【2026】KTransformers 完全指南：24GB VRAM 就能跑 DeepSeek-R1 的 CPU-GPU 协作框架，面向初学者

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「想在自己的 PC 上运行 DeepSeek-R1 这种巨型 AI」 「但 GPU 内存（VRAM）不够，放弃了……」

2026 年当下值得关注的技术，就是 KTransformers。

使用它，只需 24GB VRAM 就能运行 DeepSeek-R1 级别的巨型模型。通常需要数百 GB 内存的模型，现在可以在消费级高端 PC 上运行。

本文以初学者也能看懂的方式，完整讲解 KTransformers 的原理与上手所需的一切。

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本文你将了解

• KTransformers 是什么（原理）
• 为什么「低配 PC 能跑巨型 AI」
• 所需硬件（CPU・GPU・内存）
• 安装与运行概要
• 推荐配置

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什么是 KTransformers

KTransformers 是由清华大学 MADSys Lab 等开发的 CPU 与 GPU 协作、加速 LLM（大语言模型）推理的开源框架。

简单说，就是 「把 AI 计算分配到 GPU 和 CPU 各自擅长的位置」 的技术。

为什么厉害

巨型 MoE（混合专家）模型每次只使用部分参数。KTransformers 会：

• 常用专家（热） → 放入 GPU 内存
• 不常用专家（冷） → 放入 CPU 内存（RAM）

通过这种「智能分配」，在节省 GPU VRAM 的同时运行巨型模型。

热/冷专家分配概念图

业绩（官方基准）

• 24GB VRAM 运行 DeepSeek-R1 / V3（通常需要数百 GB）
• 最大 3–28 倍速度提升
• 2026 年从「Day0（发布当天）」起支持 DeepSeek-V4-Flash、GLM-5.2、MiniMax-M3 等

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所需硬件

整理运行 KTransformers 的最低硬件要求。

要点： GPU 的 VRAM 足够的话，RAM 越多能跑的模型越大。迷你 PC 等节省空间配置也能下功夫运行。

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安装概要

官方 Quick Start 非常简单。

cd kt-kernel
pip install .

之后准备支持模型（DeepSeek-V3/R1、Kimi-K2、GLM-5 等）的量化权重，在配置文件中指定「哪些专家放 GPU、哪些放 CPU」即可。

详细步骤请参考官方文档（kvcache-ai.github.io/ktransformers）。

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常见问题（FAQ）

Q1. 可以免费使用吗？

可以，KTransformers 是开源（免费）软件。可以自由地在自己的 PC 上运行。

Q2. Mac 能跑吗？

支持 CPU 后端（AVX2 等），但 GPU 优化以 NVIDIA（CUDA）和 Intel/AMD 为主。Mac（Apple Silicon）上的运行可能受限。

Q3. 8GB VRAM 能跑吗？

小模型可以，但要跑 DeepSeek-R1 级别，24GB 以上 VRAM 更现实。虽然设计上用 RAM 覆盖很多，但仍需要一定程度的 GPU。

Q4. 能微调吗？

可以，通过 LLaMA-Factory 联动进行 SFT（监督微调）。有在 4×RTX 4090 上微调 DeepSeek-V3 的业绩。

Q5. 难吗？

会用 Python 和 pip 的话，基本只需 pip install。模型准备和配置需要一些学习，但官方教程很充实。

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总结

KTransformers 是 通过 CPU-GPU 协作实现「24GB VRAM 跑巨型 AI」的革命性框架。

• 清华大学等开发的开源软件
• 通过热/冷专家的智能分配实现低 VRAM
• DeepSeek-R1 级别在 24GB VRAM 上运行（最大提速 28 倍）
• 所需：「24GB VRAM GPU + 大容量 RAM」

想做本地 AI 的人，这是 2026 年当下最值得关注工具之一。先从确认自己 PC 的配置开始吧。

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