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推荐10个能够在个人电脑部署的效果最好的开源大模型，在个人电脑上部署效果最好、社区最活跃的开源大模型，以及公开可用、无内容安全过滤 / 无审查 的大模型，全部可一键下载或一键访问。

部署前的核心概念（必读）

在推荐模型之前，请务必了解以下几个关键点，它们是决定您能否在个人电脑上成功运行大模型的基础：

  1. 硬件是关键：

    • 显存 (VRAM)：对于大模型来说，显存 > 一切。模型的主要部分需要加载到显存中才能获得理想的速度。NVIDIA显卡（支持CUDA）通常是最佳选择。
    • 内存 (RAM)：如果显存不足，部分模型可以卸载到系统内存中运行，但这会显著降低速度。内存越大，能运行的更大模型或更长上下文的模型就越多。
    • 推荐配置：
      • 入门级：16GB RAM + 8GB VRAM (可流畅运行7B级别模型)。
      • 中端：32GB RAM + 12-16GB VRAM (可流畅运行13B模型和一些大型MoE模型)。
      • 高端：64GB RAM + 24GB VRAM (可尝试运行30B甚至70B的量化模型)。

  2. 量化 (Quantization) 是魔法：

    • 原始的大模型非常庞大（例如，Llama 3 8B的原始大小超过16GB）。“量化”是一种压缩技术，它在略微牺牲精度的前提下，大幅减小模型体积和显存占用。
    • GGUF 格式：这是目前在个人电脑上最流行的格式，它允许模型同时利用CPU和GPU，非常灵活。我们下面推荐的模型都有GGUF版本。

  3. 部署工具让一切变得简单：
    您不需要手动进行复杂的环境配置。使用以下工具，可以一键下载并运行大模型：

    • Ollama：一个极其简单的命令行工具，是目前最推荐的入门方式。只需一条命令即可运行模型并启动一个本地API服务器。
      • 官网链接：https://ollama/
    • LM Studio：一个图形化界面的软件，内置模型市场，可以方便地搜索、下载和配置模型，非常适合新手。
      • 官网链接：https://lmstudio.ai/

10个最值得在个人电脑部署的开源大模型

以下模型都可以在Ollama或LM Studio中轻松找到。

1. Llama 3 8B Instruct
  • 简介：由Meta发布，是目前综合性能最强的8B级别模型，被广泛认为是新一代开源模型的标杆。
  • 优点:
    • 顶级的综合性能：在几乎所有通用任务（聊天、推理、写作）上都表现出色，效果媲美一些闭源的轻量级模型。
    • 指令遵循能力强：能够很好地理解并执行复杂的指令。
    • 社区支持极好：拥有最庞大的社区和最丰富的微调版本。
  • 缺点:
    • 对中文的原生支持不如一些国产模型，但通过微调已有很大改善。
    • 原始训练数据截止较早，对最新事件可能不了解。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
    • Ollama命令: ollama run llama3
2. Mixtral 8x7B Instruct
  • 简介：由法国初创公司Mistral AI开发。它采用“专家混合”（MoE）架构，虽然总参数量为47B，但实际推理时只激活约13B参数，实现了性能和速度的完美平衡。
  • 优点:
    • 越级的性能：其表现经常能媲美甚至超越70B级别的模型，尤其在代码和数学方面。
    • 高效的推理速度：运行速度与13B模型相当，资源占用性价比极高。
    • 32k长上下文：原生支持非常长的上下文窗口，适合处理长文档。
  • 缺点:
    • 相比8B模型，对显存的要求更高（建议12GB VRAM以上）。
    • 模型体积较大。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
    • Ollama命令: ollama run mixtral
3. Phi-3-mini (3.8B)
  • 简介：由微软发布的“小语言模型”（SLM），它证明了小模型也能通过高质量的“教科书”级别数据训练出惊人的能力。
  • 优点:
    • 极其轻量：对硬件要求极低，甚至可以在没有独立显卡的笔记本电脑CPU上流畅运行。
    • 性能惊人：在同等大小的模型中，其推理和逻辑能力无人能及。
    • 响应速度飞快：是本地部署中速度最快的模型之一。
  • 缺点:
    • 知识储备相对较少，容易出现事实性错误。
    • 能力上限低于大型模型，不适合处理极其复杂的任务。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
    • Ollama命令: ollama run phi3
4. Qwen1.5 7B Chat
  • 简介：由阿里巴巴通义千问团队开源，是目前中文能力最强的开源模型之一。
  • 优点:
    • 顶级的中文支持：在中文的理解、生成、对齐方面都做得非常出色。
    • 多语言能力强：除了中文，英文和其他主流语言的能力也很强。
    • 生态工具完善：官方提供了与Agent、RAG等框架集成的工具。
  • 缺点:
    • 在纯英文任务上，综合表现可能略逊于Llama 3。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
    • Ollama命令: ollama run qwen:7b
5. Gemma 7B Instruct
  • 简介：由Google DeepMind发布，技术源自其强大的Gemini模型，是一个非常可靠的通用模型。
  • 优点:
    • 技术背景雄厚：与Gemini同源，模型结构和训练质量非常高。
    • 安全对齐做得好：输出内容通常更安全、更负责任。
    • 性能均衡：在各类任务上表现稳定，是一个很好的Llama 3替代品。
  • 缺点:
    • 相比Llama 3，社区热度和微调生态略逊一筹。
    • 默认情况下可能过于“谨慎”，有时会拒绝回答一些边界问题。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/google/gemma-7b-it
    • Ollama命令: ollama run gemma:7b
6. Command R (35B)
  • 简介：由Cohere发布，专注于企业级应用，尤其擅长RAG（检索增强生成）和工具调用。
  • 优点:
    • 强大的RAG能力：在结合外部文档进行问答时表现极其出色。
    • 优秀的工具调用/Agent能力：能很好地与外部API和工具集成。
    • 多语言支持好：支持10种主要语言。
  • 缺点:
    • 模型较大（35B），即便是量化版也需要较高的配置（建议16GB+ VRAM）。
    • 通用聊天能力可能不如Llama 3或Mixtral。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-v01
    • Ollama命令: ollama run command-r
7. Code Llama 7B Instruct
  • 简介：由Meta基于Llama 2专门为编码任务微调的模型，是本地代码生成的首选。
  • 优点:
    • 专业的代码能力：在代码生成、补全、解释和调试方面远超通用模型。
    • 支持多种语言：支持Python, C++, Java, JS等主流编程语言。
    • 轻量高效：7B版本对硬件要求不高，可以轻松集成到开发环境中。
  • 缺点:
    • 通用聊天能力较弱，不适合作为日常对话助手。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
    • Ollama命令: ollama run codellama:7b
8. Mistral 7B Instruct
  • 简介：Mistral AI的开山之作，在Llama 3出现之前，它曾是7B级别的性能王者，至今仍非常受欢迎。
  • 优点:
    • 性能优异且高效：在推理和逻辑方面表现出色，且速度飞快。
    • 限制较少：相比一些对齐严格的模型，它更“自由”，适合进行创意性写作。
    • 社区庞大：拥有大量基于它微调的优秀模型。
  • 缺点:
    • 综合能力已被Llama 3超越。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    • Ollama命令: ollama run mistral
9. Yi-1.5 9B Chat
  • 简介：由零一万物（01.AI）公司开发，是一个在中英文方面都表现非常出色的双语模型。
  • 优点:
    • 优秀的中英文双语能力：在两种语言之间切换和理解都非常流畅。
    • 性价比高：9B的尺寸在性能和资源占用之间取得了很好的平衡。
    • 200K超长上下文：原生支持极长的上下文窗口，适合处理大型文档或书籍。
  • 缺点:
    • 国际社区的生态和关注度不如Llama或Mistral。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/01-ai/Yi-1.5-9B-Chat
    • Ollama命令: ollama run yi:9b
10. LLaVA (Large Language and Vision Assistant)
  • 简介：这不是一个独立的模型，而是一个开源的多模态框架，它将语言模型（如Llama 3, Mixtral）与视觉编码器结合，使其具备理解图像的能力。
  • 优点:
    • 强大的识图能力：可以详细描述图片内容、回答关于图片的问题、识别图中文字等。
    • 开源且灵活：可以选择不同的基础语言模型，平衡性能和资源。
    • 本地化部署：可以在本地实现对图像的分析，保护隐私。
  • 缺点:
    • 对显存要求较高，因为需要同时加载语言和视觉两个模型。
    • 安装和配置比纯文本模型稍复杂。
  • 部署访问链接:
    • 官网: https://llava-vl.github.io/
    • Ollama命令 (基于Llama 3的版本): ollama run llava-llama3

总结与如何选择

模型名称核心优势推荐硬件 (VRAM)适合场景
Llama 3 8B综合性能之王8GB+日常聊天、写作、通用任务
Mixtral 8x7B性能/资源 性价比之王12GB+复杂推理、代码、长文本处理
Phi-3-mini超轻量、速度快4GB+ (CPU也可)低配置电脑、快速响应任务
Qwen1.5 7B顶级中文能力8GB+以中文为主的各类任务
Gemma 7B谷歌出品、稳定可靠8GB+需要安全、稳定输出的通用任务
Command R企业级RAG、工具调用16GB+知识库问答、自动化流程(Agent)
Code Llama 7B专业代码生成8GB+编程、代码辅助
Mistral 7B经典、高效、限制少8GB+创意写作、快速原型开发
Yi-1.5 9B优秀双语、超长上下文10GB+中英文混合场景、长文档分析
LLaVA看图说话（多模态）10GB+图像理解、识图问答

下面列出 10 个 公开可用、无内容安全过滤 / 无审查 的大模型，全部可一键下载或一键访问。每个模型给出核心优缺点、参数量级、许可证及 可直接体验的链接（Hugging Face、Ollama、官方 Demo 或一键 Docker）。

#模型名称（代号）基座 / 参数量许可证优点缺点在线/离线体验地址
1Dolphin-2.9.2-Llama-3-70B-UncensoredLlama-3-70BLlama 3 许可证70 B 巨量参数，角色扮演、长对话、代码能力极强资源需求高，需 2×A100 或量化Hugging Face
2Dolphin-2.6-Phi-2Phi-2 / 2.78 BMIT极小，CPU 可跑；完全无过滤幻觉相对明显，知识截止旧Hugging Face
3Dolphin-2.5-Mixtral-8×7BMixtral-8×7B / 46.7 BApache-2.0MoE 架构，推理速度快；商业可商用需要 48 GB+ 显存或 8-bit 量化Hugging Face
4Llama-2-7B-UncensoredLlama-2-7BLlama 2 许可证体积小，单卡 3090 即可；社区生态完善中文能力一般，需 prompt 技巧Ollama
5Hermes-3-Llama-3.1-405B-UncensoredLlama-3.1-405BLlama 3.1 许可证当前开源参数最大，推理、创作、代码全能405 B 巨兽，需 8×A100 80GHugging Face
6WizardLM-Uncensored-13BLlama-1-13B研究用途社区最早无审查版，指令遵循好Llama-1 基座，知识更新慢Hugging Face
7StableLM-Alpha-7BStableLM / 7 BCC BY-NC-SA 4.0Stability AI 官方无审查版，中文支持尚可仅限非商用；幻觉较高GitHub
8CausalLM-14B-DPO-αQwen-14B + 中文增量Apache-2.0中文角色扮演天花板级，量化 8 G 即可跑中文 NSFW 场景易过拟合HF GGUF
9Llama-3-8B-DarkIdol-UncensoredLlama-3-8BLlama 3 许可证中文/英/日 三语无审查，32 K 上下文社区魔改版，更新节奏快Hugging Face
10FreedomGPT-3.0自研 7 B + Llama-2-13B 混合自有 (可商用)一键桌面客户端，零配置离线跑；支持 Win/Mac/Linux目前只有英文界面，中文能力一般官网下载

快速上手示例（任选一条）

  1. 懒人零配置
    下载 FreedomGPT → 安装 → 直接聊天，完全离线。

  2. Ollama 一条命令

    ollama run llama2-uncensored

    3 分钟跑通 7 B 模型。

  3. GPU 机本地高阶

    docker run --gpus all -p 8000:8000 \
  ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest \
  --model cognitivecomputations/dolphin-2.9.2-llama-3-70b-uncensored \
  --quantize bitsandbytes-nf4

    浏览器打开 http://localhost:8000/docs 即 REST API。

使用提醒

  • 无审查 ≠ 无责任：所有模型都可能输出违法、暴力或歧视内容，请在合规场景下使用。
  • 许可证差异：StableLM、Yi-34B-Chat 等 仅限非商用；Apache-2.0/MIT 类可商用。
  • 硬件门槛：7 B/13 B 量化后 4–10 GB VRAM 即可；70 B+ 需多卡或高阶量化。

所谓的“没有安全限制”或“无审查”模型是一个相对且敏感的概念。绝大多数负责任的模型发布者都会内置一定程度的安全对齐措施（Safety Alignment），以防止模型生成有害、非法或不道德的内容。

完全去除这些限制的模型通常是由社区基于开源模型进行微调（fine-tuned）或“去对齐”（uncensored）的版本。使用这类模型需要您具备极高的责任感和法律意识，并确保在所有适用法律和道德规范的范围内进行使用。您将独自承担使用这些模型所产生的全部责任和后果。

以下推荐的模型主要是开源、可自主部署、且其基础版本对齐限制相对较少或可通过参数调整绕过的模型。

核心推荐列表（开源且可自部署）

1. Meta Llama 2 & Llama 3

简介：由Meta（Facebook）发布的一系列顶尖开源大模型。Llama 2 有 7B, 13B, 70B 三个版本，Llama 3 目前有 8B 和 70B 版本。它们不仅是强大的基础模型，也是众多“无限制”微调版本的基座。

  • 优点：
    • 性能强大：尤其是70B版本，在多项基准测试中接近甚至超越某些闭源模型。
    • 生态繁荣：拥有最庞大的开源社区，衍生出了无数微调版本（包括您可能感兴趣的类别）。
    • 可商用：Llama 2/3 允许免费商用，但需接受特定许可协议（Llama License）。
  • 缺点：
    • 原版有安全训练：基础版本经过了大量安全性和帮助性训练，会拒绝不当请求。
    • 需要算力：大规模参数版本需要强大的GPU硬件才能有效运行。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - meta-llama (需申请)
    • 衍生版本：在Hugging Face上搜索 Llama-2-7B-Chat-GGUF、Llama-2-70B-uncensored、Meta-Llama-3-8B-Instruct 等关键词，会发现大量由社区量化或微调的版本。
2. Mistral 7B / Mixtral 8x7B

简介：由法国公司Mistral AI发布的高效模型。Mistral 7B是以“小而精”著称的密集模型，而Mixtral 8x7B是高质量的混合专家（MoE）模型。

  • 优点：
    • 效率极高：在同等参数规模下性能卓越，7B模型在多项测试中击败了更大的模型。
    • 宽松许可：采用Apache 2.0许可证，对商用非常友好。
    • “隐藏”特性：早期版本被发现在某些提示词下能绕过内置的简单安全措施，但后续版本有所加强。
  • 缺点：
    • 原版有基础安全措施：会拒绝明显的有害请求。
    • MoE模型部署复杂：Mixtral虽然总参数量大，但激活参数少，但对内存带宽要求高。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - mistralai
    • 推荐工具：使用 ollama pull mistral:7b-instruct-v0.2 或 ollama pull mixtral:8x7b-instruct-v0.1 可快速本地部署。
3. Google Gemma

简介：Google基于其Gemini技术推出的开源轻量级模型家族，提供2B和7B两个版本。

  • 优点：
    • 技术先进：继承了Gemini和PaLM的部分关键技术，架构现代。
    • 针对开发者优化：提供了与所有主流框架（JAX, PyTorch, TensorFlow）的详细集成指南。
    • 许可宽松：Gemma许可证允许商用，条款清晰。
  • 缺点：
    • 安全对齐严格：Google对其进行了严格的安全性和责任性训练，拒绝能力很强。
    • 相对较新：社区生态和衍生版本暂不如Llama丰富。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - google (查找gemma系列)
4. Solar

简介：由韩国Upstage公司发布的基于Llama 2架构的模型，特别是Solar 10.7B模型，以其“小体型、大能量”著称。

  • 优点：
    • 性能密度高：10.7B的参数实现了接近30B级别模型的性能。
    • 完全开源：采用Apache 2.0许可证。
  • 缺点：
    • 基于Llama 2：继承了Llama 2的安全对齐特性。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - upstage
5. OpenHermes系列

简介：并非基础模型，而是由社区（Teknium）使用大量优质合成数据对Llama 2/Mistral等模型进行微调的版本。其目标是创造一个高质量、多用途的助手。

  • 优点：
    • 能力增强：在指令遵循、推理和代码能力上比原版基座模型有显著提升。
    • 社区标杆：是Hugging Face Open LLM Leaderboard上的常客，性能经过广泛验证。
  • 缺点：
    • 仍是微调版：其安全性取决于基座模型和微调数据。
  • 获取/部署方式：
    • Hugging Face：搜索 Teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B、OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF 等。
6. Phi-2 / Phi-3

简介：微软发布的小型但能力惊人的“文本教科书”模型。Phi-2有2.7B参数，Phi-3有3.8B（mini）、7B（small）、14B（medium）版本。

  • 优点：
    • 极致轻量：可以在消费级硬件甚至手机上运行。
    • 性能卓越：在小模型类别中一骑绝尘，推理能力突出。
    • MIT许可证：商用限制极少。
  • 缺点：
    • 规模限制：由于参数少，复杂任务和长上下文处理能力有限。
    • 有安全训练：会拒绝不当请求。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - microsoft (查找phi系列)
7. Qwen 1.5 (通义千问)

简介：阿里巴巴开源的大语言模型系列，覆盖0.5B到72B的参数规模。

  • 优点：
    • 多语言优势：对中文的支持和理解在开源模型中属于顶级水平。
    • 全面开放：提供了从聊天（Chat）到代码（Code）的多种模型变体。
    • Apache 2.0许可证：可自由商用。
  • 缺点：
    • 有严格的安全对齐：会严格遵守安全准则。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - Qwen
8. BLOOM

简介：由BigScience项目牵头，由全球1000多名研究人员共同开发的大规模多语言开源模型。

  • 优点：
    • 真正的多语言：为46种语言和13种编程语言而设计，非英语能力强劲。
    • 完全开放：采用Responsible AI License（RAIL），旨在负责任地使用。
  • 缺点：
    • 性能已落后：相比最新的Llama、Mistral等模型，其架构和性能已不占优势。
    • 庞大的体积：176B版本需要大量硬件资源。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - bigscience
9. Falcon

简介：由阿联酋技术创新研究所（TII）发布的开源模型，有7B、40B和180B版本。

  • 优点：
    • 高性能：曾在Open LLM Leaderboard上登顶，引发广泛关注。
    • Apache 2.0商用许可：180B版本也可免费商用，非常慷慨。
    • 数据质量高：基于高质量的RefinedWeb数据集训练。
  • 缺点：
    • 180B版本资源消耗巨大。
    • 社区生态稍逊于Llama。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - tiiuae
10. OLMo (Allen AI)

简介：由艾伦人工智能研究所（AI2）发布，旨在推动开放语言模型科学发展的项目。它不仅开源了模型权重，还开源了完整的训练代码、数据和所有细节。

  • 优点：
    • 极致的开放性：不仅仅是开源模型，是开源了整个生态系统，对于研究和理解模型如何训练至关重要。
    • 完全可复现：提供了完全复现训练过程所需的一切。
  • 缺点：
    • 纯研究导向：作为通用聊天助手的体验可能不如经过大量指令微调的模型。
    • 性能非顶尖：其主要目标不是追求排行榜分数。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - allenai (查找OLMo)

如何寻找“去限制”版本 & 部署指南

您真正需要的通常不是原版模型，而是基于上述模型进行去对齐微调（Uncensored Fine-tuning） 的社区版本。

  1. 搜索关键词：在Hugging Face等平台搜索时，使用以下关键词组合：

    • uncensored
    • without-awq / without-gptq
    • roleplay (RP)
    • free, unfiltered
    • dolphin (一个著名的去对齐微调系列，如 dolphin-2.5-mixtral-8x7b)

  2. 部署方式：

    • 本地推理（推荐）：使用 Ollama、text-generation-webui、LM Studio 等工具。它们支持加载GGUF格式的量化模型，让你在消费级硬件上运行大模型。
      • Ollama: ollama pull <model-name>
      • text-generation-webui: 功能极其强大，支持多种加载方式和扩展。
    • 云平台：使用 RunPod、Vast.ai 等租用云GPU，然后通过WebUI进行访问。
    • API服务：对于开源模型，你可以自己搭建类似OpenAI API的服务，推荐使用 vLLM 或 OpenAI-Compatible API 功能。

重要提醒（请务必阅读）

  • 法律与道德风险：生成非法、诽谤性或有害内容可能导致严重的法律后果。请务必在合法合规的范围内使用这些技术，例如用于研究模型行为、测试红队攻击或创作受法律保护的艺术作品。
  • 技术门槛：自主部署和运行这些模型，尤其是大型号，需要一定的计算机技术和硬件资源（强大的GPU和足够的内存）。
  • 信息真实性：此类模型更容易产生“幻觉”（编造事实），切勿将其用于需要高准确性信息的场景（如医疗、法律建议）。

推荐10个能够在个人电脑部署的效果最好的开源大模型，在个人电脑上部署效果最好、社区最活跃的开源大模型，以及公开可用、无内容安全过滤 / 无审查 的大模型，全部可一键下载或一键访问。

部署前的核心概念（必读）

在推荐模型之前，请务必了解以下几个关键点，它们是决定您能否在个人电脑上成功运行大模型的基础：

  1. 硬件是关键：

    • 显存 (VRAM)：对于大模型来说，显存 > 一切。模型的主要部分需要加载到显存中才能获得理想的速度。NVIDIA显卡（支持CUDA）通常是最佳选择。
    • 内存 (RAM)：如果显存不足，部分模型可以卸载到系统内存中运行，但这会显著降低速度。内存越大，能运行的更大模型或更长上下文的模型就越多。
    • 推荐配置：
      • 入门级：16GB RAM + 8GB VRAM (可流畅运行7B级别模型)。
      • 中端：32GB RAM + 12-16GB VRAM (可流畅运行13B模型和一些大型MoE模型)。
      • 高端：64GB RAM + 24GB VRAM (可尝试运行30B甚至70B的量化模型)。

  2. 量化 (Quantization) 是魔法：

    • 原始的大模型非常庞大（例如，Llama 3 8B的原始大小超过16GB）。“量化”是一种压缩技术，它在略微牺牲精度的前提下，大幅减小模型体积和显存占用。
    • GGUF 格式：这是目前在个人电脑上最流行的格式，它允许模型同时利用CPU和GPU，非常灵活。我们下面推荐的模型都有GGUF版本。

  3. 部署工具让一切变得简单：
    您不需要手动进行复杂的环境配置。使用以下工具，可以一键下载并运行大模型：

    • Ollama：一个极其简单的命令行工具，是目前最推荐的入门方式。只需一条命令即可运行模型并启动一个本地API服务器。
      • 官网链接：https://ollama/
    • LM Studio：一个图形化界面的软件，内置模型市场，可以方便地搜索、下载和配置模型，非常适合新手。
      • 官网链接：https://lmstudio.ai/

10个最值得在个人电脑部署的开源大模型

以下模型都可以在Ollama或LM Studio中轻松找到。

1. Llama 3 8B Instruct
  • 简介：由Meta发布，是目前综合性能最强的8B级别模型，被广泛认为是新一代开源模型的标杆。
  • 优点:
    • 顶级的综合性能：在几乎所有通用任务（聊天、推理、写作）上都表现出色，效果媲美一些闭源的轻量级模型。
    • 指令遵循能力强：能够很好地理解并执行复杂的指令。
    • 社区支持极好：拥有最庞大的社区和最丰富的微调版本。
  • 缺点:
    • 对中文的原生支持不如一些国产模型，但通过微调已有很大改善。
    • 原始训练数据截止较早，对最新事件可能不了解。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
    • Ollama命令: ollama run llama3
2. Mixtral 8x7B Instruct
  • 简介：由法国初创公司Mistral AI开发。它采用“专家混合”（MoE）架构，虽然总参数量为47B，但实际推理时只激活约13B参数，实现了性能和速度的完美平衡。
  • 优点:
    • 越级的性能：其表现经常能媲美甚至超越70B级别的模型，尤其在代码和数学方面。
    • 高效的推理速度：运行速度与13B模型相当，资源占用性价比极高。
    • 32k长上下文：原生支持非常长的上下文窗口，适合处理长文档。
  • 缺点:
    • 相比8B模型，对显存的要求更高（建议12GB VRAM以上）。
    • 模型体积较大。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
    • Ollama命令: ollama run mixtral
3. Phi-3-mini (3.8B)
  • 简介：由微软发布的“小语言模型”（SLM），它证明了小模型也能通过高质量的“教科书”级别数据训练出惊人的能力。
  • 优点:
    • 极其轻量：对硬件要求极低，甚至可以在没有独立显卡的笔记本电脑CPU上流畅运行。
    • 性能惊人：在同等大小的模型中，其推理和逻辑能力无人能及。
    • 响应速度飞快：是本地部署中速度最快的模型之一。
  • 缺点:
    • 知识储备相对较少，容易出现事实性错误。
    • 能力上限低于大型模型，不适合处理极其复杂的任务。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
    • Ollama命令: ollama run phi3
4. Qwen1.5 7B Chat
  • 简介：由阿里巴巴通义千问团队开源，是目前中文能力最强的开源模型之一。
  • 优点:
    • 顶级的中文支持：在中文的理解、生成、对齐方面都做得非常出色。
    • 多语言能力强：除了中文，英文和其他主流语言的能力也很强。
    • 生态工具完善：官方提供了与Agent、RAG等框架集成的工具。
  • 缺点:
    • 在纯英文任务上，综合表现可能略逊于Llama 3。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat
    • Ollama命令: ollama run qwen:7b
5. Gemma 7B Instruct
  • 简介：由Google DeepMind发布，技术源自其强大的Gemini模型，是一个非常可靠的通用模型。
  • 优点:
    • 技术背景雄厚：与Gemini同源，模型结构和训练质量非常高。
    • 安全对齐做得好：输出内容通常更安全、更负责任。
    • 性能均衡：在各类任务上表现稳定，是一个很好的Llama 3替代品。
  • 缺点:
    • 相比Llama 3，社区热度和微调生态略逊一筹。
    • 默认情况下可能过于“谨慎”，有时会拒绝回答一些边界问题。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/google/gemma-7b-it
    • Ollama命令: ollama run gemma:7b
6. Command R (35B)
  • 简介：由Cohere发布，专注于企业级应用，尤其擅长RAG（检索增强生成）和工具调用。
  • 优点:
    • 强大的RAG能力：在结合外部文档进行问答时表现极其出色。
    • 优秀的工具调用/Agent能力：能很好地与外部API和工具集成。
    • 多语言支持好：支持10种主要语言。
  • 缺点:
    • 模型较大（35B），即便是量化版也需要较高的配置（建议16GB+ VRAM）。
    • 通用聊天能力可能不如Llama 3或Mixtral。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-v01
    • Ollama命令: ollama run command-r
7. Code Llama 7B Instruct
  • 简介：由Meta基于Llama 2专门为编码任务微调的模型，是本地代码生成的首选。
  • 优点:
    • 专业的代码能力：在代码生成、补全、解释和调试方面远超通用模型。
    • 支持多种语言：支持Python, C++, Java, JS等主流编程语言。
    • 轻量高效：7B版本对硬件要求不高，可以轻松集成到开发环境中。
  • 缺点:
    • 通用聊天能力较弱，不适合作为日常对话助手。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
    • Ollama命令: ollama run codellama:7b
8. Mistral 7B Instruct
  • 简介：Mistral AI的开山之作，在Llama 3出现之前，它曾是7B级别的性能王者，至今仍非常受欢迎。
  • 优点:
    • 性能优异且高效：在推理和逻辑方面表现出色，且速度飞快。
    • 限制较少：相比一些对齐严格的模型，它更“自由”，适合进行创意性写作。
    • 社区庞大：拥有大量基于它微调的优秀模型。
  • 缺点:
    • 综合能力已被Llama 3超越。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    • Ollama命令: ollama run mistral
9. Yi-1.5 9B Chat
  • 简介：由零一万物（01.AI）公司开发，是一个在中英文方面都表现非常出色的双语模型。
  • 优点:
    • 优秀的中英文双语能力：在两种语言之间切换和理解都非常流畅。
    • 性价比高：9B的尺寸在性能和资源占用之间取得了很好的平衡。
    • 200K超长上下文：原生支持极长的上下文窗口，适合处理大型文档或书籍。
  • 缺点:
    • 国际社区的生态和关注度不如Llama或Mistral。
  • 部署访问链接:
    • Hugging Face: https://huggingface.co/01-ai/Yi-1.5-9B-Chat
    • Ollama命令: ollama run yi:9b
10. LLaVA (Large Language and Vision Assistant)
  • 简介：这不是一个独立的模型，而是一个开源的多模态框架，它将语言模型（如Llama 3, Mixtral）与视觉编码器结合，使其具备理解图像的能力。
  • 优点:
    • 强大的识图能力：可以详细描述图片内容、回答关于图片的问题、识别图中文字等。
    • 开源且灵活：可以选择不同的基础语言模型，平衡性能和资源。
    • 本地化部署：可以在本地实现对图像的分析，保护隐私。
  • 缺点:
    • 对显存要求较高，因为需要同时加载语言和视觉两个模型。
    • 安装和配置比纯文本模型稍复杂。
  • 部署访问链接:
    • 官网: https://llava-vl.github.io/
    • Ollama命令 (基于Llama 3的版本): ollama run llava-llama3

总结与如何选择

模型名称核心优势推荐硬件 (VRAM)适合场景
Llama 3 8B综合性能之王8GB+日常聊天、写作、通用任务
Mixtral 8x7B性能/资源 性价比之王12GB+复杂推理、代码、长文本处理
Phi-3-mini超轻量、速度快4GB+ (CPU也可)低配置电脑、快速响应任务
Qwen1.5 7B顶级中文能力8GB+以中文为主的各类任务
Gemma 7B谷歌出品、稳定可靠8GB+需要安全、稳定输出的通用任务
Command R企业级RAG、工具调用16GB+知识库问答、自动化流程(Agent)
Code Llama 7B专业代码生成8GB+编程、代码辅助
Mistral 7B经典、高效、限制少8GB+创意写作、快速原型开发
Yi-1.5 9B优秀双语、超长上下文10GB+中英文混合场景、长文档分析
LLaVA看图说话（多模态）10GB+图像理解、识图问答

下面列出 10 个 公开可用、无内容安全过滤 / 无审查 的大模型，全部可一键下载或一键访问。每个模型给出核心优缺点、参数量级、许可证及 可直接体验的链接（Hugging Face、Ollama、官方 Demo 或一键 Docker）。

#模型名称（代号）基座 / 参数量许可证优点缺点在线/离线体验地址
1Dolphin-2.9.2-Llama-3-70B-UncensoredLlama-3-70BLlama 3 许可证70 B 巨量参数，角色扮演、长对话、代码能力极强资源需求高，需 2×A100 或量化Hugging Face
2Dolphin-2.6-Phi-2Phi-2 / 2.78 BMIT极小，CPU 可跑；完全无过滤幻觉相对明显，知识截止旧Hugging Face
3Dolphin-2.5-Mixtral-8×7BMixtral-8×7B / 46.7 BApache-2.0MoE 架构，推理速度快；商业可商用需要 48 GB+ 显存或 8-bit 量化Hugging Face
4Llama-2-7B-UncensoredLlama-2-7BLlama 2 许可证体积小，单卡 3090 即可；社区生态完善中文能力一般，需 prompt 技巧Ollama
5Hermes-3-Llama-3.1-405B-UncensoredLlama-3.1-405BLlama 3.1 许可证当前开源参数最大，推理、创作、代码全能405 B 巨兽，需 8×A100 80GHugging Face
6WizardLM-Uncensored-13BLlama-1-13B研究用途社区最早无审查版，指令遵循好Llama-1 基座，知识更新慢Hugging Face
7StableLM-Alpha-7BStableLM / 7 BCC BY-NC-SA 4.0Stability AI 官方无审查版，中文支持尚可仅限非商用；幻觉较高GitHub
8CausalLM-14B-DPO-αQwen-14B + 中文增量Apache-2.0中文角色扮演天花板级，量化 8 G 即可跑中文 NSFW 场景易过拟合HF GGUF
9Llama-3-8B-DarkIdol-UncensoredLlama-3-8BLlama 3 许可证中文/英/日 三语无审查，32 K 上下文社区魔改版，更新节奏快Hugging Face
10FreedomGPT-3.0自研 7 B + Llama-2-13B 混合自有 (可商用)一键桌面客户端，零配置离线跑；支持 Win/Mac/Linux目前只有英文界面，中文能力一般官网下载

快速上手示例（任选一条）

  1. 懒人零配置
    下载 FreedomGPT → 安装 → 直接聊天，完全离线。

  2. Ollama 一条命令

    ollama run llama2-uncensored

    3 分钟跑通 7 B 模型。

  3. GPU 机本地高阶

    docker run --gpus all -p 8000:8000 \
  ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:latest \
  --model cognitivecomputations/dolphin-2.9.2-llama-3-70b-uncensored \
  --quantize bitsandbytes-nf4

    浏览器打开 http://localhost:8000/docs 即 REST API。

使用提醒

  • 无审查 ≠ 无责任：所有模型都可能输出违法、暴力或歧视内容，请在合规场景下使用。
  • 许可证差异：StableLM、Yi-34B-Chat 等 仅限非商用；Apache-2.0/MIT 类可商用。
  • 硬件门槛：7 B/13 B 量化后 4–10 GB VRAM 即可；70 B+ 需多卡或高阶量化。

所谓的“没有安全限制”或“无审查”模型是一个相对且敏感的概念。绝大多数负责任的模型发布者都会内置一定程度的安全对齐措施（Safety Alignment），以防止模型生成有害、非法或不道德的内容。

完全去除这些限制的模型通常是由社区基于开源模型进行微调（fine-tuned）或“去对齐”（uncensored）的版本。使用这类模型需要您具备极高的责任感和法律意识，并确保在所有适用法律和道德规范的范围内进行使用。您将独自承担使用这些模型所产生的全部责任和后果。

以下推荐的模型主要是开源、可自主部署、且其基础版本对齐限制相对较少或可通过参数调整绕过的模型。

核心推荐列表（开源且可自部署）

1. Meta Llama 2 & Llama 3

简介：由Meta（Facebook）发布的一系列顶尖开源大模型。Llama 2 有 7B, 13B, 70B 三个版本，Llama 3 目前有 8B 和 70B 版本。它们不仅是强大的基础模型，也是众多“无限制”微调版本的基座。

  • 优点：
    • 性能强大：尤其是70B版本，在多项基准测试中接近甚至超越某些闭源模型。
    • 生态繁荣：拥有最庞大的开源社区，衍生出了无数微调版本（包括您可能感兴趣的类别）。
    • 可商用：Llama 2/3 允许免费商用，但需接受特定许可协议（Llama License）。
  • 缺点：
    • 原版有安全训练：基础版本经过了大量安全性和帮助性训练，会拒绝不当请求。
    • 需要算力：大规模参数版本需要强大的GPU硬件才能有效运行。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - meta-llama (需申请)
    • 衍生版本：在Hugging Face上搜索 Llama-2-7B-Chat-GGUF、Llama-2-70B-uncensored、Meta-Llama-3-8B-Instruct 等关键词，会发现大量由社区量化或微调的版本。
2. Mistral 7B / Mixtral 8x7B

简介：由法国公司Mistral AI发布的高效模型。Mistral 7B是以“小而精”著称的密集模型，而Mixtral 8x7B是高质量的混合专家（MoE）模型。

  • 优点：
    • 效率极高：在同等参数规模下性能卓越，7B模型在多项测试中击败了更大的模型。
    • 宽松许可：采用Apache 2.0许可证，对商用非常友好。
    • “隐藏”特性：早期版本被发现在某些提示词下能绕过内置的简单安全措施，但后续版本有所加强。
  • 缺点：
    • 原版有基础安全措施：会拒绝明显的有害请求。
    • MoE模型部署复杂：Mixtral虽然总参数量大，但激活参数少，但对内存带宽要求高。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - mistralai
    • 推荐工具：使用 ollama pull mistral:7b-instruct-v0.2 或 ollama pull mixtral:8x7b-instruct-v0.1 可快速本地部署。
3. Google Gemma

简介：Google基于其Gemini技术推出的开源轻量级模型家族，提供2B和7B两个版本。

  • 优点：
    • 技术先进：继承了Gemini和PaLM的部分关键技术，架构现代。
    • 针对开发者优化：提供了与所有主流框架（JAX, PyTorch, TensorFlow）的详细集成指南。
    • 许可宽松：Gemma许可证允许商用，条款清晰。
  • 缺点：
    • 安全对齐严格：Google对其进行了严格的安全性和责任性训练，拒绝能力很强。
    • 相对较新：社区生态和衍生版本暂不如Llama丰富。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - google (查找gemma系列)
4. Solar

简介：由韩国Upstage公司发布的基于Llama 2架构的模型，特别是Solar 10.7B模型，以其“小体型、大能量”著称。

  • 优点：
    • 性能密度高：10.7B的参数实现了接近30B级别模型的性能。
    • 完全开源：采用Apache 2.0许可证。
  • 缺点：
    • 基于Llama 2：继承了Llama 2的安全对齐特性。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - upstage
5. OpenHermes系列

简介：并非基础模型，而是由社区（Teknium）使用大量优质合成数据对Llama 2/Mistral等模型进行微调的版本。其目标是创造一个高质量、多用途的助手。

  • 优点：
    • 能力增强：在指令遵循、推理和代码能力上比原版基座模型有显著提升。
    • 社区标杆：是Hugging Face Open LLM Leaderboard上的常客，性能经过广泛验证。
  • 缺点：
    • 仍是微调版：其安全性取决于基座模型和微调数据。
  • 获取/部署方式：
    • Hugging Face：搜索 Teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B、OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF 等。
6. Phi-2 / Phi-3

简介：微软发布的小型但能力惊人的“文本教科书”模型。Phi-2有2.7B参数，Phi-3有3.8B（mini）、7B（small）、14B（medium）版本。

  • 优点：
    • 极致轻量：可以在消费级硬件甚至手机上运行。
    • 性能卓越：在小模型类别中一骑绝尘，推理能力突出。
    • MIT许可证：商用限制极少。
  • 缺点：
    • 规模限制：由于参数少，复杂任务和长上下文处理能力有限。
    • 有安全训练：会拒绝不当请求。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - microsoft (查找phi系列)
7. Qwen 1.5 (通义千问)

简介：阿里巴巴开源的大语言模型系列，覆盖0.5B到72B的参数规模。

  • 优点：
    • 多语言优势：对中文的支持和理解在开源模型中属于顶级水平。
    • 全面开放：提供了从聊天（Chat）到代码（Code）的多种模型变体。
    • Apache 2.0许可证：可自由商用。
  • 缺点：
    • 有严格的安全对齐：会严格遵守安全准则。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - Qwen
8. BLOOM

简介：由BigScience项目牵头，由全球1000多名研究人员共同开发的大规模多语言开源模型。

  • 优点：
    • 真正的多语言：为46种语言和13种编程语言而设计，非英语能力强劲。
    • 完全开放：采用Responsible AI License（RAIL），旨在负责任地使用。
  • 缺点：
    • 性能已落后：相比最新的Llama、Mistral等模型，其架构和性能已不占优势。
    • 庞大的体积：176B版本需要大量硬件资源。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - bigscience
9. Falcon

简介：由阿联酋技术创新研究所（TII）发布的开源模型，有7B、40B和180B版本。

  • 优点：
    • 高性能：曾在Open LLM Leaderboard上登顶，引发广泛关注。
    • Apache 2.0商用许可：180B版本也可免费商用，非常慷慨。
    • 数据质量高：基于高质量的RefinedWeb数据集训练。
  • 缺点：
    • 180B版本资源消耗巨大。
    • 社区生态稍逊于Llama。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - tiiuae
10. OLMo (Allen AI)

简介：由艾伦人工智能研究所（AI2）发布，旨在推动开放语言模型科学发展的项目。它不仅开源了模型权重，还开源了完整的训练代码、数据和所有细节。

  • 优点：
    • 极致的开放性：不仅仅是开源模型，是开源了整个生态系统，对于研究和理解模型如何训练至关重要。
    • 完全可复现：提供了完全复现训练过程所需的一切。
  • 缺点：
    • 纯研究导向：作为通用聊天助手的体验可能不如经过大量指令微调的模型。
    • 性能非顶尖：其主要目标不是追求排行榜分数。
  • 获取/部署方式：
    • 官方源：Hugging Face - allenai (查找OLMo)

如何寻找“去限制”版本 & 部署指南

您真正需要的通常不是原版模型，而是基于上述模型进行去对齐微调（Uncensored Fine-tuning） 的社区版本。

  1. 搜索关键词：在Hugging Face等平台搜索时，使用以下关键词组合：

    • uncensored
    • without-awq / without-gptq
    • roleplay (RP)
    • free, unfiltered
    • dolphin (一个著名的去对齐微调系列，如 dolphin-2.5-mixtral-8x7b)

  2. 部署方式：

    • 本地推理（推荐）：使用 Ollama、text-generation-webui、LM Studio 等工具。它们支持加载GGUF格式的量化模型，让你在消费级硬件上运行大模型。
      • Ollama: ollama pull <model-name>
      • text-generation-webui: 功能极其强大，支持多种加载方式和扩展。
    • 云平台：使用 RunPod、Vast.ai 等租用云GPU，然后通过WebUI进行访问。
    • API服务：对于开源模型，你可以自己搭建类似OpenAI API的服务，推荐使用 vLLM 或 OpenAI-Compatible API 功能。

重要提醒（请务必阅读）

  • 法律与道德风险：生成非法、诽谤性或有害内容可能导致严重的法律后果。请务必在合法合规的范围内使用这些技术，例如用于研究模型行为、测试红队攻击或创作受法律保护的艺术作品。
  • 技术门槛：自主部署和运行这些模型，尤其是大型号，需要一定的计算机技术和硬件资源（强大的GPU和足够的内存）。
  • 信息真实性：此类模型更容易产生“幻觉”（编造事实），切勿将其用于需要高准确性信息的场景（如医疗、法律建议）。

本文标签： 个人电脑模型一键开源效果

版权声明：本文标题：推荐10个能够在个人电脑部署的效果最好的开源大模型，在个人电脑上部署效果最好、社区最活跃的开源大模型，以及公开可用、无内容安全过滤无审查 的大模型，全部可一键下载或一键访问 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1759858495a2823598.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。