RigCheck 本地模型适配检查器

根据真实文件大小和 KV cache 判断你的显卡或 Mac 能否跑新模型

痛点

每次新开源模型出现，社区常按参数量×位数估算显存，结果与真实需求差距很大，导致下载后跑不起来。现有信息零散且缺乏可信来源。

方案

为每个模型提供检查器，使用仓库真实文件大小，按 llama.cpp 分配方式逐层计算 KV cache（含滑动窗口层、线性注意力层等），再与设备可用显存/内存比较；每个数字标注来源类型（官方/社区/估算/实测）。

用户

本地部署开源大模型的开发者、AI 爱好者、小型研究团队

MVP

支持主流开源模型和常见显卡/Mac 内存配置；输入模型和设备后输出能否运行及所需显存/内存；每个数字标注来源；提供按显卡、Mac 内存、显存档位浏览的页面

变现

免费基础查询，付费订阅获取高级筛选、批量对比和实测数据报告；可与云 GPU 租赁联盟推广

为何现在

开源模型迭代极快，本地运行需求旺盛，但准确评估工具稀缺，独立开发者可依靠实测数据建立壁垒。