如何在本地运行LLM？Ollama、LM Studio、GPT4ALL等工具推荐
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如何在本地运行LLM？Ollama、LM Studio、GPT4ALL等工具推荐
目录- 一、什么是Ollama
- 📌 核心特性
- 📚 关于Llama模型家族
- 二、什么是LM Studio
- 📌 核心优势
- 三、什么是GPT4ALL
- 📋 基础规格（已更新至2025年最新信息）
- 🆕 2025年重大更新
- 🗺️ 未来路线图
- 四、其他值得关注的本地LLM工具
- 🔥 vLLM —— 企业级高性能推理引擎
- 🏠 LocalAI —— OpenAI API的本地替代方案
- 👤 Jan AI —— 注重隐私的个人AI助手
- 📊 工具选择对比表
- 五、本地运行LLM的硬件配置指南
- ⚙️ 核心原则
- 📐 显存需求计算公式
- 🎯 配置推荐表
- 🔧 量化技术降低门槛
- 💻 2025年主流显卡选择
- 六、实战：快速上手DeepSeek R1本地部署
- 📥 安装步骤
- 💾 存储空间需求
- ✅ 本地部署的优势
- 📜 授权许可
- 七、总结与选择建议
- 🎯 场景化推荐
- 🔮 展望
在深入了解各类本地运行工具之前，我们首先需要理解为什么越来越多的用户选择在本地部署和运行大语言模型（LLM）。这一趋势的兴起并非偶然，而是由以下几个核心驱动力推动的：
驱动因素 具体说明 🔒 数据隐私与安全 所有数据处理都在本地完成，无需上传至云端，敏感信息不会离开您的设备 💰 成本控制 避免持续的API调用费用，一次部署后可无限次使用 ⚡ 稳定性与响应速度 不受网络波动影响，响应速度取决于本地硬件性能 🛠️ 灵活定制 可根据需求调整模型参数，甚至进行微调（Fine-tuning） 🌐 离线可用 无需互联网连接即可使用AI能力 随着2024-2025年开源模型的爆发式增长，特别是Meta的Llama系列、DeepSeek R1等高质量开源模型的发布，本地运行LLM的门槛大幅降低，效果也越来越接近商业闭源模型。
一、什么是Ollama
Ollama是一款专门为帮助用户在本地与LLM交互而设计的工具，以其简单、易于安装以及适合初学者或非技术人员而闻名。它提供了创建定制语言模型和运行多个预训练模型的灵活性。此外，Ollama是完全开源的，可以促进透明度和社区参与。用户可以直接从终端使用Ollama命令行运行模型。
📌 核心特性
Ollama 支持多种开箱即用的大型语言模型，目前已支持包括Llama 4、DeepSeek R1、Qwen、Gemma、GLM-4.7、Kimi-K2.5等主流开源模型。
🆕 2025年重大更新：
- 原生桌面应用程序：2025年7月30日，Ollama推出了macOS和Windows原生桌面应用，提供简洁的聊天界面、交互历史记录，以及上下文长度滑块，用户可以直接拖放PDF或图片与模型交互
- Secure Minions功能：2025年6月与斯坦福Hazy Research实验室合作推出，允许本地Ollama模型与云端强大模型协作，同时保持端到端加密
- 全新ollama launch命令：支持与Claude Code、Codex、OpenCode等工具无缝集成
- API增强：
- 📋 结构化输出（JSON Schema）支持类型安全的API响应
- 🔄 流式响应与工具调用，实现实时函数执行
- 🖼️ 增强的多模态支持，改进图像和文档处理
- 🧠 推理模型的"思考模式"，可控制模型推理步骤的可见性
- 🎨
/api/generateAPI现已支持图像生成
⚡ 性能优化（2026年1月CES发布）：
根据NVIDIA在CES 2026上的公告，Ollama在过去四个月内推理性能提升了30%，新增NVFP4和FP8量化支持、GPU令牌采样、并发改进和内存管理增强。
💡 重要提示：Ollama的本地功能完全免费，无需账户注册。只有访问云端Turbo等功能时才需要账户。
📚 关于Llama模型家族
原文提到的Llama3信息已经过时。以下是截至2026年初的最新情况：
🦙 Llama 4（2025年4月发布）
Llama 4是Meta最新推出的大型语言模型，代表了开源AI领域的重大突破。它是Meta首个采用**混合专家架构（MoE）**的原生多模态模型系列。
模型版本 活跃参数 总参数 上下文窗口 专家数量 特点 Llama 4 Scout 170亿 1090亿 1000万tokens 16 可在单张H100 GPU上运行，是同级别最强多模态模型 Llama 4 Maverick 170亿 4000亿 100万tokens 128 在广泛基准测试中击败GPT-4o和Gemini 2.0 Flash Llama 4 Behemoth 2880亿 2万亿 - - 教师模型，在STEM基准上超越GPT-4.5、Claude Sonnet 3.7（截至2025年9月仍在研究预览阶段） 🔬 关键技术创新：
- iRoPE架构：交错注意力层无需位置嵌入，支持Scout的1000万token超长上下文（约等于80本普通小说的文本量）
- MetaCLIP视觉编码器：将图像转换为token表示，实现更好的多模态理解
- GOAT安全训练：全程使用生成式攻击代理测试器进行安全训练
- 多语言支持：在200种语言的数据上进行训练
📋 授权说明：Meta Llama许可证允许免费使用和修改，但月活用户超过7亿时需要商业许可。
（以下关于Llama 3的原文内容保留供参考，但建议在实际课程中更新为Llama 4）Llama3是 Meta 公司最新推出的大型语言模型（LLM），它代表了当前人工智能领域的最前沿技术。
Llama3 提供了两个预训练和指令调优版本，分别是 8B 和 70B。Llama3 在语言细微差别、上下文理解和复杂任务（如翻译和对话生成）方面表现出色。它的可扩展性和性能得到了增强，能够轻松处理多步骤任务。Llama3 在两个定制的 24K GPU 集群上训练，使用超过 15T token 的数据集，这是 Llama2 使用的数据集的 7 倍，包括 4 倍更多的代码。支持 8K 上下文长度，是 Llama2 容量的两倍。
未来Meta 计划推出一个 400B+ 版本的 Llama3，这将是一个接近 GPT-4-Turbo 水平的模型。总之，尽管和GPT4相比还有非常大的差距，但Llama3 也是一个功能强大的大型语言模型，它不仅在技术上取得了显著进步，而且在应用潜力和未来发展方面都显示出巨大的潜力。
二、什么是LM Studio
LM Studio是与LLMs进行本地交互的另一个工具。它提供了更广泛的功能，例如发现、下载和执行本地LLM，具有内置聊天界面以及与类似OpenAI的本地服务器的兼容性。通常被认为比Ollama更UI友好，LM Studio还提供了更多来自Hugging Face等地方的模型选项。
📌 核心优势
相较于Ollama，LM Studio提供了更丰富的功能集和更大的模型库，迎合了对用户界面更加友好的需求。二者均支持M1/M2/M3 Mac、Linux和Windows，且处理器支持AVX。具有较好的拓展性。如果你寻求简单、易用且开源的解决方案，Ollama可能是更好的选择。而如果您需要更丰富的功能集和更大的模型库，LM Studio可能更适合你的需求。
🆕 2025-2026年重大更新：
📦 版本演进（截至2025年12月）：
- v0.3.36（2025.12.23）：支持Google FunctionGemma（270M）
- v0.3.35（2025.12.18）：新增Devstral-2、GLM-4.6V支持
- v0.3.34（2025.12.12）：新增EssentialAI rnj-1支持
- v0.3.33（2025.12.10）：新增Ministral 3支持、Olmo-3工具调用
- v0.3.32（2025.12.02）：GLM 4.5工具调用、olmOCR-2、Flash Attention默认启用
🛠️ 关键新功能：
功能类别 具体内容 MCP协议支持 v0.3.17引入Model Context Protocol（MCP）主机支持，可连接MCP服务器与本地模型配合使用 NVIDIA性能优化 v0.3.15通过CUDA 12.8显著提升RTX GPU性能，加快模型加载和响应速度 多平台扩展 新增Linux ARM支持，并可在NVIDIA DGX Spark上运行 开发者SDK Python和TypeScript SDK已发布1.0.0正式版，提供完整的本地AI软件开发工具包 API增强 新增OpenAI兼容端点POST /v1/responses、有状态交互、自定义工具调用和远程MCP支持 多GPU控制 高级多GPU设置：启用/禁用特定GPU、选择分配策略、限制模型权重到专用显存 💼 商用政策变更：LM Studio现已允许免费商业使用，无需申请商业许可证或联系官方团队。
🖥️ 最新版本：LM Studio 0.4.1
三、什么是GPT4ALL
是一款开源的大型语言模型，由Nomic AI公司开发。它基于MetaAI开源的LLaMA模型微调得到，旨在提供一个免费商用授权的、可以在CPU上运行的类似ChatGPT的模型。以下是关于GPT4ALL的一些详细信息：
📋 基础规格（已更新至2025年最新信息）
属性 说明 模型类型 基础大模型 发布日期2023年3月29日持续更新中，最新版本v3.7（2025年1月）预训练文件大小8GB因模型而异，支持多种尺寸是否支持中文 部分模型支持，如DeepSeek R1蒸馏版 最高支持的上下文长度2K因模型而异，最新模型支持更长上下文模型参数数量70亿支持从1.5B到70B多种规格模型代码开源协议 Apache 2.0 商用授权信息 免费商用授权 GPT4ALL具有强大的语言生成能力，可以生成连贯、准确的文本。它支持多种任务，包括文本分类、文本生成和问答等。GPT4ALL可以在本地运行，无需依赖云服务器或网络连接，这使得它在隐私保护方面具有优势。
GPT4ALL的4-bit量化版本可以在不同的操作系统上运行，包括macOS、Windows和Linux。它还提供了多种模型选择，以适应不同的应用场景和内存要求。
🆕 2025年重大更新
🧠 DeepSeek R1原生支持：
- 完整支持DeepSeek-R1-Distill系列蒸馏模型
- 推理过程（包裹在"think"标签中）以类似Reasoner模型的方式显示
- 下载页面提供多种模型变体选择
💻 Windows ARM支持：
- 新增对Qualcomm Snapdragon和Microsoft SQ系列处理器的支持
- 目前仅支持CPU运行，GPU/NPU加速尚未可用
📝 聊天模板重构：
- 完全重写模板解析器，大幅提升与常见模型的兼容性
📁 LocalDocs增强：
- 2025年4月新增"文件夹监控"守护进程
- 将文件放入指定目录后数秒内即可出现在搜索结果中，无需手动重新索引
🔧 新增模型支持：
- OLMoE和Granite MoE模型
- DeepSeek R1蒸馏版
- Phi-3 Mini
- Llama 3系列
📌 版本历史亮点：
- v3.0（2024年7月）：完整UI重构、标签页热切换模型、LocalDocs升级为一等公民功能
- v3.7（2025年1月）：Windows ARM原生支持、模板解析重写修复系统提示问题
🗺️ 未来路线图
GPT4ALL的公开路线图围绕三大主题展开：
- NPU加速：为Apple Silicon和Qualcomm芯片提供NPU加速支持
- 无代码LoRA微调UI：用于创建领域特定适配器的图形化界面
- 严格结构化输出：支持JSON、XML格式，便于下游代理使用
GPT4ALL支持本地文档，是一个适合那些寻求直观用户界面和注重隐私保护的用户的工具。它的开源性质和免费商用授权使得它对于个人用户和企业都是一个有吸引力的选择。
四、其他值得关注的本地LLM工具
除了上述三款主流工具外，根据不同使用场景，以下工具也值得了解：
🔥 vLLM —— 企业级高性能推理引擎
vLLM是高吞吐量API的性能之王，专为在高端GPU（A100/H100）上服务数百个并发用户而设计。
核心优势：
- 比HuggingFace Transformers吞吐量高14x-24倍
- 比HuggingFace Text Generation Inference高2.2x-2.5倍
- 采用PagedAttention（受虚拟内存启发的注意力算法）
- 支持Continuous Batching（迭代级调度机制）
适用场景：企业级生产部署、需要高并发的API服务
🏠 LocalAI —— OpenAI API的本地替代方案
LocalAI是免费开源的OpenAI替代品，作为本地推理的REST API，提供完整的OpenAI兼容接口。
核心优势：
- 文件格式支持最全面：GGUF、GGML、Safetensors、PyTorch、GPTQ、AWQ
- 多后端支持：llama.cpp、vLLM、Transformers、ExLlama等
- 支持MCP集成和分布式推理
- 完整的OpenAI兼容函数调用支持
适用场景：从OpenAI迁移的团队、需要API兼容性的开发者
👤 Jan AI —— 注重隐私的个人AI助手
Jan是一款开源ChatGPT替代品，可100%离线运行。
核心优势：
- 完全离线运行，数据不离开设备
- 简洁直观的用户界面
- 支持Project工作区和Browser MCP功能
适用场景：个人AI助手、数据敏感环境、教育与学习
📊 工具选择对比表
工具 易用性 性能 功能丰富度 适合人群 Ollama ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 初学者、开发者 LM Studio ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 追求UI体验的用户 GPT4ALL ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 注重隐私的普通用户 vLLM ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 企业、高级开发者 LocalAI ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 需要API兼容的团队 Jan ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ 个人用户、隐私优先 五、本地运行LLM的硬件配置指南
在选择本地运行LLM的工具之前，了解硬件要求至关重要。以下是2025年的配置建议：
⚙️ 核心原则
本地运行大模型的硬件优先级：显存 ＞ 内存 ＞ CPU
💡 关键洞察：避免仅看GPU算力（如TFLOPS），显存容量（GB）才是大模型运行的硬性瓶颈！
📐 显存需求计算公式
显存需求 ≈ 模型参数（亿）× 0.8GB + 临时缓冲区（2-4GB）📝 示例：70亿参数模型 → 7 × 0.8 + 3 ≈ 9GB显存
🎯 配置推荐表
模型规模 推荐显卡 内存要求 备注 1B-7B RTX 3060 (12GB) / RTX 4060 Ti (16GB) 16-32GB 入门级配置，可流畅运行量化模型 7B-13B RTX 4080 (16GB) / RTX 4090 (24GB) 32GB 中端配置，满足大多数需求 13B-70B RTX 4090 (24GB) + 量化 64GB 需要INT4/INT8量化 70B+ 多卡并行 或 云服务 128GB+ 建议使用专业级显卡 🔧 量化技术降低门槛
当显存不足时，量化是最有效的解决方案：
量化格式 显存节省 精度损失 推荐场景 FP16 基准 无 有充足显存时 INT8 ~50% 轻微 平衡之选 INT4 ~75% 中等 显存紧张时 GGUF 可变 可控 Ollama/llama.cpp推荐格式 📝 实测案例：24GB显存 + 64GB内存可运行70B模型（INT4量化）
💻 2025年主流显卡选择
消费级：
- NVIDIA RTX 5090（24GB GDDR7，约¥12,000）—— 适合70B以下模型
- NVIDIA RTX 4090（24GB）—— 性价比之选
专业级：
- NVIDIA H200（96GB HBM3e，约¥80,000）—— 可支持700B参数模型
六、实战：快速上手DeepSeek R1本地部署
DeepSeek R1是2025年初引发全球关注的开源推理模型，性能可与OpenAI o1相媲美，且完全开源。以下是使用Ollama快速部署的教程：
📥 安装步骤
Step 1：安装Ollama
# macOS/Linux curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # Windows: 从 https://ollama.com 下载安装包Step 2：根据硬件配置选择模型版本
# 无GPU / 4GB显存以下 ollama run deepseek-r1:1.5b # 4GB显存 ollama run deepseek-r1:8b # 8-16GB显存 ollama run deepseek-r1:32b # 24GB显存 ollama run deepseek-r1:70b💾 存储空间需求
版本 硬盘空间 推荐配置 1.5B ~1GB 无GPU可运行 8B ~5GB 4GB显存 14B ~9GB 8GB显存 32B ~20GB 16GB显存 70B ~40GB 24GB显存 671B ~404GB 专业级配置 ✅ 本地部署的优势
- 🔐 数据安全：所有数据处理在本地完成
- 💸 零成本：无API调用费用
- 🚀 稳定可靠：不受网络波动影响
- 🔧 高度可定制：可调整模型参数
📜 授权许可
DeepSeek R1采用MIT许可证，支持商业使用，允许任何修改和衍生作品，包括用于蒸馏训练其他LLM。
七、总结与选择建议
经过对各类本地LLM工具的详细分析，我们可以根据不同需求做出以下选择：
🎯 场景化推荐
📌 初学者/快速上手 └─→ Ollama （命令行简洁，社区活跃） 📌 追求图形界面体验 └─→ LM Studio （UI友好，功能丰富） 📌 注重隐私/完全离线 └─→ GPT4ALL 或 Jan （本地文档支持强） 📌 企业级生产部署 └─→ vLLM （高并发，高性能） 📌 需要OpenAI API兼容 └─→ LocalAI （完整API兼容层）🔮 展望
随着开源模型的持续进化（如Llama 4的1000万token上下文、DeepSeek R1的推理能力），以及硬件成本的不断下降和量化技术的成熟，本地运行LLM将成为越来越多用户的首选。无论是个人开发者、企业用户还是研究人员，都能找到适合自己需求的本地部署方案。
建议：从Ollama + 7B参数模型开始入门，逐步探索更大规模的模型和更复杂的应用场景。
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1 回复
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经过测试，Ollama的使用体验最为简洁，反应速度较快，对中文支持较好，非常推荐尝试。
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