2C2G / 4C4G / 8C8G VPS 分别能跑什么 AI 应用？配置选择与性能预估

很多朋友看完老唐之前的 《VPS 部署 AI 大模型完全指南》 之后，最常问的问题就是：我现在手里这台 VPS，到底能跑什么 AI 应用？ 有的朋友手里是搬瓦工 1C1G 的入门套餐，有的是 2C2G 的建站机，有的升级了 4C8G 甚至更高配。配置不同，能跑的 AI 应用差别很大，花冤枉钱升级配置或者买了跑不动都不好。

本文老唐按照 VPS 常见配置分档（2C2G、4C4G、4C8G、8C8G），结合 Ollama 官方数据、社区测试报告以及老唐自己的部署经验，梳理出不同配置下能跑哪些 AI 应用，包括本地模型推理速度、Dify/Open WebUI 等平台的资源占用情况，给出每个配置档位的推荐玩法。

一、数据来源和参考说明

本文的数据主要来自以下渠道：Ollama 官方模型库的文件大小标注、社区用户的实测报告（知乎、博客园、GitHub Issues 等）、Ollama 和 Dify 官方文档的资源要求说明，以及老唐在搬瓦工 VPS 上的实际部署经验。为方便对比，老唐统一了以下参考条件：

需要说明的是，VPS 的 CPU 型号对推理速度影响很大。搬瓦工常用的 Intel Xeon E5 系列和较新的 AMD EPYC 系列之间可能有 30%-50% 的速度差距。另外不同 VPS 厂商的 CPU 频率、缓存大小也不一样，下面的数据仅供参考，实际表现以你自己的 VPS 为准。

二、2C2G：入门配置，AI 平台的起跑线

2 核 CPU、2GB 内存，这是很多朋友手里搬瓦工入门套餐的典型配置，也是腾讯云、阿里云轻量应用服务器的常见低配方案。

2.1 能跑本地模型吗？

基本跑不动。 2GB 内存扣掉操作系统占用（约 300-500MB），可用内存只剩 1.5GB 左右。Ollama 最小的模型 Qwen2.5:0.5b 量化后模型权重只有约 300MB，但加上 Ollama 运行时和 KV Cache 开销，实际内存占用在 500MB 左右。理论上能跑 0.5B 模型，但内存会非常吃紧，容易被系统 OOM Kill（内存不足直接杀进程）。

各模型在 2C2G 下的表现：

0.5B 的模型回答质量很差，基本只能做做简单的文本分类、格式转换之类的，稍微复杂一点的问题就开始胡说。1.5B 虽然加载了，但几乎吃光了全部可用内存，随时可能崩。

结论：2C2G 不建议跑本地模型。

2.2 能跑哪些 AI 平台？

2C2G 虽然跑不动本地模型，但跑一些轻量级的 AI 平台没问题，只要模型推理交给外部 API。

Dify 的问题在于它一套 Docker Compose 下来包括 API 服务、Worker、PostgreSQL、Redis、Nginx、Sandbox 好几个容器，吃内存比较凶。2C2G 能启动，但跑起来之后基本没什么余量了，多开几个浏览器标签页就可能卡。如果一定要在 2C2G 上跑 Dify，建议加 1-2GB 的 swap 空间应急。

2.3 2C2G 推荐玩法

• Open WebUI + DeepSeek API（或其他 OpenAI 兼容 API）：最佳方案，花几十块钱的 API 费用，体验满血版大模型
• n8n + API：搭建 AI 自动化工作流，处理邮件、内容生成等
• 如果同时还在这台 VPS 上跑网站（WordPress + 宝塔），那就只建议跑 n8n，Open WebUI 都可能有点挤

适合的 VPS 套餐： 搬瓦工 CN2 入门套餐（$49.99/年），或者腾讯云轻量 2C2G 方案。

三、4C4G：中配选手，开始有玩头了

4 核 CPU、4GB 内存，这个配置算是 VPS 里的”主流中配”。搬瓦工 CN2 GIA-E 的部分套餐、腾讯云轻量应用服务器的中档方案都在这个区间。

3.1 本地模型测试

4GB 内存终于可以认真跑一下小模型了。

3B 模型是 4C4G 配置的甜点。Qwen2.5:3b 在这个配置下大约 5-7 tokens/s，差不多就是正常打字的速度，个人用的话体验还行。DeepSeek-R1:1.5b 速度快一些，但推理能力不如 3B。

7B 模型量化后文件约 4.4GB，运行时实际内存占用约 5.2GB（含 KV Cache 和框架开销），4GB 内存的 VPS 完全装不下，加 swap 理论上能跑但会极其缓慢（swap 走磁盘 I/O），没有实用意义。

3.2 AI 平台测试

4C4G 跑 Dify 已经比较顺畅了，日常创建应用、对话、搭建 RAG 知识库都没什么问题。但如果想同时在本地跑模型 + Dify，3B 模型加上 Dify 一起差不多把 4GB 吃满，日常使用需要加 swap。

3.3 4C4G 推荐玩法

• 方案 A（推荐）：Dify + DeepSeek API。把 4C4G 的资源全部留给 Dify 平台，模型质量走满血 API，体验最好
• 方案 B：Ollama (Qwen2.5:3b) + Open WebUI。本地跑 3B 模型做私人助手，完全离线，数据不出服务器
• 方案 C：n8n + DeepSeek API + Open WebUI。轻量平台组合，同时有对话界面和自动化工作流

适合的 VPS 套餐： 搬瓦工 CN2 GIA-E 中档套餐，或腾讯云轻量 4C4G 方案。

四、4C8G / 8C8G：高配玩家，本地模型真正可用

8GB 内存是一个重要分水岭——7B 模型终于能跑了。4C8G 和 8C8G 的区别主要在 CPU 核心数，对推理速度有一定影响，但内存决定了能不能加载模型这个根本问题。

4.1 本地模型测试

几个关键发现：

1. 7B 模型在 8GB VPS 上终于稳定运行了。 模型占用约 5GB 内存，系统还剩 2-3GB，不会动不动 OOM。
2. CPU 核心数对速度影响明显。 同样是 7B 模型，8 核比 4 核快了大约 40-60%。如果预算允许，8C8G 比 4C8G 体验好很多。
3. 7B 是普通 VPS 的极限了。 14B 模型量化后需要约 9GB 内存，8GB 的 VPS 装不下。想跑 14B 以上需要 16GB 内存的机器。
4. DeepSeek-R1:7b 的推理质量比 3B 有质的飞跃。 代码生成、逻辑推理、中文写作都好了一大截，虽然比不上满血版 API，但作为私有部署方案已经相当不错。

4.2 AI 平台测试

8GB 内存最大的好处是可以同时跑 Ollama 本地模型 + 一个 AI 平台。Ollama 7B + Open WebUI 是最经典的组合，占用约 5.8GB，还有余量。Ollama 7B + Dify 就比较紧张了，建议加 2GB swap 作为缓冲。

4.3 4C8G / 8C8G 推荐玩法

• 方案 A（性价比最高）：Ollama (DeepSeek-R1:7b) + Open WebUI。私人 ChatGPT，本地模型质量不错，日常问答、代码辅助、文档处理都够用
• 方案 B（功能最全）：Ollama (Qwen2.5:7b) + Dify + swap。本地模型 + AI 应用平台一体化，可以搭建 RAG 知识库、Agent 智能体
• 方案 C（混合方案）：Dify + Ollama (3B 本地) + DeepSeek API。简单任务走本地 3B 模型省 API 费用，复杂任务自动切换到 API

适合的 VPS 套餐： 这个配置在搬瓦工常规套餐里不太好找（搬瓦工套餐普遍内存偏小），建议看腾讯云轻量应用服务器的 4C8G 或 8C8G 方案，或者搬瓦工 HONG KONG 机房的高配套餐。

五、各配置档位总结对照表

关于 VPS 价格： 以上配置对应的月成本因厂商差异很大。搬瓦工主力套餐内存普遍偏小（CN2 GIA-E 入门是 2C1G，$49.99/季），适合 2C2G 以下的轻量方案；4C8G 及以上配置建议考虑腾讯云轻量（国内线路，4C8G 约 ¥100-200/月）或 Contabo、RackNerd 等海外厂商（8C8G 约 $15-30/月），具体可参考老唐后续的 VPS 横评文章。

六、几条实用建议

1. 内存比 CPU 核心数更重要。 在选 VPS 跑 AI 模型的时候，优先看内存。4C8G 比 8C4G 更有用——前者能跑 7B 模型，后者连加载都加载不了。

2. 别忽视 swap 的作用。 即使内存够用，也建议设置 2-4GB 的 swap 空间作为安全网。设置方法：

# 创建 2GB swap 文件
sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

# 永久生效
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

3. API 调用是性价比之王。 除非你对数据隐私有硬性要求，否则”便宜 VPS + DeepSeek API”的组合永远比”贵 VPS + 本地模型”划算。DeepSeek API 百万 tokens 只要几块钱，个人用一个月的 API 费用可能还不到一杯奶茶。

4. 先确认 CPU 型号。 同样标注”4核”的 VPS，Intel Xeon E5-2680（2012 年的老 CPU，主频低、IPC 弱）和 AMD EPYC 7763（Zen 3 架构，IPC 高、缓存大）推理速度可能差一倍。llama.cpp（Ollama 底层推理引擎）对 AVX2 指令集有优化，较新的 CPU 通常支持更多 SIMD 指令，推理更快。买之前可以先开一台最低配的试试 CPU 型号（lscpu 命令查看），不合适就退。

5. 如果只想试试效果，先用 1.5B 模型。 DeepSeek-R1:1.5b 需要约 1.5GB 内存，4C4G 的 VPS 就能稳定跑，先体验一下部署流程，再决定要不要升级配置跑 7B。2C2G 也能勉强加载，但内存会很紧张，不推荐长期使用。

七、常见问题

Q：我的搬瓦工是 CN2 GIA-E 最低配（2C1G），能跑 AI 吗？

1GB 内存太小了，装个 Ollama 不加载模型就占 100 多 MB，加上系统本身的占用，基本没有空间给模型。建议只部署 Open WebUI 或 n8n 这种轻量平台，模型走 API。或者考虑升级到更高配置的套餐。

Q：VPS 部署 DeepSeek 模型需要多大内存？

看你要跑多大的模型。Ollama 默认使用 Q4_K_M 量化版本，模型文件大小和运行时内存占用是两回事（运行时因 KV Cache 和框架开销会比文件更大）。DeepSeek-R1:1.5b 运行时约需 1.5GB 内存，7b 约需 5.2GB，14b 约需 9-10GB。加上系统和其他服务的开销，建议分别对应 4GB、8GB、16GB 以上的 VPS。

Q：4C4G 跑 Dify 够不够？

只跑 Dify 平台（模型走 API）是够的，Dify 全套 Docker 容器大约占 1.6-1.8GB 内存，4GB 还有余量。但如果想在同一台机器上同时跑 Dify + Ollama 本地模型，那 4GB 内存只够跑 3B 以下的小模型，而且会比较紧张。

Q：CPU 推理 3-5 tokens/s 是什么体验？

大概就是看着字一个一个往外蹦，比正常打字慢一些。问一个简单问题，等 10-20 秒能看到完整回复。问一个复杂问题可能要等 30 秒到 1 分钟。个人用的话勉强能接受，但如果习惯了 ChatGPT 的秒回速度，会觉得有点煎熬。

Q：跑 AI 模型会不会影响 VPS 上其他服务？

会。Ollama 加载模型后会占用大量内存，CPU 推理时也会占满 CPU 资源。如果你的 VPS 上还跑着网站、数据库之类的服务，建议在 Ollama 的环境变量里设置 OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m（5 分钟无访问自动卸载模型），避免模型常驻内存影响其他服务。或者干脆用两台 VPS，一台跑网站，一台跑 AI。

八、下一步

根据你的配置档位，可以继续看老唐的对应教程：

• 所有配置通用：《VPS 部署 AI 大模型完全指南：从选配置到跑起来》
• 2C2G – 4C4G：后续会更新《VPS 部署 n8n + DeepSeek 打造 AI 自动化工作流》
• 4C8G 以上：《搬瓦工 VPS 部署 Ollama + Open WebUI：搭建私人 ChatGPT》

下面是搬瓦工最新购买教程。

• 搬瓦工购买教程：《2025 最新搬瓦工购买教程：新用户注册账户、选择套餐、支付宝付款》

下面是目前搬瓦工推荐方案。