兄弟们，前段时候OpenClaw 确实挺火，它不只是能聊天，还能帮我们读文件、整理资料、执行任务，用起来确实挺有意思。
且除了使用云端模型外，本地部署模型玩一玩也是可以的。
比如用 Ollama 或者 LM Studio 在本地跑大模型，再让 OpenClaw 调用它们，既能省下部分 Token 成本，也能把模型和数据留在自己电脑上。
不过我感觉好像说起本地部署AI大模型基本上都在强调显存，但针对系统内存，好像很少有人认真测试过。我就有个疑问，内存对模型运行影响有多大？是提升速度还是决定能不能跑？显存不够时，内存会不会成为决定模型上线的关键？
为了这次测试，我准备了 6 组不同容量的新乐士屠龙勇士 DDR5 6000 CL28 内存，容量覆盖 16GB 至 128GB，总价值超过 27000 元。该系列采用海力士 A-die 原厂颗粒，主打高频、低时序与稳定表现，适合用于本地 AI、多任务与高负载场景测试。
本次测试尽量控制其他变量，仅调整内存容量。除内存容量外，测试平台、软件环境、模型版本和测试问题均保持一致。本地部署工具使用 LM Studio，测试模型分别为 Qwen3.5-9B 和 Qwen3.5-27B。
测试平台：
cpu为ultra7 265k
GPU为9070xt 16GB
主板为微星Z890刀锋钛
内存条为新乐士屠龙勇士6000CL28 A-die
准备了两个测试内容：
一个是针对LM Studio的问题：
假设你的抽屉里有 12 只红色袜子、8 只蓝色袜子和 6 只白色袜子。房间里一片漆黑，你看不见颜色。
请分步计算：你最少需要拿出多少只袜子，才能百分之百保证凑出一双“同色”的袜子？
如果要保证凑出“三只颜色相同”的袜子，逻辑又是怎样的？
请详细推导过程，并给出最终答案。
另一个是让open claw执行实操任务
读取我桌面的会议记录，并写一篇会议内容总结放在我桌面的办公文件夹中
测试项目：
1.内存占用/GB
2.回复问题总耗时/s
3.输出速度多少token/s
4.openclaw执行任务总耗时/s
下面测试开始，首先上场的模型是千问3.5 9B，我们先测试 OpenClaw 执行任务的速度。内存容量：
【16GB】
【32GB】
从测试结果来看，在显存充足的前提下，Qwen3.5-9B 执行 OpenClaw 任务的耗时并没有随着内存容量增加而持续下降。整体来看，任务耗时呈现波动变化，而不是“内存越大，推理越快”的线性趋势。但更大容量的内存，在实际使用中会提供更充足的系统余量。比如在运行 OpenClaw 的同时，浏览网页、打开其他软件等多任务操作，整体使用体验会更加从容。
下面我们来看看 LM Studio 的表现，
【16GB】
【32GB】
【48GB】
【64GB】
【96GB】
【128GB】
我们汇总数据可以看出，输出速度基本稳定在57token每秒左右，波动很小，问题总耗时也没有随着内存增加而明显下降。所以在显存充足的情况下，即便提升内存容量，推理速度也没有出现明显的线性提升，整体差异相对有限。
那么显存不够的情况下？当然，模型会部分加载至内存，也就是显存加内存协同。
时候内存容量越大，能尝试的模型上限就越高。为了量化不同内存容量对该极限场景性能的影响，我们还是来测一测。
依旧先看看龙虾的表现。
在千问27B这个场景下，由于模型规模已经超过显存容量，系统需要依赖内存参与运行。这时候不同内存容量之间的差异就非常明显了。
可以看到在16GB和32GB配置下，任务执行时间分别达到了708秒和722秒，整体表现较差，已经明显受到内存容量限制，进入了资源瓶颈区间。提升到48 GB 之后，总耗时下降到了504秒，得到了明显的改善。一直增加到后面的96 GB 都有很明显的提升。但到了128 GB 耗时反而和96 GB 差不多，可以看出性能已经进入相对稳定区间。
那 LM Studio呢？
汇总数据我们可以看出，
在16GB 容量下，会因模型内存需求不足导致性能严重下降。不过从32GB 开始，性能基本进入稳定区间。在网上提升容量对推理速度的帮助已经不明显了。
测试表明，如果只是运行中小规模模型，并且显存足够，那么内存容量满足基础需求即可，对推理性能的影响相对有限；但如果你希望在本地环境中尝试更大参数规模的模型，尤其是在显存只有8GB、12GB或16GB的情况下，内存容量就会成为一个更加关键的变量，合理提升内存配置可以在一定程度上提高模型的加载成功率，改善运行过程中的稳定性，同时拓宽可运行模型的规模范围；而在预算相对充足的前提下，在显卡显存之外搭配更大容量、性能表现更均衡的内存配置，也能够为本地AI部署提供更充足的资源空间，在面对更大模型或复杂任务时带来更加从容和稳定的整体使用体验；
例如本次测试所使用的SAMNIX新乐士屠龙勇士内存条，新乐士团队基于长期深耕内存领域的团队经验，在颗粒筛选与调校上更偏向高频与稳定性的平衡，采用海力士A-die原厂颗粒，并支持XMP与EXPO一键加载高性能参数，同时在散热设计上使用铝合金马甲配合导热结构，有助于在高负载运行环境中维持稳定表现，在实际的大模型推理与任务执行场景中，也更容易提供持续且可靠的运行支撑。
从这次测试结果来看，在本地部署AI模型的使用场景中，内存的作用已经不只是基础配置。在显存充足时，它对推理性能的影响相对有限；但在显存受限、需要依赖内存参与加载的情况下，内存容量会直接影响模型能否正常运行以及整体的稳定性表现，也在一定程度上决定了可尝试的模型规模范围。
感谢本次新乐士借测的内存条，有需要的可以看看：
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