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说实话，刚入行那会儿我也觉得本地部署是玄学。

直到我自己折腾了11年，踩了无数坑，才明白啥叫“真香”。

很多人问：AI本地部署有哪些模型？

其实答案很简单，但前提是——你得有显卡。

别听那些卖课的瞎忽悠，说啥手机都能跑大模型。

扯淡。

除非你是搞嵌入式开发，否则普通用户想流畅运行，还得看硬件。

今天我不讲那些虚头巴脑的理论，直接上干货。

咱们聊聊现在市面上真正能用的，且适合个人或小团队本地部署的模型。

第一类：轻量级语言模型。

比如Qwen-1.5-7B，或者Llama-3-8B。

这俩是目前的风向标。

为什么？因为性价比高。

7B或者8B参数量，对于一张RTX 3060（12G显存）来说，刚刚好。

我有个朋友，用3060跑Qwen，速度飞快。

虽然比不上云端的大模型聪明，但日常写文案、总结文档，完全够用。

而且，这类模型开源社区活跃，教程多。

你要是第一次搞本地部署，选它准没错。

注意，别去下那些几B的小模型，虽然快，但智商感人。

7B起步，这是底线。

第二类：多模态模型。

也就是既能看图，又能说话的。

比如LLaVA-1.5，或者Yi-VL。

这类模型适合做图像理解。

比如你拍张图，问它“这图里有啥”，它能给你分析得头头是道。

但说实话，本地跑多模态，对显存要求有点高。

如果你只有8G显存，跑起来会卡成PPT。

建议至少12G起步，最好是24G。

我试过用4090跑LLaVA，那叫一个丝滑。

但如果是普通用户，可能没必要上这么贵的卡。

毕竟，看图的需求，云端也能解决，除非你极度在意隐私。

第三类：代码专用模型。

比如CodeLlama，或者StarCoder。

如果你是程序员，或者需要写代码辅助，这俩是神器。

CodeLlama对Python、C++的支持特别好。

我在本地部署了CodeLlama-13B，写Python脚本效率提升不少。

虽然有时候它会一本正经地胡说八道，但改改还是能用的。

这类模型的优势是，垂直领域强。

不像通用大模型，啥都知道点，啥都不精。

代码模型，就是干这个的。

好了，说了这么多模型，到底怎么选？

记住一句话：看显存，看需求。

显存小，选7B-8B的语言模型。

显存大，可以试试13B-30B的，甚至70B（需要多卡）。

需求简单，选通用模型。

需求专业，选垂直模型。

别贪大，别贪多。

很多新手喜欢下载几个G的模型，结果跑都跑不起来。

尴尬不？

我当年就干过这事儿，下载了个70B的模型，结果显存爆了，电脑直接死机。

那感觉，比失恋还难受。

所以，AI本地部署有哪些模型？

答案就是：Qwen、Llama、CodeLlama。

这三个系列，覆盖了大部分场景。

剩下的，都是锦上添花。

最后提醒一句，本地部署的核心不是模型本身，而是推理框架。

Ollama、LM Studio、Text Generation WebUI，这些工具选一个顺手的。

别去折腾那些复杂的命令行，除非你是硬核玩家。

普通人，追求的是“能用”和“好用”。

别为了技术而技术。

好了，今天就聊到这。

希望能帮到正在纠结的你。

如果有问题，评论区见。

别私信，私信不回，太忙了。

记得点赞，不然我下次不写这么细了。

真的，写文章也挺累的。

尤其是还要照顾大家的阅读体验。

希望这篇能帮到你。

咱们下期见。

拜拜。