按显存容量推荐2026年最佳本地模型,从8GB到512GB
RT @0xSero: 2026年适合你硬件的顶级模型
-- 8GB --
- lfm-2.6B: 非常扎实,基于海量数据训练,显然受限,但作为起点不错
用于片段工具调用,或尝试构建基础设施 https://t.co/nCsHG1Zmrx
-- 16GB --
我非常喜欢 Ornith 模型,它们在工具调用方面表现出色,确实把模型推向了更远
Gemma 我认为是更全面的聊天和视觉模型
https://t.co/tc6IBTrbc3
https://t.co/n9HS0emaKR
-- 24GB 至 96GB --
在我看来,Qwen3.8-27B 是这里第一个可以用于编码的模型,非常强大。使用 exl3 版本。
https://t.co/n5avYaHKD2
-- 96GB 至 196GB --
Qwen3.8-Flash-Next 就是答案。现象级模型,即使在较慢的硬件上也很快,kv 缓存更小,而且模型部分足够基础,可以卸载到内存 https://t.co/ZHF8HdNBG7
-- 196GB 至 384GB --
GLM-5.3-Flash 是家庭前沿,专为在 10,000 美元硬件上运行而生。真是礼物。原生多模态,图像/视频/音频?
它支持超过 100 万 token 上下文,混合注意力,在高并发下也能保持。非常适合 3D、编程、黑客、艺术。
https://t.co/hf9ZjwGtca
-- 384GB 至 512GB --
以速度换智能,GLM-5.3 与 #1 开放权重模型并列,并是纯编码和系统工作的最佳选择。
https://t.co/ujKpGbAwGN
我告诉过你八月会很棒,现在我们进入较慢的月份。
-------------
我们不再需要担心本地 AI。
-- 8GB --
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用于片段工具调用,或尝试构建基础设施 https://t.co/nCsHG1Zmrx
-- 16GB --
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Gemma 我认为是更全面的聊天和视觉模型
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-- 24GB 至 96GB --
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-- 96GB 至 196GB --
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-- 196GB 至 384GB --
GLM-5.3-Flash 是家庭前沿,专为在 10,000 美元硬件上运行而生。真是礼物。原生多模态,图像/视频/音频?
它支持超过 100 万 token 上下文,混合注意力,在高并发下也能保持。非常适合 3D、编程、黑客、艺术。
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以速度换智能,GLM-5.3 与 #1 开放权重模型并列,并是纯编码和系统工作的最佳选择。
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我们不再需要担心本地 AI。