如何在个人电脑部署大模型实现Token自由

如何在个人电脑部署大模型实现Token自由

一、选择合适的大模型

这一步可以交给AI,把你的电脑配置发给它,比如我的:

bash 复制代码
我的电脑配置如下,请问我电脑上可以部署什么大模型?
处理器	11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 @ 2.80GHz   2.80 GHz
机带 RAM	16.0 GB (15.8 GB 可用)
存储	954 GB SSD WD PC SN740 SDDPNQD-1T00-1127
显卡	Intel(R) Iris(R) Xe Graphics (128 MB)

给我推荐的模型如下

模型类型 推荐模型(使用量化版,如Q4_K_M) 推荐理由
最优选择 GPT-OSS-20B 专为16GB内存优化,推理速度快,性能均衡,性价比极高reference:0reference:1reference:2
最佳中文选择 Qwen3-7B / 14B (通义千问) 中文能力强,7B版流畅运行,14B版可挑战上限,适合复杂任务reference:3
轻量灵活之选 DeepSeek-R1-7B / 1.5B 7B版是中文能力与资源消耗的平衡点reference:4;1.5B版入门首选,占用内存极少reference:5reference:6
其他潜力之选 LLaMA 3 (8B) Phi-3 (7B) Gemma 2 (9B) 均为国际主流模型,有中文变体,性能出色,社区支持好。

我尝试安装了GPT-OSS-20B、Qwen3.5-4B。对于我这个i7处理器、16G运行内存、集成显卡的电脑,实测结果如下:

统一测试问题:把大象装冰箱分几步?

GPT-OSS-20B 模型思考了135秒后开始回答,最终回答正确;

Qwen3.5-4B模型陷入了死循环,无法给出回答。另外问它是谁,也得思考50多秒,token生成很慢,看着它几个字几个字的蹦,很捉急,这个量级的模型能力还是弱了点。

二、下载Ollama

对于部署工具,推荐使用 Ollama,它是目前最流行的本地大模型部署工具,仅需一条命令即可完成下载和启动,非常适合新手。

1.进入官网下载Ollama:https://ollama.com/download

注意:要求win10以上系统。

安装好了。

再验证一下,命令行输入 ollama --version 并回车,如果能看到版本号(例如 0.1.44),就说明安装成功了。

三、部署模型

在 CMD 中输入命令:

bash 复制代码
ollama run gpt-oss:20b

Ollama 会自动开始下载并部署。你只需要等待即可,下载时间与模型大小有关,比如qwen3.5:4b需要下载3.4G。

四、使用模型

方式1:在 CMD 中输入命令:

bash 复制代码
ollama run gpt-oss:20b

当看到 >>> 的提示符时,你就可以像和朋友聊天一样,直接输入问题,模型就会开始回答你了。

方式2:可视化界面

ollama也提供了可视化界面,打开ollama,选择已经部署的模型(也可以选云上api模型),即可对话。

相关推荐
小白鼠幻想家12 分钟前
你的 Agent 正在被 Prompt 注入:MCP 协议 RCE 漏洞深度拆解
agent
April66620 分钟前
Prompt-only 已死,Harness 才是 2026 的分水岭
人工智能
没落英雄29 分钟前
从零开始搭建一个 AI Agent —— LangChain + TypeScript 实战手记
前端·人工智能·架构
doiito1 小时前
【Agent Harness】Gliding Horse 设计细节 -- 不跟风开发自己的AI Agent
架构·rust·agent
小白鼠幻想家1 小时前
AI Coding Agent 在老代码面前集体翻车
agent
web_Leon1 小时前
为什么越来越多的大厂抛弃MCP,转向CLI?
人工智能·ai编程
用户3615567288181 小时前
给VSCode写个扩展,选中代码就问AI,SSE坑不少
人工智能
武子康2 小时前
调查研究-203 SpaceX IPO 总览:先别急着讲故事,先把发行事实和信息边界立住
人工智能·openai·agent
IT_陈寒2 小时前
Redis内存飙升的锅,原来是我没搞懂这个过期策略
前端·人工智能·后端