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【最全】本地模型怎么选？

news 2026/7/7 3:22:08

⏱️ 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
8GB	`qwen3:4b`	~2.5 GB	入门首选，仅处理简单文字
16GB	`qwen3.5:9b`	~5 GB	甜点之选，性能超越前代 30B
32GB	`qwen3.6:27b` Q4	~17 GB	编码最强密集模型，SWE-bench 77.2%
48GB	`qwen3.6:27b` Q8	~28 GB	近无损量化，编码质量极致
64GB+	`qwen3:235b` （MoE）	~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 4	Google	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 4	Meta	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 1.0	DeepReinforce	Agentic 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 3B
Claude-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）
MTP	Multi-Token Prediction，一次预测多个 token，推理加速
GGUF	llama.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_K	1/8	最小	明显下降	❌ 不太推荐
Q3_K	1/5	较小	还行	⚠️ 凑合用
Q4_K_M	1/4	适中	几乎无损	✅首选
Q5_K_M	1/3	较大	更好	✅ 内存够用选这个
Q8_0	1/2	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。

MoE（Mixture 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
🔥Qwen3:4b	Q4_K_M	~2.5 GB	首选。4B 参数，水平≈旧版 72B
Qwen3:1.7b	Q4_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
🔥Qwen3.5:9b	Q4_K_M	~5.7 GB	9B 性能超越前代 30B，速度和质量的甜点
Gemma4:12b	Q4_K_M	~8 GB	无编码器多模态，支持原生音频输入
Qwen3:14b	Q4_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 Qwen3-30B（3 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
🔥Qwen3.6:27b	Q4_K_M	~17 GB	密集模型，SWE-bench 击败自家 397B MoE
Qwen3.6:35b MoE	Q4_K_M	~21 GB	MoE 仅激活 3B，推理飞快
Gemma4:26b MoE	Q4_K_M	~17 GB	Google MoE，4B 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
🔥Qwen3.6:27b	Q8_0	~28 GB	近无损量化，编码质量极致
Ornith 1.0 35B MoE	Q5_K_M	~25 GB	MIT 许可，Agentic Coding 专项
Qwen3.5:27b	Q4_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
🔥Qwen3:235bMoE	Q4_K_M	~142 GB	本地最强中文模型
Qwen3.6:27b	BF16	~56 GB	全精度，质量最高
DeepSeek-V3	Q2_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