模型严重。大模型即使压到Q2、Q3还能凑合用，小模型一压就明显掉智商。所以如果显存允许，小模型尽量跑高精度。最后是一个清醒的声音：如果你真的需要一个通用型助手来处理日常对话、研究和编程，8B以下的模型坦白说都不够用。它们可以在特定任务上通过精调达到很好的效果，但通用能力确实有天花板。这大概就是本地部署的现实：要么接受局限，要么升级硬件，要么老老实实用云端API。没有银弹，只有取舍。reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qcl54which_are_the_top_llms_under_8b_right_now