选v4.5更适配中低配硬件：RTX 2060（6GB）可稳定生成3分钟歌曲，CPU模式亦可运行；v5.5需RTX 3090及以上（≥24GB显存）才能完整支持分轨导出、局部重绘和微调，最低4GB显存仅限10秒基础推理。
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想在自己电脑上跑Suno模型但不确定该选v5还是v4.5，得先看显卡能不能扛住——v5系列对硬件的要求明显更高，尤其v5.5引入了分轨导出、局部重绘和Custom Models微调，这些功能全依赖显存带宽和计算密度。
v5.5本地部署最低硬件门槛
官方明确标注：最低需【4GB显存】才能启动基础推理，但仅限生成10秒片段且无法启用Voices或Custom Models功能。
若要完整使用v5.5全部能力（含Stems分轨导出、Quick Replace局部替换、My Taste偏好学习），推荐配置为RTX 3090及以上，显存≥24GB，否则会在加载伴奏轨时直接报CUDA out of memory错误。
Linux系统下需预装CUDA 12.2+与PyTorch 2.3，Windows用户必须关闭WSL2虚拟化层，否则模型加载会卡死在tokenizer初始化阶段。
v4.5本地部署实测兼容性
方法一：消费级显卡直跑
RTX 2060（6GB）可稳定生成3分钟歌曲，不支持分轨，但能完成基础歌词→音频端到端输出。
方法二：CPU回退模式
Intel i7-10700K + 32GB内存可启用ONNX Runtime CPU推理，速度约12秒/秒音频，适合调试提示词但无法实时试听。
【注意】v4.5不校验CUDA版本，即使驱动是470系列也能运行，而v5.5强制要求驱动≥535.86.01】
关键差异对比：显存占用实测数据
第一步：加载模型权重
v4.5加载后显存占用约3.2GB；v5.5基础加载即占5.8GB，开启Voices模块后飙升至9.1GB。
第二步：生成120秒音频
v4.5峰值显存7.4GB；v5.5在启用Stems导出时达14.6GB，超12GB显存的卡会触发OOM Killer自动终止进程。
第三步：Custom Models微调训练
v4.5无此功能；v5.5要求单卡显存≥16GB，且必须使用AMP混合精度，否则梯度更新失败率超60%。
