前言：

谁能想到，如今微调 DeepSeek 671B、Kimi K2 1TB 这类千亿甚至万亿参数的超大模型，再也不用动辄十几张 H100 显卡的 “豪华配置” 了。

只需要 2-4 张消费级的 4090 显卡，在自己的工作站上就能完成，这在以前对 “炼丹师” 们来说简直是不敢想象的事。

要知道，按传统 LoRA 微调方案，Kimi K2 1TB 模型理论上需要 2000GB 显存，DeepSeek 671B 也得 1400GB 显存，一张 80GB 的 H100 显卡得十几张才够用，成本高到让人望而却步。

而现在成本能打 “骨折”，核心功劳要归两个国产明星项目的联动 ——KTransformers 和 LLaMA-Factory。

KTransformers 是趋境科技和清华 KVCache.AI 联合开源的项目，GitHub 上已经有 15.3K 星标，之前就在大模型推理领域名声大噪，单张 4090 就能推理 Kimi K2 1TB 级别模型。

如今它支持 LoRA 微调后，Kimi K2 1TB 模型微调仅需 90G 左右显存，DeepSeek 671B 也只要 70G 左右。

另一款 LLaMA-Factory 更是热门，GitHub 星标超 6 万，不用写代码就能完成上百种预训练模型的微调，门槛低到新手也能上手。

两者的配合堪称 “黄金搭档”：LLaMA-Factory 负责数据处理、训练调度这些统筹工作，KTransformers 则作为高性能后端，接管核心运算，实现 GPU 和 CPU 的高效协同。

和 HuggingFace、Unsloth 等框架比起来，KTransformers 是目前唯一能让 4090 支持 Kimi K2 1TB 这类超大规模 MoE 模型微调的方案，在小体量 MoE 模型上还能做到更高吞吐、更低显存占用。

说实话，成本降下来后，大家最关心的就是效果会不会缩水。

答案是完全不会，实际案例已经给出了证明。10 月底的成方金融科技论坛上，中国工程院院士郑纬民就分享了 KTransformers 的应用实例，某海外投资机构用它做客服智能体后，意图识别准确率和响应速度明显提升；

在智能风控场景中，风险预警效率从 “T+3 天” 缩短到分钟级，实实在在解决了行业痛点。

科研领域也有亮眼表现，中科院地理科学与资源研究所的 “坤元・感东南” 大模型，基于 4090 显卡仅用 3-4 小时就完成了东南亚地区的土地覆盖探测，7 大类别总体精度超 92%。

贵阳贵安发布的通用基础数据微调大模型，用 4 张 4090 显卡（总硬件成本不到 20 万元）就能稳定支撑 50 + 并发量，在本地知识问答上的效果堪比 DeepSeek-R1-671B 官方模型，还面向社会免费开源。

就连大家觉得 “整活儿” 的场景，效果也很惊艳。

用 NekoQA-10K 猫娘对话数据集微调 DeepSeek 671B 后，原本冷冰冰的 “保持口腔卫生、避免酸性食物” 这类回答，变成了 “主人舌头不舒服吗？宝宝好担心喵！柠檬酸是因为柠檬里有柠檬酸啦，这是正常的喵～”，语气转换特别自然。

在非洲医疗数据集（AfriMed-QA）的测试中，微调后的模型在 BLEU、ROUGE、Accuracy 等指标上也都有大幅提升。

而且这套方案用起来一点不复杂。

趋境科技给 KTransformers 封装了 wheel 包，不用本地编译，安装起来很简单。只要同时装好 KTransformers 和 LLaMA-Factory 环境，把 use_kt 设置为 true，指定对应的 kt_optimize_rule YAML 文件，再启动 LLaMA-Factory 的训练命令就行。剩下的工作全由两个框架协同完成，不用操心复杂的技术细节。

背后的原理说起来也不晦涩，就是一套 “组合拳”：把最吃显存的 MoE 模型专家层交给 CPU 内存承载，让 GPU 专心处理擅长的计算任务；让 LoRA 和高性能算子无缝结合，既保证速度又不影响微调效果；还集成了 Intel AMX 指令集，把 CPU 的算力也充分利用起来。

这才让 671B 模型的显存占用从 1400GB + 压到了 70GB。

现在，大模型微调已经从 “机构专属” 变成了个人、高校和中小企业都能玩得起的工具。

你可以用自己的聊天记录、邮件微调，打造一个和自己口吻一模一样的写作助手；也能把公司的 SOP、技术文档喂给模型，做一个数据不出本地的私有知识库助手；

科研团队可以用它快速适配专业数据集，提升研究效率；企业也能低成本在多个业务方向测试，打造懂自家业务的 AI 专家。

结语：

国产技术的突破，让大模型从高高在上的全知全能工具，变成了每个人都能随心定制的专属生产力。

随着门槛的降低，相信会有更多创意和应用在各个领域落地，让 AI 真正服务于生活和工作的方方面面。