为了完成毕业设计，他想搞清楚一家小公司要在本地跑语言模型，到底需要什么样的硬件。他的办法很原始：下载一个模型，看着它崩溃或者慢得像爬，再换一个量化版本重来。后来他干脆把这个过程做成了工具，取名 Jaull。

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Jaull 是一个带终端界面的开源 Python 工具。它会检测你的 CPU、内存、GPU 以及可用的后端，再问几个简单问题——你打算拿它做什么、最在意什么、需要哪些语言、是否商用——然后只用元数据在 Hugging Face 上检索。最终给出最多五个具体方案，每个方案都对应确切的文件、运行时、后端和 GPU 卸载配置，并附上它为什么排在这个位置。

估算和实测分开

Jaull 按组件估算内存：权重、KV 缓存、额外开销、余量，并把内存和显存当作两个池子分别计算，因此能告诉你先耗尽的是哪一个。想验证的话，可以在自己机器上运行、跑基准测试或给方案打分。每条结果都会连同文件的 SHA-256、机器信息和测试协议一起保存，只有与某个方案匹配的结果才能改变推荐顺序。一个 Q5_K_M 文件的基准成绩，说明不了旁边那个 Q6_K 的表现。

他在自己的 RTX 2060 上得到了一些数字：1.2B 模型在指令遵循上大幅胜过 1.5B 模型，这本身就是不该按参数量排名的好理由。

他做错的地方

第一版卸载策略让大部分 GPU 闲置。在 Qwen2.5-7B 上只跑到 21.5 tok/s，而把所有层都放到 GPU 上、只多占 133 MB 显存，就能到 59.4。修正公式之后，同样的运行达到了 44.9。

他还做过一个每秒 token 数预测器。一个简单版本给某个模型估了 170 tok/s，实测只有 18。他把预测功能从界面里删掉了，现在 Jaull 只在实测之后才显示速度。

有些数字根本测不了。在负责驱动显示器的 GeForce 上，Windows 不会按进程报告显存占用，Jaull 在那里会直接标注“不可比较”。

用法是克隆仓库、进入目录、同步依赖，然后直接运行。拿推荐不需要 llama.cpp，只有真正跑方案时才需要。他还没有在真实硬件上测试过 Intel（Vulkan）和 AMD 的支持，如果有人试了，他想知道工具为你的机器推荐了什么。按他自己的说法，Jaull 还不是一个完成品。