本地部署大模型时，最先遇到的限制往往不是算力，而是模型能否装进可供加速器使用的内存。传统的独立显存容量有限，即使系统内存还有空余，模型也可能无法完整放入显存。统一内存让 CPU 与 GPU 使用同一内存资源池，因而改变了大模型部署时的容量边界，但它并不等于“有多少内存，就能部署多大的模型”。
判断一台设备能否运行目标模型，首先要估算模型权重占用，再留出上下文缓存、推理程序和系统运行所需的空间。量化可以降低权重占用，却可能影响输出质量；上下文变长、任务并发增加，也会继续消耗内存。因此，模型“能够加载”只是起点，响应速度、连续运行是否稳定，以及能否同时承担日常工作，才决定部署是否实用。
统一内存的优势是减少 CPU 与 GPU 之间因内存分离带来的容量掣肘，尤其适合希望在单机上尝试较大模型的使用者。但共享资源也意味着不能只看标称容量：可用内存、内存带宽、模型适配和持续散热都会影响实际体验。以资料中提到的至高 128GB 统一内存配置为例，它提供了更大的部署余量，却不能单凭这一数字推断特定模型的推理速度或多任务表现。
选购或部署前，更可靠的做法是先确定常用模型、所需上下文和并发任务，再检查模型实际占用与设备可用内存，并通过持续推理测试响应表现。如果用途涉及私有代码或敏感资料，还应确认所用功能确实在本地执行，而不是仅因设备支持本地模型，就默认整个工作流都不会连接云端。