跑AI大模型需要高性能笔记本，核心配置包括大显存显卡（如RTX 4060 Ti 16GB以上）、多核CPU（如AMD Ryzen 9 9950X）和大容量内存（32GB起步）。轻薄本需搭载酷睿Ultra处理器（如Ultra 9 285H）和NPU单元，支持本地运行7B-14B参数模型，而旗舰游戏本（如ROG枪神9Plus）可训练20B+模型。
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显卡显存是关键：NVIDIA显卡（如RTX 4090 24GB）凭借CUDA生态优势，显存容量直接决定模型规模。RTX 4060 Ti 16GB是入门门槛，可流畅推理7B模型；RTX 5090支持多卡并行，适合20B+训练。AMD显卡仅推荐ROCM开发者使用。
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CPU与内存协同：多核CPU（如Ryzen 9 9950X）提升并行计算效率，搭配高频DDR5-6400内存（64GB**）可加速数据预处理。轻薄本依赖酷睿Ultra处理器的NPU（如Ultra 9 285H的77 TOPS算力）实现低功耗AI任务。
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存储与散热设计：1TB PCIe 4.0 SSD确保模型加载速度，QLC颗粒需避免。双风扇+液金散热（如ROG幻16 Air）维持长时间高负载稳定，电源需850W以上金牌认证。
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轻薄本也能跑模型：通过Ollama工具和4-bit量化技术，酷睿Ultra笔记本（如华硕灵耀14 2025）可运行DeepSeek 7B模型（14 tokens/s），适合移动办公。但14B模型速度减半，需权衡性能与便携性。
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品牌与场景选择：创意工作者推荐联想YOGA Pro 14s（内置AI助手），游戏与生产力用户可选ROG枪神9Plus（RTX 5090显卡）。预算有限则考虑宏碁非凡Go AI（酷睿Ultra5+32GB）。
提示：优先按显存＞内存＞CPU升级硬件，量化技术和云算力可缓解本地压力。购买前参考最新评测，确保配置匹配模型规模。