大小与训练要求极低：该模型只有约 2700 万参数，并且仅用 1000 条样本进行训练，无预训练、无 chain-of-thought（CoT）监督 Live SciencearXivcodemotion.com。问：约 2700 万参数可以运行在PC上？

ChatGPT 说：

已思考 18s

可以的——27M 参数的 HRM 完全能在一台“家用级”PC上跑推理；关键是最好配一块带 CUDA 的独显。

为什么能跑：

• 参数体量很小： 27M 参数在 FP32 约 ~108 MB；FP16 约 ~54 MB；再加上中间激活与缓存，显存占用通常也只是几百 MB 级别，远低于常见 LLM。这使得8 GB 显存（甚至更低）就能从容推理。该仓库也明确给了“在笔记本 RTX 4070 上训练/演示”的示例（推理更轻），并要求安装 PyTorch+CUDA 与 FlashAttention。GitHub

最低实用配置建议（推理）：

• GPU：NVIDIA RTX 2060（6 GB）或更高；推荐 8–12 GB 显存更稳。
• 驱动/软件：CUDA 12.x + PyTorch（与 CUDA 匹配）+（建议）FlashAttention。GitHub
• CPU-only 也能跑，但会显著变慢；官方代码路径默认走 CUDA 扩展，实际使用中仍以 GPU 更顺手。GitHub

参考与来源：

• HRM 论文：参数规模 27M、少样本、无预训练/无 CoT 监督的设定来自原文与开源说明。arXivGitHub
• 媒体与测评亦强调其“小模型、强推理”的定位。Live Science

如果你要我帮你把官方仓库拉到本地、按你的机器规格出一份一键推理/演示脚本（含环境安装清单），我现在就给你配好。