模型家族 · 量化與GGUF/MLX
在本地跑大模型 — 用實測,不靠猜。
這是在自己的 Mac 或 PC 上執行開源大模型的實操參考。每篇指南都基於我們自有裝置實測的每秒 token、記憶體佔用和量化對比。用資料而非感覺,挑對模型和版本。
模型家族
4GB VRAM硬體限制下的模型選擇策略與指南
本文深入探討如何透過量化技術與硬體最佳化，在個人電腦或Mac上執行在地大型語言模型（Local LLM），並提供實務指南與不同硬體架構的選擇對比。
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AI 模型本地部署硬體規格選擇策略與執行指南
本文深入探討如何在個人裝置上執行大型 AI 模型，涵蓋模型大小與硬體規格的平衡，並提供量化技術、Mac與PC硬體選擇的實用指南。
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量化技術指南：從FP32到低精度轉換的實用操作建議
本文深入探討大型語言模型（LLM）的量化技術，解釋如何透過降低模型權重位元數來壓縮模型體積與提升運算速度，並分析其在效能與智慧損失之間的權衡。
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本地LLM部署與選擇指南：模型7B參數執行對比
本文為開發者提供本地大型語言模型（Local LLM）的選用指南，說明如何根據硬體規格、模型引數規模與量化技術，在生成品質和運算速度間取得最佳平衡。
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部署大型語言模型於Mac PC的量化技術指南
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Qwen對決Llama 3.1：本地端模型如何選才不踩雷
本文透過實測資料，深入比較 Qwen 與 Llama 3.1 在不同硬體環境下的表現，指導使用者如何根據自身裝置的規格和應用需求，選擇最適合的本地端大型語言模型。
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本地 LLM 驅動程式碼生成 2025 年開發新標準
本文深入探討如何透過在本地端部署大型語言模型（LLM），為開發者建立一個兼顧資安與成本控制的私密程式碼生成夥伴，並提供實戰部署指南。
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Llama 3.1 開源模型解析：如何依據硬體規格挑選最佳版本
本文深入分析 Meta 推出的 Llama 3.1 系列模型，提供不同規模參數的硬體配置建議、在地端安裝路徑及量化技術優化指南。
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