RigSpark

安装 RigSpark 并运行 rigspark recommend。它会检测你的 GPU、VRAM、RAM 和可用磁盘空间，对目录中的每个模型给出“可以”“较慢”或“不行”的判定及预估每秒 token 数，并列出无法运行的模型及原因。rigspark can-run 可检查单个模型。

在 Q4_K_M 和默认上下文下，RigSpark 估算 Llama 3.1 8B 约需 5.3 GiB，Qwen3 14B 约需 9.9 GiB，Qwen3 32B 约需 21.6 GiB，Llama 3.3 70B 约需 45.5 GiB。更长的上下文会在此基础上增加 KV 缓存。

可以。Apple Silicon 的 GPU 与 CPU 共享统一内存，因此 RigSpark 会按系统内存来评估模型大小，并自动为有 MLX 构建的模型选择 MLX，其次选择 Ollama，最后选择 llama.cpp。

可以。在你自己的 ComfyUI 运行于 127.0.0.1 的情况下，rigspark generate image 或 rigspark generate video 会安装经过 SHA-256 校验的固定版本 FLUX.1 schnell 或 Wan 2.1 权重，并运行内置工作流。你也可以在 rigspark gui 中将聊天输入框切换为 Image 或 Video。付费的 ComfyUI Partner 节点会被拒绝，且不会向云端发送任何内容。

推荐、can-run 和 doctor 功能不会发起网络请求，并使用经过校验的本地目录。显式的 catalog --update 操作会下载签名的快照；正常启动不会。模型服务器和浏览器工作区仅绑定到 127.0.0.1。

是的。RigSpark 2.0 已更名为 llmup。llmup 命令仍作为兼容别名保留，相关 crate 已从 llmup-* 迁移至 rigspark-*。

这些数据是 RigSpark 的离线估算值，并非基准测试结果。