前几天在 Mac 上安装了 Ollama，并下载了通义千问的视觉模型做了些测试，整个过程还挺有意思，值得说道说道。

这个体验颠覆了许多 人对 大模型必须依赖云端的认知，原来在个人电脑上，也能拥有一个强劲的本地智能助手 。

Ollama 是一个能让用户在个 人电脑上 轻松运行大语言模型 的框架，它把复杂的部署过程打包，变成一个简单的应用程序，用户下载安装后，就能通过命令行或者图形界面，一键下载并运行 各种开源模型，这就像给电脑装上了一个“模型商店”，大大降低了普通人接触和使用尖端人工智能技术的门槛。

这次测试的主角是通义千问团队的 Qwen2，5-VL 7B 模型，这里的“VL”代表视觉语言，意味着它不仅懂文字，还能看懂图片和视频，7B 则表明模型的参数量是七十亿，这是一个在性能和资源消耗之间取得精妙平衡的尺寸，安装过程超级直接，无论是通过命令行输入指令，还是在 Ollama 的界面 里点击下载，都相当顺畅， 下载完成后，一个强劲的多模态模型就在本地准备就绪了。

把人工智能模型“请”回自己电脑，这事儿实则没那么玄乎，过去大家总觉得，这些机智的大家伙都住在遥远的云端服务器机房里，需要庞大的算力支持，但目前，Ollama 这类工具的出现，彻底改变了游戏规则，它就像一个翻译官，把那些复杂的模型语言，转化成我们个人电脑能听懂的指令，让模型在本地跑 起来。

这背后实则是一种技术趋势的体现，就是“边缘计算”和“模型小型化”，大公司们不再只追求把模型做得更大更强，也在努力把它们变得更小更高效，通义千问的 Qwen 系列就是一个很好的例子，它有从十亿级别到几百亿级别的多种参数规模，7B（七十亿参数）这个版本，被很 多人称为“甜点级”模型，它不像那些千亿巨无霸那么吃资源，但能力又远超那 些小模型，足以应对大部分日常的图文处理任务。

在本地运行模型，最大的好处就是数据隐私和安全，你所有的对话、上传的图片，都只在你的电脑 内部处理，完全不经过互联网，这意味着，那些涉及个人隐私或者公司机密的信息，可以放心地交给它处理，再也不用 担心被泄露，而且，本地运行没有网络延迟，反应速度飞快， 还能省下一笔调用云端服务的费用，当然，这一切的前提是，你的电脑配置得跟得上。

网友评论：“电脑配置怎样才能跑7 B，CPU 8核以上，内存16 GB+，显 卡推荐8GB+显存，” 说的没错，想让这些本地模型跑得欢，硬件的确 是道坎，不过，这也催生了新的硬件升级需求，算是给平静的个人电脑市场注入了新活力。

本地部署大模型，象征着人工智能技术从“云端神坛”走向“寻常百姓家”的关键一步，这不仅仅是技术上的突破，更是一种理念的转变，它意味着，强劲的智能不再是少数科技巨头的专属工具，而是每个拥有合适电脑的个人都能掌握的力量，这种转变，让开发者有了更大的自由度，可以创造出更具个性化、更保护隐私的应用。

未来的挑战也很明显，随着模型越来越强劲，对硬件的要求也会水涨船高，如何平衡模型性能和硬件成本，将是决定本地人工智能能否普及的关键，同时，当每个人都能轻松部署和微调模型时，如何确保技术的善用，防止被用于制造虚假信息 等恶意行为，也成了一个必须面对的社会 议题，这股浪潮才刚刚开始，未来的路还很长。

总结来看，在个人电脑上运行大模型，已经从极客的专属乐趣，变成了触手可及的现实，这不仅带来了数据安全和即时响应的好处， 也预示着人工 智能应用将迎来一波新的 创新浪潮，不过，一个有趣的反常识现象是，当技术工具变得越来越“傻瓜化” 时，使用者的创造力门槛反而可能在无形中被提高了，由于当工具不再是障碍，真正比拼的就是想法和创意本身了。

说实话，把这么个“小钢炮”装进自己电脑里 ，感觉挺爽的，就像是拥有了一个私人定制的超级大脑，随时待命，还不用担心它把你的小秘密到处乱说，以前总觉得人工智能离我们很远，目前发现，它实则就在我们身边，甚至就在我们的硬盘里，这种感觉，有点科幻，又有点亲切，它不再是冷冰冰的代码，更像一个可以随时交 流的伙伴。

你觉得本地AI会普及吗？