模型按机器选：Gemma 4 小模型在 L4 与两张本地显卡上的实测
来源：dev.to — 2026-10-27
📋 概述
作者用同一个 llama.cpp 构建、同一批模型文件、同一个 drafter 和同一套测试，把 Gemma 4 的 E2B 和 E4B（Google 量化感知训练的小模型）分别跑在 AWS EC2 G6 的 24 GB NVIDIA L4、8 GB 的 RTX 3050 桌面卡和 4 GB 的 GTX 1650 Ti 笔记本卡上，比较单用户与多用户的生成速度、drafter 在各卡上的增益、答案质量和成本。结论对预算敏感的人是好消息：单用户场景下 24 GB 的 L4 只比 8 GB 桌面卡快 1.2 到 1.3 倍，答案完全一样，因为 4 位小模型只占掉 L4 显存的 13% 到 29%，其余部分在空转。
🔑 核心要点
- E2B 配最佳 drafter 设置：1650 Ti 90.3、3050 151.2、L4 217.6 tok/s
- 桌面 3050 能给出 L4 的 69% 到 81%，不用 drafter 时比例更高
- L4 的价值在多用户并发（64 并发时是 3050 的 1.6 倍）和装得下更大模型
- 规则是让模型匹配硬件，也让硬件匹配模型，而不是默认买最大的卡
💡 金句
“For one user, the 24 GB L4 is 1.2-1.3x an 8 GB desktop card, with the same answers.”
译：单用户场景下，24 GB 的 L4 只是 8 GB 桌面卡的 1.2 到 1.3 倍，答案完全一样。
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