本地跑大模型别只盯着显卡！内存才是真正的性能杀手
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6. 结果几个月的折腾，我终于把本地大模型搞好了，现在我的日常工作需求都可以使用本地AI模型来完成，我只要负责看结果和提修改要求。[大金牙] 先说配置：E5 2666V3，32G内存，2080ti 22G 使用大模型：hermes运行的qwen3.6 27b，用llama.cpp的turboquant分支，全部加载到显存，kv压缩使用turbo3，256k上下文，如果加载多模态就要降到128k上下文。能跑20-30 tokens/s 然后说说我的工作内容： 一个是数据统计，每个月都要统计数据做表格，其实挺烦的。尤其是原始数据的表格都乱七八糟，要把几个表格里的内容挑出来再合起来。我就一步一步教它每张表格要哪些数据，最后它总结一下就自己会了！[赞]然后再让把数据存起来，就可以按时间段查询和汇总，简直太方便了。 第二个就是写PPT，网上有很多开源PPT软件，但是适合自己的才是最好的。所以我下载了好几个试用，最后让它自己拼了一个出来。现在写PPT时，它会遵循先调研后规划，最后行动的顺序来写。然后还能根据我给的大纲和模板来写。[小鼓掌]完全够用了。 唯一遗憾的是，插图部分不能完全免费，因为电脑运行大模型的时候，就不能运行comfyui。要么切换到Deepseek的API，再使用hermes控制comfyui出图。要么调用小云雀的API。我之前买过小云雀的，所以画图不要钱，等会员过期再想办法吧。[我想静静] 三是知识库，我工作需要看大量指南文献，麻烦的是引用的时候经常忘记在哪看的。每次翻指南翻好久。[黑线]知识库也是综合了网络上流行的，参考uptodate的样子构建网页，加入wikillm和知识图谱，主要是回答的时候能带上原文位置。[灵光一闪] 第四个，检查作业，启用多模态能以后hermes绑定微信，用微信直接拍照识别，我女儿那鸡爪字经常识别错，不过是她活该。[笑哭]题目识别没问题，做题也做的好。[送心] 现在折腾基本结束，也算松了口气[笑哭] 随便再说说几个模型使用的感觉对比吧，换了好几个模型，对我最合适的就是qwen3.6 27b，大小正好放进显存，稠密模型速度虽慢，但是足够聪明。gemma4 12b昨天刚试过，速度微微提升，但是它撑不住hermes。用Deepseek的API调用它处理图片和文档都不错，但是让它独立使用hermes来做事就不行了，傻乎乎的。[抠鼻]qwen3.5 3.6和gemma4的几个MOE模型也是一样，实际调用的专家太少，智商有问题，不合适。[我想静静]还是稠密模型用着舒服。
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24. 本地大模型实测又踩坑了！MiniMax 2.5直接测试未通过，我问了DeepSeek和豆包，二个都给了肯定回答，花了一个小时下载，结果自己看图。 对于咱们普通玩家来说，本地部署大模型真没必要盲目追新、乱试小众模型，硬件适配和稳定体验才是硬道理。老老实实选用30B左右的主流模型，不管是运行流畅度还是实际效果都更有保障，少走弯路、不瞎折腾，才是本地玩大模型最实在的选择。 有好的适合openclaw使用本地模型多多推荐，土豪勿扰。 #ai大模型评测# #openclaw#
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抖音 2026-06-02 00:00:00
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