方法一：在线网站
自动获取你的电脑配置，列出能运行的大模型，每秒的token等
缺点是有些自己魔改的显卡无法识别，只能推测GPU能力，无法判断CPU能力，仅供参考。
方法二：本地工具 llmfit
llmfit 是一个用 Rust 写的终端工具，专门解决"这个模型能在我电脑上跑吗"这个让人头疼的问题。
它是干什么的？
它能自动检测你的硬件（RAM、CPU、GPU），对每个模型从质量、速度、适配性、上下文长度四个维度打分，告诉你哪些模型能在你的机器上流畅运行。
目前数据库里收录了 157 个模型、覆盖 30 个提供商。
省去了"下载→跑不动→换量化版→再试"这种反复试错的痛苦。
安装方式
Linux / macOS 一行命令搞定：
curl -fsSL https://llmfit.axjns.dev/install.sh | sh
Windows 用 Scoop：
scoop install llmfit
常用命令
几个核心命令如下：
# 启动交互式 TUI 界面（默认）
TUI 界面怎么操作
用上下方向键或 vim 风格的 J/K 键切换列表；按 Enter 查看模型详情；按 F 键可以循环切换筛选条件——All（全部）、Runnable（可运行）、Perfect（完美适配）、Good（良好）、Marginal（勉强能跑）。
量化选择逻辑
llmfit 会按照 Q8_0 → Q6_K → Q5_K_M → Q4_K_M → Q3_K_M → Q2_K 的顺序往下找，选出在你的显存里能塞下的最高质量量化版本。如果满上下文装不下，它还会尝试用一半上下文再试一次。对于 Mixtral、DeepSeek 这类 MoE 架构的模型，它也考虑了只有部分参数同时激活的特性。
需要注意的局限
速度估算是计算出来的，不是实测值；"质量"评分基于参数量和模型声誉，不是真实评测；模型数据库也是静态的，昨天刚发布的新模型可能还没收录。
总体来说，如果你喜欢在本地跑 LLM，llmfit 能帮你快速缩小选择范围，非常实用。
