开源模型的迭代速度狂飙，从科技大厂到初创企业、再到科研团队，新模型在各项基准测试中「你方唱罢我登场」，而在飞速运转的 AI 齿轮之上，开发者迈入创新技术的门槛依然存在。
如今，开源社区正在快速形成一个高度活跃的模型生态。在这一背景下，越来越多开发者希望能够以更低门槛、更快速度对新模型进行部署与试用，以评估其能力并探索潜在应用场景。然而在实际操作中，GPU 资源成本、复杂的环境配置以及较高的硬件门槛，仍然是许多开发者尝试模型部署时面临的主要障碍。
事实上，得益于量化技术与推理框架的不断优化，**不少主流开源模型已经能够在 CPU 环境下完成基础推理与功能验证。**这为开发者在低成本条件下进行模型体验与原型开发提供了新的可能。
值得一提的是，为了便于全球开发者快速、低门槛进行项目部署，**HyperAI 提供了免费 CPU 配额，Basic 用户单个任务最长可连续运行 12 小时，Pro 用户单个任务最长可连续运行 24 小时。**与此同时，HyperAI 的「教程」版块还上线了 Qwen、DeepSeek、Gemma、Llama、GLM 等热门开源模型基于 CPU 的在线运行教程，提供从环境准备、模型下载到推理运行的完整部署流程，无需本地部署复杂环境，即可完成模型推理体验与基础开发测试。
本文将以「CPU 部署 Qwen3.5-9B-GGUF」为例，进行教程展示。
* CPU 部署 Qwen3.5-9B-GGUF：
CPU 部署 Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF：
CPU 部署 Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF：
CPU 部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF：
CPU 部署 DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF：
CPU 部署 Gemma-3-1b-it-GGUF：
CPU 部署 Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF：
CPU 部署 gpt-oss-20b-GGUF：
CPU 部署 Phi-4-mini-instruct-GGUF：
CPU 部署 GLM-4-9B-chat-GGUF：
Demo 运行
1.进入 hyper.ai 首页后，选择「教程」页面，或点击「查看更多教程」，选择「CPU 部署 Qwen3.5-9B-GGUF」，点击「在线运行此教程」。
2.页面跳转后，点击右上角「Clone」，将该教程克隆至自己的容器中。
注：页面右上角支持切换语言，目前提供中文及英文两种语言，本教程文章以英文为例进行步骤展示。
3.选择「Free-CPU」以及「PyTorch」镜像，点击「Continue job execution（继续执行）」。
HyperAI 为新用户准备了注册福利，仅需 1，即可获得 20 小时 RTX 5090 算力（原价 7），资源永久有效。
4.等待分配资源，当状态变为「Running（运行中）」后，点击「Open Workspace」进入 Jupyter Workspace。
效果演示
1.页面跳转后，点击左侧 README 页面，进入后点击上方 Run（运行）。
2.待运行完成，即可点击右侧 API 地址跳转至 demo 页面。
以上就是 HyperAI超神经本期推荐的教程，欢迎大家前来体验！