Daily Local LLM Benchmark Snapshot: Decisions You Can Use (2026)

今日更新内容

本次更新整合了最新验证的本地推理测量结果，并将其转化为实用的部署决策。

已验证的基准锚点

• gpt-oss:20b: 166.0 tok/s | 延迟 1256 ms | 测试 2026-03-15T12:17:40Z
• qwen3-coder:30b: 159.9 tok/s | 延迟 999 ms | 测试 2026-03-11T04:17:51Z
• qwen3:8b: 137.2 tok/s | 延迟 1488 ms | 测试 2026-03-15T12:17:40Z
• ministral-3:14b: 89.3 tok/s | 延迟 2087 ms | 测试 2026-03-15T12:17:40Z
• qwen2.5:14b: 84.9 tok/s | 延迟 975 ms | 测试 2026-03-11T04:17:51Z

决策指南

1. 如果您的目标模型在 VRAM 中有足够的余量，优先选择本地部署以获得可预测的延迟和更低的长期成本。
2. 如果 p95 延迟或吞吐量未达到生产目标，将本地部署作为基线，仅在高峰期突发至云端。
3. 如果故障率上升（内存不足/重试次数激增），请在横向扩展之前降低量化级别或减少并发负载。

操作清单

• 在代表性提示长度下验证 tokens/s 和延迟。
• 按模型和量化级别跟踪内存不足和重试次数。
• 每周重新计算本地硬件与云租赁的盈亏平衡点。

后续行动

• 估算适配性：/en/tools/vram-calculator/
• 硬件路径：/en/affiliate/hardware-upgrade/
• 云端备用方案：/go/runpod 和 /go/vast

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