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
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:0][reference:1][reference: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:5][reference: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？
①GPT-OSS-20B 模型思考了135秒后开始回答，最终回答正确；
②Qwen3.5-4B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
ollama run gpt-oss:20bOllama 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
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。
