【最全】本地模型怎么选？-北京尧图网络

⏱️ 阅读时间约 10 分钟本节你将学会看懂模型名字和量化、根据自己电脑选对模型、知道每个模型占多大空间如果你只想看结论显存大小直接选这个文件大小能力简述8GBqwen3:4b~2.5 GB入门首选仅处理简单文字16GBqwen3.5:9b~5 GB甜点之选性能超越前代 30B32GBqwen3.6:27bQ4~17 GB编码最强密集模型SWE-bench 77.2%48GBqwen3.6:27bQ8~28 GB近无损量化编码质量极致64GBqwen3:235bMoE~142 GB本地最强中文模型MoE 仅激活 22B个人建议 16G 以下Q4_K_M量化版本性价比最高的平衡点。32G 以上优先选 6Bit、8Bit 版本幻觉相对少。去哪里找模型开源模型发布平台https://huggingface.co/models 需要魔法https://hf-mirror.com/ 国内镜像模型名字怎么看一个典型的模型名Qwen3.6:27b-Q4_K_M把它拆开部分意思例Qwen3.6阿里巴巴 2026 年的开源模型系列中文能力最强首选27b参数规模越大越聪明也越吃内存隐含架构类型密集 vs MoE见下节详解Q4_K_M量化级别见下节Q4 压缩到约 1/4常见系列一览系列谁做的强项适合谁Qwen3.6阿里中文最强Agentic Coding 顶尖国内用户首选Gemma 4Google多模态推理MoE 高效多模态/通用场景DeepSeek幻方推理/数学很强代码和逻辑任务Llama 4Meta英文生态最好英文场景Mistral法国团队轻量高效Mac 和低配用户Ornith 1.0DeepReinforceAgentic Coding 专项编码/Agent 场景进阶例子看懂社区魔改版实际下载时你会看到这样的长名字Huihui-Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated-MTP-GGUF逐段拆解部分意思Huihui上传者的 ID社区知名作者Qwen3.6-35B-A3B基础模型Qwen3.6 系列35B 总参数MoE 激活 3BClaude-4.7-Opus用 Claude 4.7 Opus 的输出做了知识蒸馏/合并abliterated去除了安全拒绝机制解锁限制但需自行承担风险MTPMulti-Token Prediction一次预测多个 token推理加速GGUFllama.cpp / Ollama 使用的模型格式社区版名字越长说明加料越多。新手建议从官方版如Qwen/Qwen3.6-35B-A3B开始熟悉后再尝试社区合并版。量化就是压缩一句话解释模型原本用 16 位小数存每个参数量化到 4 位文件变成 1/4智力下降约 5%。就像把无损 FLAC 音乐压成 320kbps MP3。文件小很多你听不出区别。常见量化级别级别压缩比文件大小质量推荐度Q2_K1/8最小明显下降❌ 不太推荐Q3_K1/5较小还行⚠️ 凑合用Q4_K_M1/4适中几乎无损✅首选Q5_K_M1/3较大更好✅ 内存够用选这个Q8_01/2大接近无损✅ 内存很充裕选这个FP16不压缩原版大小完美❌ 太大了没必要Q4_K_M 是甜点级别文件小一半、质量几乎不掉。所有新手从这里开始。MoE vs 密集两种架构有什么区别你会在模型名字后面看到「密集」或「MoE」这指的是模型的内部结构。密集模型Dense所有参数对每个 token 都激活。就像一个全能员工每次任务都动用全部能力。优点缺点输出稳定逻辑一致性强推理速度慢全部参数都要计算微调和部署简单同等参数下更吃显存例子Qwen3.6:27b 是密集模型。27B 参数全部激活每个 token 都经过完整的 27B 计算。MoEMixture of Experts——混合专家模型内部有几十到几百个「专家」子网络每次推理只激活其中少数几个。就像一个公司不同专家各有所长来活时只叫最相关的几个人。以Qwen3.6:35b MoE为例总参数 35B但每次只激活约3B。优点缺点推理快省显存输出偶尔不稳定不同 token 可能激活不同专家同价格下能做更大的总参数调度有额外开销小 batch 下优势不明显一句话记住密集一个人全力干活MoE 一个团队分工干活。密集更稳MoE 更快更省。怎么选你的需求优先选编码/逻辑任务、追求稳定输出密集模型大上下文、高并发、推理速度优先MoE 模型显存有限但想体验大模型MoE有效参数小追求极致质量、显存充裕密集模型开源模块智能排名开源 AI 模型对比https://artificialanalysis.ai/models/open-source/medium按硬件选模型详细版8GB 内存你的选择不多但好消息是现在的小模型很强。推荐模型量化文件大小说明Qwen3:4bQ4_K_M~2.5 GB首选。4B 参数水平≈旧版 72BQwen3:1.7bQ4_K_M~1.2 GB更轻量老电脑也能跑8GB 跑 4b 模型没问题别开太多其他应用就行。16GB 内存这是大多数人的配置2026 年上半年新出了不少好选择。推荐模型量化文件大小说明Qwen3.5:9bQ4_K_M~5.7 GB9B 性能超越前代 30B速度和质量的甜点Gemma4:12bQ4_K_M~8 GB无编码器多模态支持原生音频输入Qwen3:14bQ4_K_M~9 GB更聪明但会占掉大半内存Qwen3.5:9b 在 GPQA 等基准上超越 Qwen3-30B3 倍于它的模型是 16GB 用户的新首选。Gemma4:12b 适合需要图片音频多模态的场景。32GB 内存可以上真正的大模型了。2026 年 Q2 的模型在这里最卷。推荐模型量化文件大小说明Qwen3.6:27bQ4_K_M~17 GB密集模型SWE-bench 击败自家 397B MoEQwen3.6:35bMoEQ4_K_M~21 GBMoE 仅激活 3B推理飞快Gemma4:26bMoEQ4_K_M~17 GBGoogle MoE4B 激活多模态均衡Qwen3.6:27b 是目前 30B 以内最强的密集模型SWE-Bench Verified 77.2%32GB 内存首选。35b MoE 只激活 3B 参数适合需要大上下文或高并发的场景。48GB 内存通常是有独立显卡或者 Mac Studio 级别的配置。推荐模型量化文件大小说明Qwen3.6:27bQ8_0~28 GB近无损量化编码质量极致Ornith 1.0 35BMoEQ5_K_M~25 GBMIT 许可Agentic Coding 专项Qwen3.5:27bQ4_K_M~17 GB前代旗舰密集兼顾质量与速度Ornith 1.0 35B 使用 MIT 许可无任何限制在 SWE-Bench Verified 上达到 75.6%是编码任务的专项利器。64GB 内存本地最强配置可以跑世界级模型。推荐模型量化文件大小说明Qwen3:235bMoEQ4_K_M~142 GB本地最强中文模型Qwen3.6:27bBF16~56 GB全精度质量最高DeepSeek-V3Q2_K~230 GB超低量化推理/代码专项235B MoE 每次只激活约 22B 参数推理速度远比同规模密集模型快。快速对照卡保存这张表选模型时翻出来看你的内存 → 推荐模型 → 文件多大 ──────────────────────────────────────────── 8GB → qwen3:4b Q4_K_M → 2.5 GB 16GB → qwen3.5:9b Q4_K_M → 5.7 GB 首选 16GB → gemma4:12b Q4_K_M → 8 GB (多模态) 32GB → qwen3.6:27b Q4_K_M → 17 GB 首选 32GB → qwen3.6:35b MoE Q4_K_M → 21 GB (更快) 32GB → gemma4:26b MoE Q4_K_M → 17 GB (多模态) 48GB → qwen3.6:27b Q8_0 → 28 GB 首选 48GB → ornith:35b MoE Q5_K_M → 25 GB (代码专项) 64GB → qwen3:235b MoE Q4_K_M → ~142 GB不确定怎么看自己内存Mac 点左上角苹果 → 关于本机Windows 点此电脑右键 → 属性。本节成果✅ 你学会了看模型名字Qwen3.6:27b 系列:参数规模✅ 你理解了密集 vs MoE 架构的区别和怎么选✅ 你理解了量化压缩Q4_K_M 是甜点✅ 你根据自己的内存找到了推荐的模型和文件大小✅ 你知道不同系列模型Qwen3.6/DeepSeek/Gemma4/Llama/Mistral/Ornith的区别

【最全】本地模型怎么选？

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