Google Colab 免費 GPU 全攻略：不用買顯卡，T4 免費跑模型

沒有顯卡也能跑 AI 模型：Google Colab 是 Google 提供的免費雲端 Jupyter 筆記本，打開瀏覽器就能用，免費版自帶一塊 NVIDIA T4 GPU（16GB 顯存），跑 Stable Diffusion 生圖、Whisper 字幕識別、7B 級小模型推理都夠用。本文綜合 5 個 YouTube 實測教程（中文 2 個、英文 3 個），講清楚 Colab 是什麼、怎麼開通 T4、實測能跑什麼、免費版的限制，以及國內用戶要注意什麼。

Colab 是什麼

Colab（Google Colaboratory）是 Google 的託管式 Jupyter Notebook 服務：代碼在 Google 數據中心的 Linux 虛擬機上運行，你的電腦只負責顯示瀏覽器頁面。不用裝 Python、不用裝 CUDA、不用買顯卡，有個 Google 賬號就能開。

它和本地跑模型的區別就一句話：算力是 Google 借你的，用完就收回。筆記本文件可以存到 Google Drive，虛擬機本身是臨時的，斷開後磁盤上的東西會清空——這一點後面會細講，先記住結論：重要文件一定要存到雲端硬盤。

免費版能拿到什麼 GPU

免費版通常分到的是 NVIDIA Tesla T4，一塊 2018 年的圖靈架構數據中心顯卡：

• 顯存 16GB GDDR6（nvidia-smi 裡顯示約 15GB 可用，即 15360MiB）
• 2560 個 CUDA 核心，計算能力 7.5，支持 FP16 / INT8 / INT4
• 系統內存約 12GB，磁盤約 100–112GB

免費版能選的硬件加速器一般只有 T4，A100、V100、L4 等更強的卡要購買計算單元（付費）才能用。還有一點要先說清楚：Colab 不保證免費用戶一定能拿到 GPU。官方 FAQ 原話是，可用的 GPU 和 TPU 類型會隨時間變化；高峰期資源緊張時，可能只分到 CPU 運行時，或者提示暫時無法連接 GPU。這是免費版最大的不確定性，不是你操作錯了。

怎麼開通：四步選 T4

1. 打開 colab.research.google.com，用 Google 賬號登錄，點「新建筆記本」。
2. 點頂部菜單「代碼執行程序」（英文界面是 Runtime）→「更改運行時類型」（Change runtime type）。
3. 在「硬件加速器」裡選 T4 GPU，點「保存」。
4. 點右上角「連接」，等出現綠色對勾和內存/磁盤用量條，就連上了。

連上之後先驗證一下，確認真的拿到了 GPU。在代碼格里運行：

!nvidia-smi

輸出裡應該能看到 Tesla T4 和約 15GB 顯存。如果報錯或顯示沒有 GPU，說明這次沒分到資源，稍後再試，或者換個時段——高峰期確實會分不到。

實測能跑什麼

綜合幾個視頻的實測，免費 T4 的能力邊界大概是這樣：

• AI 生圖（Stable Diffusion）：SD 1.5、SDXL 這類模型沒問題。有教程實測 SDXL 佔用約 7.1GB 顯存，遠在 16GB 之內；ComfyUI 也能在免費 T4 上跑，用 INT8 量化模型，首圖約 3.5 分鐘出圖。大一點的新模型（如 20GB 以上的權重）就裝不下了，別硬上。
• Whisper 字幕識別：這是中文教程裡最實用的場景。把視頻傳到 Google Drive，在 Colab 裡跑 Whisper 一鍵腳本生成字幕。有博主實測：自己手動搭環境至少要 10 分鐘（光下載就要 7 分鐘），一鍵腳本 2 分鐘就能準備好環境開始識別；識別模型可以緩存在雲端硬盤裡，下次不用重新下載。
• 小模型推理：7–8B 的開源模型是甜點區。比如 llama3.1:8b 下載約 4.9GB，裝 Ollama 後在 T4 上能正常對話；1B、2B 的小模型更快。想跑 70B 這種大模型就別想了，顯存不夠。
• 小模型微調與訓練：LoRA 微調小模型、MNIST 這類入門訓練都可以。有完整教程用免費 T4 訓 MNIST 達到 98% 以上準確率；學 CUDA 編程也可以在 T4 上練手，不用自己買卡。
• ComfyUI 等帶界面的工具：能跑，但免費版有個坑——通過隧道暴露的公開鏈接（如 Gradio / Cloudflare 鏈接）在運行時結束就失效，而且免費版不支持後臺執行，關掉頁面任務就停了。臨時體驗可以，別當成長期服務。

免費版的限制（先知道，再動手）

免費之所以免費，是因為限制寫得很清楚：

• 單次會話最長 12 小時：連續用滿 12 小時會被斷開，而且經常不到 12 小時就斷了。
• 閒置約 90 分鐘斷開：頁面沒操作一段時間會先彈「你還在嗎？」的提示，不回應就斷開。
• 沒有公開的免費額度：Google 不公佈免費版能用多少小時，額度按資源情況動態分配。用得太猛會被臨時限制，常見提示是「由於使用量限制，目前無法連接 GPU」，一般要等一天左右才恢復。
• 虛擬機是臨時的：斷開後磁盤清空，所有沒保存的文件都沒了。正確姿勢是掛載 Google Drive，把數據、模型、結果都存到雲端硬盤裡；免費 Google 賬號的 15GB 空間是 Drive、Gmail、Google Photos 共用的。
• 不能當 24 小時服務器：免費版不支持後臺執行、定時任務，拿它掛長期服務是違反使用規則的，遲早會被限流甚至封號。

一句話總結：免費 T4 是絕佳的試驗場，不是生產環境。 學習、做實驗、跑一次性任務很合適；要長期穩定跑，就得付費。

國內用戶注意

Colab 是 Google 的服務，國內直連通常打不開，需要能訪問 Google 的網絡（和 Gmail、YouTube 同一個條件），再加一個 Google 賬號。賬號本身免費註冊，登錄後就能用，不用綁信用卡——這也是它比很多雲 GPU 平臺門檻低的地方。

另外提醒一句：Colab 界面和菜單有中文版，跟著教程點「代碼執行程序 → 更改運行時類型」就能找到，不用怕英文界面。

什麼時候值得升級付費版

出現下面幾種情況，再考慮付費：

• 經常在高峰期分不到 GPU，或者被用量限制擋住；
• 要跑 A100、L4、H100 這類大卡，或者要更大的顯存和內存；
• 任務一次跑超過 12 小時，或者需要後臺執行、不斷線；
• 要把模型掛成長期可用的服務。

付費方式有按月訂閱的 Colab Pro、Pro+，也有按量購買的計算單元（Compute Units），高級 GPU 按計算單元扣費。具體價格以官網為準（2026 年第三方資料所見約 Pro 9.99 美元/月起，按量約 9.99 美元買 100 計算單元；第三方實測 100 計算單元約能跑 80–90 小時 T4，僅供參考，官方不公佈換算標準）。另外從 2026 年 9 月起，Google AI 訂閱也附帶 Colab 計算單元，有 Gemini 會員的話可以先看看自己賬號裡有沒有額度再決定要不要單獨買。

對大多數人來說，先把免費版用熟、確認自己真的需要長期算力，再付費也不遲。

適合誰

• 想學 AI 但沒顯卡的人：學 PyTorch、訓小模型、練 CUDA，免費 T4 完全夠用。
• 做自媒體、剪視頻的人：Whisper 字幕識別、SD 生圖這類一次性任務，用完就關，成本為零。
• 想試開源模型的人：7B 級模型先在 Colab 上跑通，再決定要不要本地部署。

不適合的是：要 24 小時在線的服務、要跑大模型微調、或者每天高強度用 GPU 的人——免費額度撐不住，付費或租卡更划算。

參考視頻

本文綜合了以下 5 個 YouTube 視頻（中文 2 個、英文 3 個），核心事實均經多個來源交叉驗證：

1. ITCoderGao《谷歌太夯了！免費 GPU 雲服務器給你用，額度充足，實測跑模型很絲滑，手把手教你如何使用 | google colab 使用教程》（中文，2026-11-13）：手把手實測教程，從開通到跑模型全流程，描述裡附了可直接打開的 Colab 筆記本鏈接。https://www.youtube.com/watch?v=Gkds30pVu6U
2. 《用谷歌 Colab 加速字幕識別！Colab 免費 GPU 應用實操詳解》（中文）：以 Whisper 語音識別為例，講 T4 免費 GPU、掛載雲端硬盤保存數據、一鍵腳本 2 分鐘準備環境，以及免費版 12 小時上限、額度動態分配。https://www.youtube.com/watch?v=6fn_1QsdNaQ
3. ErrorFixer《Google Colab Complete Tutorial — Free Cloud Python, GPU, ML & Data Science》（英文，2026-08-27）：完整入門教程，T4 約 15GB 顯存、單次最長 12 小時、閒置約 90 分鐘斷開、MNIST 實測 98% 以上準確率，並講了免費/按量/Pro/Pro+ 的價格檔位。https://www.youtube.com/watch?v=5BYV6_1Bjoc
4. Free Files《How To Get a FREE GPU in 2026 — No Credit Card No Crack》（英文）：T4 16GB 顯存，強調不用信用卡，逐步演示更改運行時類型選 T4 的操作。https://www.youtube.com/watch?v=cPahL-4XCjk
5. 《Get FREE High CPU, GPU & Storage on Google Colab in 2026 | Complete Guide》（英文）：講怎麼把免費的 GPU、CPU、內存、存儲用到滿，約 15GB 顯存、約 112GB 磁盤，覆蓋 Stable Diffusion、Whisper、LLM 等場景。https://www.youtube.com/watch?v=18_MM6meN1c