1
🇺🇸 Gemma 4 E4B
40 亿有效参数，多模态（文本+图像+音频）。140 种语言。适用于笔记本电脑和边缘设备。
排名原因
4B参数 — 在现代CPU上可正常运行（Q4下约5-10个令牌/秒）。
ollama run gemma4:e4b
Q4 VRAM
10 GB
Q8版本为12 GB
2026 年无 GPU（仅 CPU）最佳 LLM
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没有GPU？借助llama.cpp和Q4量化，现代1–7B规模的LLM也能在CPU上正常运行。需要8–16 GB内存，并接受5–15 token/秒的运行速度。以下是最佳选择。
排名
2
🇺🇸 Granite 4.1 3B Instruct
30 亿参数的稠密模型，采用 Apache 2.0 许可证，支持 12 种语言（含法语），131k 上下文，GQA 40Q/8KV。支持工具调用和代码中间补全（FIM）。发布于 2026 年 4 月 29 日。
排名原因
30 亿参数——在现代 CPU 上运行良好（Q4 量化下为 30–50 tokens/秒）。
ollama run granite4.1:3b
Q4 VRAM
2 GB
Q8 下为 3 GB
3
🇺🇸 Gemma 4 E2B
Gemma 4 E2B：有效参数 20 亿（总参数 51 亿），Q4 约需 3 GB 显存（Ollama 权重：QAT 下为 4.3 GB，默认为 7.2 GB）。支持文本和图像多模态，128k 上下文，Apache 2.0。
排名原因
2B参数 — 在现代CPU上正常运行（Q4模式下每秒处理30-50个token）
ollama run gemma4:e2b
Q4 VRAM
3 GB
5 GB，Q8 量化
4
🇺🇸 Granite 4.1
Granite 4.1（3B，Apache 2.0 许可证）：IBM Granite 4.1 系列的通用 Ollama 标签，128k 上下文，支持工具调用和编程。2026 年 5 月发布。
排名原因
30 亿参数——在现代 CPU 上运行良好（Q4 量化下为 30–50 tokens/秒）。
ollama run granite4.1
Q4 VRAM
1.7 GB
3.2 GB（Q8）
5
🇺🇸 OLMo 3 7B Think (SFT)
OLMo 3 7B 的「thinking」SFT 微调：逐步推理，16k 上下文，Q4 约需 4.2 GB 显存。100% 开放，Apache 2.0 许可证。
排名原因
7B参数——在现代CPU上可正常运行（Q4模式下每秒处理5-10个token）
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
Q4 VRAM
4.2 GB
Q8 量化下为 8 GB
6
🇨🇳 GLM 5.3 7B
GLM 5.3（智谱）：7B 稠密模型，专攻代码与推理，128k 上下文，Q4 量化约需 4.1 GB 显存。轻量级，可在配备 6–8 GB 显存的 GPU 上运行，采用 MIT 许可证。
排名原因
7B参数——在现代CPU上可正常运行（Q4模式下每秒处理5-10个token）
ollama pull glm-5.3
Q4 VRAM
4.1 GB
Q8 量化下占用 7 GB
7
🇺🇸 Granite 4.0 3B Vision
专用于企业文档信息提取的 3B VLM。OCR、表格、表单。
排名原因
30 亿参数——在现代 CPU 上运行良好（Q4 量化下为 30–50 tokens/秒）。
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.0-3b-vision
Q4 VRAM
2.2 GB
3.8 GB（Q8）
对比表
| 名次 | 模型 | Params | Q4 VRAM | 上下文 | 许可证 | 使用集成显卡／无显卡 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Gemma 4 E4B | 4B | 10 GB | 128 000 | Apache 2.0 | ✗ |
| #2 | Granite 4.1 3B Instruct | 3B | 2 GB | 131 072 | Apache 2.0 | ✗ |
| #3 | Gemma 4 E2B | 2B | 3 GB | 128 000 | Apache 2.0 | ✗ |
| #4 | Granite 4.1 | 3B | 1.7 GB | 128 000 | Apache 2.0 | ✗ |
| #5 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | ✗ |
| #6 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | ✗ |
| #7 | Granite 4.0 3B Vision | 3B | 2.2 GB | 16 384 | Apache 2.0 | ✗ |
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排名方法论
仅限 ≤ 8B 的模型——超过这一规模，CPU 的吞吐量就会过低。≤ 3B 的模型（在现代 CPU 上运行非常快）和采用宽松许可证的模型会获得大幅加分。
考虑的标准：
- 模型规模 ≤ 8B（理想情况下 ≤ 3B）
- CPU吞吐量 ≥ 5个token/秒
- 所需RAM ≤ 16 GB
- Q4质量可接受
评分完全透明：请参阅 我们的方法论 ，了解 VRAM/每秒令牌数的计算详情。
常见问题
真的可以不使用GPU来运行LLM吗？
是的——得益于 llama.cpp + Q4_K_M 量化，7B 模型在 Ryzen 7 CPU 或 Apple M1 上可达到 5–10 tokens/秒。对于交互式使用，建议选择 1–3B 模型（30–50 tokens/秒）。
需要多少 RAM？
7B模型Q4版本：至少8 GB RAM，推荐16 GB（模型本身约5 GB，其余用于操作系统和上下文）。3B模型：6-8 GB足够。1B模型：4 GB即可。
什么样的 CPU 适合运行 LLM？
核心越多、对AVX2/AVX-512的支持越充分越好。较新的Ryzen 7/9、Intel Core i7/i9以及Apple M1/M2/M3都很出色。优先选择高速内存（DDR5 > DDR4）：内存带宽往往比核心数量更容易成为性能瓶颈。
iGPU（Intel / AMD）能否提供帮助？
微小提升——iGPU 上的 Vulkan 相比仅使用 CPU 可提升 20-40%。效果不显著但值得考虑。在 Mac Apple 芯片上，集成显卡可通过 Metal 运行，且性能差异显著（即‘统一内存’模式）。