文章总结： 文章在Ubuntu系统下测试了四个8-9B参数AI模型在8G显存环境中的性能表现。通过详细的驱动配置步骤释放显存，然后对比了qwen3.5、qwen3-vl、deepseek-r1和llama3.1的输出速度、显存占用和功耗。测试发现llama3.1速度最快达50.4TPS，qwen3.5出现复读机幻觉表现不佳，deepseek-r1和qwen3-vl较为均衡。文章为不同应用场景提供了模型选择建议和部署指导。 综合评分： 79 文章分类： AI安全,安全工具

几乎没有延迟，马上就识别到了问题，但是思考过程中，前半段是中文，后半段是英文。但好歹比3.5好使，用时两分半，一共输出6914 token，平均速度44.93 TPS，比3.5快了71 %。

运行过程中，显存占用6858 MB，功率105瓦，比9B模型资源消耗还多。

然后试试经典的deepseek-r1:8b。

ollama run deepseek-r1:8b --verbose

不愧是一代经典，仅用时34秒，一共输出1575 token，平均速度46.05 TPS，比qwen3-vl:8b稍微快一点点，大概2 %。

运行过程中，显存占用5504 MB，功率100瓦。

最后试试经典的llama3.1:8b。

ollama run llama3.1:8b --verbose

8.6秒，这也太快了！一共输出414 token，平均速度50.4 TPS，比deepseek-r1:8b又快了9 %。

运行过程中，显存占用5352 MB，功率100瓦。

当然，还有一个叫lucasmg/deepseek-r1-8b-0528-qwen3-q4_K_M-tool-true的模型，据说是deepseek-r1的qwen3优化版本，我们也试一下。

ollama run lucasmg/deepseek-r1-8b-0528-qwen3-q4_K_M-tool-true --verbose

杂交之后，回答用时56秒，一共输出2503 token，平均速度45.43 TPS，输出速度跟deepseek-r1:8b差不多，但是输出更长了。

运行过程中，显存占用5504 MB，功率99瓦。这不是一样的？

汇总一下：

这么看来，好像qwen3.5也没什么优势啊，还不如deepseek-r1和qwen3-vl更均衡。当然，追求速度，还是得看llama3.1。

这次横评不仅仅是为了跑分，而是为了给后端的自动化运维框架（例如ollama直接支持的OpenClaw应用）选拔大脑：

对于高频短促的日常脚本执行或英文文档查询，llama3.1:8b的50+ TPS是首选；但对于需要深入排查疑难杂症，deepseek-r1:8b的逻辑深度与输出速度是无可替代的；对于图片识别，qwen3-vl:8b也是一个不错的选择。

各位看官，如果你手头只有一张8G显存的显卡，你会选择哪个模型陪你打江山？是追求速度的Llama，还是追求深度的DeepSeek？

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本文转载自：铁军哥 衡水铁头哥 衡水铁头哥《8G显存跑AI：Llama3.1完胜Qwen3.5？Ubuntu下四大模型横评，速度竟差一倍！》