最低需RTX 3060 12GB或M2 Ultra 24GB统一内存，显存≥6GB、Python 3.10+、PyTorch 2.3+（CUDA 11.8+/MPS），且系统须为macOS 13.5+/Ubuntu 22.04+/Windows 11 22H2+。
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跑Jev类决策模型需要什么硬件
你想在自己电脑上本地运行Jev或Laya这类只做选择/评分/判断的轻量级决策模型，不依赖API、不传数据到云端，但发现装完后根本启动不了，或者一推理就卡死——问题大概率出在硬件不匹配，不是软件没配对。
最低可行配置（能跑通Laya 421M）
第一步：确认显卡支持CUDA 11.8+或Apple MPS（Mac用户）
第二步：确保GPU显存≥6GB（NVIDIA RTX 3060 12GB / RTX 4060 8GB / M2 Ultra 24GB统一内存）
第三步：安装Python 3.10+、PyTorch 2.3+（带CUDA或MPS后端）
第四步：执行 pip install laya → 自动拉取权重并验证设备可用性
这一步失败最常见的原因是PyTorch没装对后端版本，比如在RTX 40系显卡上装了CPU-only版torch，会报错“no CUDA devices”，但错误信息里不提CUDA，只说device not found。务必用 torch.cuda.is_available() 或 torch.backends.mps.is_available() 手动验证。
推荐舒适配置（兼顾速度与多任务）
方法一：消费级Windows台式机
GPU：RTX 4070 Ti（12GB显存）→ 支持FP16全速推理，中位延迟压到45ms以内
CPU：Ryzen 7 7700X 或 i7-13700K → 避免PCIe带宽瓶颈，防止GPU等数据
内存：32GB DDR5 → 模型加载+日志缓冲+浏览器后台共存不爆内存
存储：1TB NVMe SSD（顺序读≥5000MB/s）→ 权重文件加载快，避免卡在model.bin读取阶段
方法二：MacBook Pro（M系列芯片）
M2 Max（32GB统一内存）或M3 Max（64GB）→ 必须选32GB起，低于此档位跑Laya会触发系统级内存压缩，推理延迟跳变到300ms以上
注意：【Laya目前不支持Metal加速，仅靠MPS后端，所以M1/M2基础版（8–16GB）无法稳定运行】
方法三：迷你主机（如Minisforum UM790 Pro）
Radeon RX 7900 XT（20GB显存）+ Ryzen 9 7940HS → ROCm 5.7已支持，但需手动编译PyTorch，不推荐新手
不能省的三个硬门槛
① 显存必须≥6GB：Jev类模型虽小（Laya仅421M），但推理时需缓存中间激活值，显存低于6GB会直接OOM，报错“out of memory on device”，不是慢，是根本不动。
② 输入长度不能超512 token：Laya官方限制硬编码在tokenizer里，强行喂入600字文本会静默截断，不报错也不警告，结果不可信。
③ 操作系统必须为macOS 13.5+ / Ubuntu 22.04+ / Windows 11 22H2+：旧内核缺少对现代GPU驱动的完整支持，尤其Windows 10 21H2及更早版本，即使显卡达标，也会在torch.compile阶段崩溃。
