TideRank로컬 대형 모델 VRAM 계산기로, GPU 또는 Apple 칩을 선택하면 실행 가능한 오픈소스 모델을 확인하고 추천 및 실행 명령을 제공합니다.
페이지 제목:Local LLM VRAM calculator — which LLM can your GPU or Mac run? | RunMyLLM
개요
데이터는 매주 업데이트되며, 추정치 설명은 데이터 안내
AI 해석
대형 모델이 랜딩 페이지 내용을 기반으로 정리했으며, 추측성 판단은 명시되어 있습니다.
오픈소스 대형 모델을 로컬에서 실행하려는 사람이 자신의 그래픽카드나 Mac VRAM에 어떤 모델, 어떤 양자화, 얼마나 긴 컨텍스트가 들어가는지 모른다.
이전
포럼 글, Reddit 토론, 흩어진 표로 가중치와 KV cache를 수동 추정하며 모델 다운로드를 반복 시행착오한다.
지금
기기를 먼저 고르고 용도를 고르면 적합 모델, 양자화 크기, KV cache, 예상 tokens/s와 실행 명령 한 줄을 바로 볼 수 있다.
이에 비해
대부분의 유사 서비스는 가중치 크기만 계산하지만, 이 제품은 KV cache, 컨텍스트 길이, 속도 예측, 추천 모델을 작업 시나리오별로 함께 제공한다.
타깃 고객:로컬 배포 애호가, AI 인디 개발자, GPU 또는 Mac을 구매하려는 개발자 핵심 포인트:용도별 추천 모델을 바로 제공해 직접 고를 필요 없음, KV cache와 컨텍스트를 반영해 결과가 실제에 더 가까움, 바로 실행 가능한 명령 한 줄 포함 유료 전환 의향:낮음
방문량 약 2.9만, 성장 186%로 빠르게 상승하는 초기 단계이며, 도구형 트래픽이 성장하는 시기다.
주로 'local llm vram calculator', 'which llm can my gpu run' 같은 롱테일 검색과 모델 카탈로그 주간 업데이트로 인한 재방문이 중심인 것으로 추정된다.
진입장벽은 다소 낮아 계산 로직은 복제되기 쉽고, 강점은 모델 카탈로그 주간 업데이트, 작업 지향 추천, 명령 생성이 만드는 사용 습관에 있다.
페이지에서 결제 채널과 가격 단서가 감지되지 않아 현재는 무료일 가능성이 높고, 구독이나 유료 진입점은 보이지 않는다.
검색, 백링크 및 수익화
핵심 키워드
local llm vram calculatorwhich llm can my gpu runllm vram calculatorbest local llm for my vramrun llm on apple silicon백링크 및 배지
aiarticlepricer.com결제 채널 및 가격
감지되지 않음
{
"domain": "runmyllm.com",
"name": "RunMyLLM",
"title": "Local LLM VRAM calculator — which LLM can your GPU or Mac run? | RunMyLLM",
"description": "The local LLM VRAM calculator: pick your GPU or Apple Silicon chip and see which open-weight LLMs fit — with a recommended model per job (coding, reasoning, vision, agents, speed), quantised weight sizes, KV cache at your context length, estimated tokens per second, and the command to run it. Catalogue updated weekly.",
"desc_zh": "로컬 대형 모델 VRAM 계산기로, GPU 또는 Apple 칩을 선택하면 실행 가능한 오픈소스 모델을 확인하고 추천 및 실행 명령을 제공합니다.",
"cat1": "[\"编程与开发\", \"研究与数据\"]",
"cat2": "[\"本地模型部署\", \"显存与硬件选型\", \"开源模型对比\"]",
"site_type": "[\"关键词驱动\"]",
"keyword_type": "长尾词",
"model_family": null,
"model_version": null,
"status": "正常",
"registered": "2026-08-21",
"rank": 401048,
"visits": 28801,
"visits3": "[10071, 10071, 28801]",
"growth": 186.0,
"dr": null,
"tech": "[]",
"analytics": "[]",
"payments": "[]",
"pricing": "[]",
"monetization": "[]",
"monetization_score": 36.1,
"keywords": "[\"local llm vram calculator\", \"which llm can my gpu run\", \"llm vram calculator\", \"best local llm for my vram\", \"run llm on apple silicon\"]",
"outbound": "[\"aiarticlepricer.com\"]",
"badges": "[]",
"seo": "{\"words\": 753, \"lang\": \"en\", \"internal\": 53, \"outbound\": 1, \"images\": 0, \"images_no_alt\": 0, \"schema\": []}",
"insight": "{\"problem\": \"오픈소스 대형 모델을 로컬에서 실행하려는 사람이 자신의 그래픽카드나 Mac VRAM에 어떤 모델, 어떤 양자화, 얼마나 긴 컨텍스트가 들어가는지 모른다.\", \"before\": \"포럼 글, Reddit 토론, 흩어진 표로 가중치와 KV cache를 수동 추정하며 모델 다운로드를 반복 시행착오한다.\", \"now\": \"기기를 먼저 고르고 용도를 고르면 적합 모델, 양자화 크기, KV cache, 예상 tokens/s와 실행 명령 한 줄을 바로 볼 수 있다.\", \"vs\": \"대부분의 유사 서비스는 가중치 크기만 계산하지만, 이 제품은 KV cache, 컨텍스트 길이, 속도 예측, 추천 모델을 작업 시나리오별로 함께 제공한다.\", \"audience\": [\"로컬 배포 애호가\", \"AI 인디 개발자\", \"GPU 또는 Mac을 구매하려는 개발자\"], \"hooks\": [\"용도별 추천 모델을 바로 제공해 직접 고를 필요 없음\", \"KV cache와 컨텍스트를 반영해 결과가 실제에 더 가까움\", \"바로 실행 가능한 명령 한 줄 포함\"], \"pay_willingness\": \"低\", \"growth\": \"방문량 약 2.9만, 성장 186%로 빠르게 상승하는 초기 단계이며, 도구형 트래픽이 성장하는 시기다.\", \"acquisition\": \"주로 'local llm vram calculator', 'which llm can my gpu run' 같은 롱테일 검색과 모델 카탈로그 주간 업데이트로 인한 재방문이 중심인 것으로 추정된다.\", \"moat\": \"진입장벽은 다소 낮아 계산 로직은 복제되기 쉽고, 강점은 모델 카탈로그 주간 업데이트, 작업 지향 추천, 명령 생성이 만드는 사용 습관에 있다.\", \"money\": \"페이지에서 결제 채널과 가격 단서가 감지되지 않아 현재는 무료일 가능성이 높고, 구독이나 유료 진입점은 보이지 않는다.\"}",
"is_sample_revenue": 0,
"is_new": 1,
"reg_relaxed": 0,
"updated_at": "2026-10-18T01:31:32+00:00"
}
유사 사이트
같은 분류에서 추정 트래픽이 가장 비슷한 사이트.