如何在个人电脑部署大模型实现Token自由

一、选择合适的大模型

这一步可以交给AI,把你的电脑配置发给它,比如我的:

我的电脑配置如下,请问我电脑上可以部署什么大模型?
处理器	11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 @ 2.80GHz   2.80 GHz
机带 RAM	16.0 GB (15.8 GB 可用)
存储	954 GB SSD WD PC SN740 SDDPNQD-1T00-1127
显卡	Intel(R) Iris(R) Xe Graphics (128 MB)

给我推荐的模型如下

模型类型 推荐模型(使用量化版,如Q4_K_M) 推荐理由
最优选择 GPT-OSS-20B 专为16GB内存优化,推理速度快,性能均衡,性价比极高[reference:0][reference:1][reference:2]。
最佳中文选择 Qwen3-7B / 14B (通义千问) 中文能力强,7B版流畅运行,14B版可挑战上限,适合复杂任务[reference:3]。
轻量灵活之选 DeepSeek-R1-7B / 1.5B 7B版是中文能力与资源消耗的平衡点[reference:4];1.5B版入门首选,占用内存极少[reference:5][reference:6]。
其他潜力之选 LLaMA 3 (8B)
Phi-3 (7B)
Gemma 2 (9B)
均为国际主流模型,有中文变体,性能出色,社区支持好。

我尝试安装了GPT-OSS-20B、Qwen3.5-4B。对于我这个i7处理器、16G运行内存、集成显卡的电脑,实测结果如下:
统一测试问题:把大象装冰箱分几步?
GPT-OSS-20B模型思考了135秒后开始回答,最终回答正确;
Qwen3.5-4B模型陷入了死循环,无法给出回答。另外问它是谁,也得思考50多秒,token生成很慢,看着它几个字几个字的蹦,很捉急,这个量级的模型能力还是弱了点。

二、下载Ollama

对于部署工具,推荐使用 Ollama,它是目前最流行的本地大模型部署工具,仅需一条命令即可完成下载和启动,非常适合新手。
1.进入官网下载Ollama:https://ollama.com/download
注意:要求win10以上系统。
在这里插入图片描述

安装好了。


在这里插入图片描述

再验证一下,命令行输入 ollama --version 并回车,如果能看到版本号(例如 0.1.44),就说明安装成功了。

在这里插入图片描述

三、部署模型

在 CMD 中输入命令:

ollama run gpt-oss:20b

Ollama 会自动开始下载并部署。你只需要等待即可,下载时间与模型大小有关,比如qwen3.5:4b需要下载3.4G。

四、使用模型

方式1:在 CMD 中输入命令:

ollama run gpt-oss:20b

当看到 >>> 的提示符时,你就可以像和朋友聊天一样,直接输入问题,模型就会开始回答你了。

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方式2:可视化界面

ollama也提供了可视化界面,打开ollama,选择已经部署的模型(也可以选云上api模型),即可对话。
在这里插入图片描述

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