Trong thời kỳ AI phát triển bùng nổ, việc sử dụng các mô hình AI lớn (LLMs, Diffusion, Code Models…) không còn là đặc quyền của các trung tâm dữ liệu. Với công nghệ quantization (như INT4), bạn hoàn toàn có thể chạy nhiều mô hình AI mạnh mẽ ngay trên máy tính cá nhân.
Bài viết này sẽ giúp bạn:
- Nắm rõ yêu cầu VRAM của các mô hình AI phổ biến
- Chọn model phù hợp với cấu hình máy
- Tận dụng tối đa GPU 4–24GB để chạy local AI
Biểu đồ so sánh VRAM cần thiết của các mô hình AI
Biểu đồ trên minh họa rõ ràng lượng VRAM (INT4) mà mỗi mô hình AI cần – từ những mô hình siêu nhẹ như Phi-2 đến những con quái vật như LLaMA 3 70B hay DeepFloyd IF.
Top mô hình AI chạy tốt <24GB VRAM
1. Tổng quan các mô hình AI mã nguồn mở nổi bật nhất 2025
| Tên mô hình | Loại | Tham số | VRAM cần | Tính năng nổi bật |
|---|---|---|---|---|
| LLaMA 2/3 | NLP | 7B–70B | 6–24 GB | Chuẩn ngành, hỗ trợ nhiều use-case |
| Qwen 2 | NLP | 7B–72B | 6–24 GB | Mạnh mẽ, hiểu tốt tiếng Trung & Việt |
| DeepSeek | NLP + Code | 7B–67B | 6–24 GB | Code tốt, có multi-modality |
| Stable Diffusion | Text-to-Image | – | 4–13 GB | Tạo ảnh từ text, hỗ trợ nhiều app |
| Mistral/Mixtral | NLP | 7B–12.9B | 4–8 GB | Nhanh, hiệu suất cao, open-weight |
2. So sánh hiệu suất mô hình NLP (Text AI)
| Model | MMLU (%) | GSM8K | HumanEval (Code) | Context |
|---|---|---|---|---|
| LLaMA 2-13B | 68.9 | 73.8 | 35.8 | 4K |
| Qwen2-14B | 72.6 | 79.2 | 44.0 | 128K |
| DeepSeek 33B | 71.1 | 76.5 | 45.6 | 16K |
| Mixtral 8x7B | 73.9 | 83.2 | 45.5 | 32K |
3. So sánh mô hình tạo ảnh AI (Image)
| Model | VRAM (INT4) | Tốc độ | Kích thước ảnh | Chất lượng |
|---|---|---|---|---|
| SD 1.5 | ~4 GB | Nhanh | 512×512 | Tốt |
| SD 2.1 | ~6 GB | TB | 768×768 | Rõ nét |
| SDXL 1.0 | ~11–13 GB | TB | 1024×1024 | Cực cao |
| SDXL Turbo | ~8–10 GB | Cực nhanh | 512×512 | TB |
4. Gợi ý chọn mô hình theo VRAM của bạn
| VRAM GPU | NLP đề xuất | Text-to-Image đề xuất |
|---|---|---|
| 4–6 GB | Mistral 7B, LLaMA 2-7B | SD 1.5, anime models |
| 8–12 GB | Qwen2-14B, DeepSeek-7B | SD 2.1, SDXL Turbo |
| 13–24 GB | Qwen2-72B, DeepSeek 33B+ | SDXL + Refiner |
5. Ứng dụng thực tế
| Ứng dụng | Mô hình phù hợp |
|---|---|
| Chat, tổng hợp văn bản | LLaMA, Qwen, Mistral |
| Viết code, hỗ trợ lập trình | DeepSeek, CodeLLaMA |
| Tạo ảnh, vẽ truyện tranh | Stable Diffusion (SDXL) |
| Ảnh mô tả sản phẩm | SDXL Turbo, SD 2.1 |
| Tạo chatbot AI website | Qwen2 + LangChain |
Lời kết
Năm 2025 chứng kiến sự bùng nổ mô hình AI mã nguồn mở: tối ưu hơn, mạnh hơn, chạy local tốt hơn bao giờ hết. Việc lựa chọn model phù hợp sẽ giúp bạn tiết kiệm tài nguyên và tăng hiệu suất công việc hoặc sáng tạo.
Bạn muốn:
- Chatbot AI cho doanh nghiệp?
- Tạo ảnh cho sản phẩm nhanh chóng?
- Trợ lý cá nhân giúp lập kế hoạch, viết lách?
Tất cả đều có thể làm trên máy tính của bạn, không cần đám mây!
