🏷️ 本地部署
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Gemma
Google 开源轻量级大语言模型家族，以较小的模型尺寸提供出色的性能表现。
GPT4All
GPT4All 是开源的本地大模型桌面运行工具，无需 GPU 即可在个人电脑上运行多种开源 LLM，保护隐私离线使用。
NVIDIA ChatRTX
NVIDIA 本地 RAG 聊天助手，在 RTX 显卡上离线运行大模型，解析本地文件实现私密文档问答。
NVIDIA Nemotron
NVIDIA 开源推理大模型系列，以精准的推理、数学与编程能力见长，支持本地或云端部署。
LibreChat
LibreChat 是一个开源的多模型 AI 聊天平台，统一接入 OpenAI、Claude、Gemini、本地模型等上百种提供商，支持文件上传、代码解释器、Agent 构建与多用户协作，是对 ChatGPT 等商业服务的隐私友好替代。
OLMo
OLMo 是 AI2（艾伦人工智能研究所）推出的完全开放大语言模型系列，不仅开放权重，还公开训练数据、代码与评估过程，推动可复现的开源 AI 研究。
📝 文章
本地部署大模型教程：Ollama 完整指南
Ollama 开源本地大模型部署工具完整教程，涵盖安装、模型下载、API 调用、WebUI 搭建等核心内容。
2026/4/25手把手教程：2026年在家部署本地大模型，告别API费用！Ollama + Open WebUI 完整指南
从零开始教学如何在本地部署DeepSeek V4、Qwen 3等开源大模型，使用Ollama + Open WebUI搭建自己的AI助手，免费且隐私安全。
2026/5/202026年开源大模型本地部署终极指南：Ollama + Docker一步到位
一份从零开始的本地大模型部署手册，用 Ollama + Docker 搭建私有 AI 服务，覆盖模型选型、GPU 加速、API 暴露和性能调优，自建成本低至每月50元电费。
2026/6/6Ollama + Open WebUI + AnythingLLM：搭建私有AI知识库完整指南
手把手教你用Ollama、Open WebUI和AnythingLLM三步搭建企业级私有知识库，支持本地大模型+RAG检索，告别数据隐私担忧。
2026/6/72026年本地部署大模型完全指南：Ollama、LM Studio、llama.cpp三款工具谁是最佳选择？
从部署难度、推理速度、模型兼容性、UI体验四大维度实测对比Ollama、LM Studio和llama.cpp，并给出不同硬件配置下的推荐部署方案。
2026/7/92026年本地部署大模型完全指南：Ollama + Open WebUI + Llama 3 实战
从硬件选型到模型下载再到Web界面搭建，手把手教你用消费级硬件在本地部署Llama 3等开源大模型。
2026/7/25本地跑大模型终极指南：2026年最强开源LLM部署方案与硬件推荐
从硬件选型（Mac Studio M4 Ultra vs RTX 5090 vs AMD）到模型选择（Llama 4 DeepSeek V4 Qwen 3），从量化方案到推理引擎对比，一篇搞定本地部署AI大模型的全流程。
2026/7/272026年本地部署大模型完全指南：Ollama与LM Studio到底怎么选
深度对比Ollama与LM Studio两大主流本地LLM工具，从安装、模型管理、API兼容性到资源占用，给出2026年最实用的本地部署选型方案。
2026/8/1本地跑模型还是调云API？2026年算小账后我劝你别拍脑袋
本地部署和云API之争，口号喊得多、算账算得少。本文用2026年的真实价格、显存成本和延迟数据，给出一个按场景决策的算账框架，帮你在隐私、成本、延迟和运维四本账之间做对选择。
2026/8/182026年本地部署大模型的硬件与工具选型指南：从8B到70B
面向开发者和数据敏感型企业的本地LLM部署指南，详解8B/14B/32B/70B各参数档位的硬件需求、主流推理框架选择与部署避坑建议。
2026/8/27本地部署大模型实操：Ollama 搭建企业级私有 LLM 的完整指南
数据敏感、离线需求、成本控制，让本地部署大模型成为刚需。本文以 Ollama 为核心，完整讲解私有 LLM 的选模型、部署、性能调优、API 接入与安全的实操步骤，附常见坑位清单。
2026/8/23免费跑通本地大模型：Ollama + Open WebUI 零基础部署教程（适合小白）
从安装到使用，手把手教你用Ollama在本地跑起大模型，再用Open WebUI做可视化聊天界面，全程免费、离线可用、数据不出电脑。
2026/4/26API调用一年烧了几十万，要不要转开源本地部署？一份纯算成本和ROI的对比
当团队用AI量上来，云端API账单会像滚雪球一样膨胀。本文不吹「开源更省钱」，而是用最朴素的账本思维，对比API按量计费与开源本地部署的总拥有成本，帮你算清楚自己该选哪条路。
2026/4/26本地跑AI绘图模型实战：2026年用免费开源方案打造你的私有生成工作站
手把手教你在本地部署开源AI绘图模型（Stable Diffusion/SDXL/Flux），从硬件需求、环境搭建、关键模型选择到出图调优，附ComfyUI最佳实践与硬件避坑。
2026/4/26本地跑大模型还是调云端API?2026年AI部署成本与效果权衡指南
数据要留本地、又怕自建太贵,到底该本地部署还是走云端API?本文从硬件成本、单token成本、数据合规与模型能力四个维度,给出决策树与混合方案,帮你不再为『该把AI放哪』纠结。
2026/9/4开源大模型的窗口期价值：2026年本地化部署与私有化AI成为企业新刚需
随着数据合规与成本意识上升,开源大模型和本地部署在2026年迎来真正的窗口期。本文分析开源模型的成熟度、本地化部署的适用边界,以及企业决策时该如何权衡开源与闭源。
2026/9/32026开源大模型对决：Mixtral、Qwen与Llama谁更值得本地部署
实测Mixtral 8x22B、Qwen2.5-72B与Llama 3.1在中文理解、代码、推理与生态上的差异,给出不同硬件条件下的部署选择建议。
2026/4/26AI本地部署实战：2026年在自家电脑跑大模型的完整避坑指南
不想把隐私数据传给云端？2026年本地大模型已经足够可用。本文手把手教你评估硬件、选模型、做量化、搭界面，避开新手最容易踩的显卡与显存陷阱。
2026/4/26云端大模型 vs 本地小模型：2026年该怎么选？一张决策图讲清楚
云端API便捷但按量计费，本地部署省成本但门槛高。本文用成本模型和场景矩阵，帮你在云端与本地之间做出可量化的选择。
2026/9/21本地优先的 AI 技术栈：把数据和成本重新握在自己手里
云端 API 方便但昂贵且涉及数据出境。本文讲清本地优先 AI 栈的四层结构、什么该上云什么该留本地，以及混合架构的落地判据。
2026/9/23Ollama vs vLLM vs llama.cpp：2026 本地大模型部署选型指南
本地跑大模型到底该用哪个框架？本文从并发能力、显存占用、部署复杂度、GPU 利用率四个维度实测对比 Ollama、vLLM、llama.cpp，并给出按场景的选型决策树。
2026/9/24Ollama + 消费级显卡本地部署实测：2026年真能跑起来的模型有哪些
用16GB显卡本地跑大模型到底体验如何？本文实测主流开源模型在Ollama上的显存占用、生成速度与量化选择，给出按硬件配置的选型建议和踩坑记录。
2026/9/25本地大模型推理工具横评2026：Ollama、vLLM、SGLang到底怎么选
从个人开发到生产部署，实测Ollama、vLLM、SGLang、llama.cpp在吞吐、延迟、显存占用上的差异，给出清晰的选型决策树。
2026/9/26本地跑大模型要什么显卡？2026年消费级硬件选型全指南
从显存需求、量化方案、推理框架到性价比，讲清楚2026年在本地运行大模型到底需要什么硬件，附不同预算的配置推荐。
2026/9/29在自己电脑跑大模型：2026本地部署LLM保姆级教程
从硬件选型到量化模型、从Ollama到vLLM，一篇讲清本地部署大模型的真实门槛、成本与性能取舍。
2026/10/7端侧 AI 落地：把模型装进手机和 PC 的这一年
端侧 AI 从概念走向日常。本文讲清它为什么现在可行、能跑哪些任务、面临的隐私与性能权衡，以及开发者的落地路径。
2026/4/26在32GB内存的笔记本上跑30B模型：量化、KV Cache与选型实战
端侧小模型已经能干活了，但选错量化格式会让质量崩掉。本文实测INT4/INT8/GGUF的组合效果，讲清显存与内存的分配策略，附一份可直接照做的选型表。
2026/4/26