AI大模型如何自己搭建？國內有哪些大模型？
更新時間:2026-10-17 02:28:06 釋出時間:9小時前 閱讀:2 views次下班回來，我開啟電腦，跑一個本地大模型，這感覺就像擁有了自己的AI助手。其實自己搭建大模型沒想象那麼複雜，關鍵是選好工具和模型。國內現在有很多不錯的選擇，像通義千問、文心一言、智譜清言這些都能本地部署，只要顯示卡夠用，一臺普通桌上型電腦就能幹。我摸索了半年，踩過不少坑，今天就把經驗分享給你。
AI大模型如何自己搭建
說白了，自己搭建大模型就三步：裝環境、下模型、跑推理。
我剛開始特別懵，以為要從零開始寫程式碼。後來才發現已經有很多現成的框架了。Ollama 是我用得最順手的，它把複雜的東西都封裝好了，你只需要一條命令就能下載和執行模型。我在LiblibAI上下過幾個開源模型的配置檔案，資源挺全的，省去了我自己去GitHub找的時間。
裝Ollama其實很簡單。去官網下載對應系統的版本，裝完就行。然後開啟終端，輸入 `ollama pull mistral`，它就開始下載模型了。第一次下載會比較慢，取決於你的網速，我當時花了大概二十多分鐘。
下載完以後，輸入 `ollama serve` 就能啟動服務。預設在本地的11434埠跑，你可以在瀏覽器裡訪問 `http://localhost:11434`，或者用API呼叫。
如果你想要更多功能，可以搭配其他工具用。我現在用 LM Studio，它有個圖形介面，比直接敲命令舒服多了。裝上以後，點選下載模型，選你想要的，等待下載完成，然後點啟動服務。就這麼簡單。
還有一個辦法是用 vLLM，這是專門為大模型最佳化的推理框架，速度更快。但配置相對複雜一些，需要一些Python基礎。我後來才玩這個，前期用Ollama就夠了。
Docker 也是個選擇。把模型和環境都封裝在容器裡，換電腦的時候特別方便，不用重新配置一遍。我現在有時候會用Docker跑一些模型，特別是當我要在不同的機器上跑同一個模型的時候。
核心邏輯就是這樣。選好框架，下好模型，啟動服務，然後就可以用了。不同的框架差別不大，主要還是看你喜歡哪種操作方式。
本地部署大模型硬體要求
這是我最初的痛點。我的顯示卡是RTX 3060，12GB視訊記憶體，跑一些小模型沒問題，但遇到大一點的就開始卡。
我跟你說，視訊記憶體才是最關鍵的。不是顯示卡效能，而是視訊記憶體大小。一個7B引數的模型，量化到4bit以後，大概需要4-6GB視訊記憶體。13B的模型需要8-10GB。如果你要跑70B的模型，沒有20GB以上的視訊記憶體基本不現實。
我現在的配置是這樣的：顯示卡RTX 4090（這是升級以後的，之前真的受不了），48GB視訊記憶體，CPU是i7 13700K，記憶體32GB。這個配置能跑大部分模型，包括一些70B的大模型。但說實話，RTX 4090有點奢侈了，我主要是因為要做一些其他的工作。如果只是用來跑本地大模型，RTX 3090或者RTX 4080就夠用了。
如果你的顯示卡視訊記憶體不夠怎麼辦？有幾個辦法。一是用 量化，把模型的精度降低，比如從fp32降到int8或int4，這樣能顯著減少視訊記憶體佔用。損失不會特別大，大多數時候你感覺不出來。二是用 CPU推理，就是用CPU來跑模型，但速度會慢很多，我試過一次，感覺像在看幻燈片。三是用 分散式推理，把模型分散到多臺機器上，這個就有點折騰了。
記憶體也很重要。我建議最少16GB，如果經常要同時跑多個模型或者做其他工作，就上32GB。SSD的話，大模型檔案比較大，一個13B的模型可能要10-15GB，我建議至少留500GB的固態空間給模型。
網路也得考慮。第一次下載模型的時候需要比較好的網速。我那時候用的是100M的寬頻，下載一個大模型要差不多一小時。現在升級到300M以後快多了。
中國AI大模型有哪些
國內這兩年AI大模型井噴式增長，真的是數不過來。
通義千問（阿里）是我最常用的。它的中文能力特別強，回答問題的時候很有邏輯。我在本地跑過7B和14B的版本，速度和效果都不錯。
文心一言（百度）也很厲害。百度在搜尋領域積累了那麼多年，用在大模型上的優勢特別明顯。問它一些需要實時資訊的問題，答案通常比較準確。本地部署的話也支援。
智譜清言（清華）的 ChatGLM 系列我用過，對中文的理解也挺不錯的。特別是最新的版本，效能提升很明顯。
復旦大學 出品的 MOSS，這個我試過，屬於比較輕量級的，13B的版本用我的3060就能跑。
還有 Qwen（也是阿里的通義千問）的開源版本，這個特別適合本地部署。我現在常用的其實就是這個，因為它提供了不同引數量的版本，從0.5B到72B都有。
Meta的Llama，雖然是美國的，但在國內也有很多人用。特別是Llama 2，效能特別好。最新的Llama 3我也試過，效果確實更強。
百川智慧 的 Baichuan 系列也不錯，我試過13B的版本，對中文的支援特別好。
零一萬物 的 Yi 系列，這個我最近才接觸，但效能印象深刻。特別是34B和200B的版本，在很多工上都達到了業界領先水平。
還有一些小的團隊也在開發，像 internLM（商湯）、YuLan-Chat（中山大學）等等。這個領域真的是日新月異，每個月都有新模型出現。
國產大模型對比實測
我挑了幾個最常見的，在我的機器上實際跑了一遍，給你看看真實的效果。
任務一：寫一篇產品說明書
通義千問7B：寫得很規範，邏輯清晰，但有時候會顯得有點生硬。響應速度大概3-4秒生成100字。
ChatGLM-6B：中文表達更自然一些，但有時候會囉嗦。響應速度2-3秒，比通義千問快。
Llama 2 13B：英文效果更好，用英文寫的話特別流暢。中文的話能用，但不如國產的自然。
Baichuan 13B：寫得特別有意思，有些創意性的表現。響應速度也不錯，大概3秒。
任務二：程式碼生成
這個我讓它們各自生成一個簡單的Python爬蟲。
通義千問：程式碼邏輯清楚，註釋也寫得不錯。跑了一遍，沒有明顯的bug。
ChatGLM：程式碼能跑，但有時候會有一些小問題，需要手動修正。
Llama 2：英文註釋很詳細，但中文的話，有時候會生成一些不標準的程式碼。
Baichuan：程式碼質量挺高的，特別是處理異常的部分寫得很周到。
任務三：知識問答
我問了幾個需要理解上下文的問題，比如”為什麼中國的程式設計師被叫做’社畜’？”
通義千問：能夠理解這個社會現象，解釋得很全面。
ChatGLM：也能理解，但有時候會顯得有點保守。
Llama 2：能回答，但需要更多的context才能理解深層含義。
Baichuan：理解度特別高，還能舉例子。
總結一下的感覺： 如果你主要工作是中文處理，通義千問和Baichuan是最佳選擇。如果要處理程式碼，Llama系列效能更穩定。ChatGLM的優勢在於相對輕量級，視訊記憶體要求不高。我現在基本上是多個模型都部署了，根據不同的任務來選擇。
常見問題
普通電腦能跑大模型嗎
能的，但要看你的普通是什麼程度。 如果你的電腦配置是四五年前的，比如整合顯示卡加8GB記憶體，那確實難。但如果是最近兩三年買的，特別是有獨立顯示卡的桌上型電腦，問題不大。我有個同事用的是RTX 2060，6GB視訊記憶體，他跑的是7B量化版本的模型，速度雖然不快，但能用。關鍵是別期望太高的效能。如果實在沒有顯示卡，用CPU跑也行，就是慢。我試過用老電腦的CPU跑模型，生成100字要好幾分鐘。總的來說，5000塊錢左右的配置就能舒服地跑絕大多數模型。
搭建大模型需要程式設計基礎嗎
說實話，最基礎的用法不需要。我用Ollama的時候，就是敲幾個命令列，完全不需要寫程式碼。LM Studio就更簡單了，全是圖形介面。但如果你想要做一些高階的事情，比如微調模型、整合到自己的應用裡、最佳化推理效能，那就需要一些Python基礎了。我現在經常要寫Python指令碼來處理資料、呼叫API，所以基礎的程式設計能力很有用。不過這不是硬性要求。你可以先用現成的工具玩，慢慢積累經驗，需要的時候再學程式設計。
國產大模型哪個最適合中文
如果只能選一個，我會選 通義千問。它在中文理解和生成上的表現最均衡，無論是寫文章、回答問題還是做程式碼任務，都能處理得很好。而且阿里後續的更新也比較及時。不過 Baichuan 也很值得試試，特別是它的13B版本，在我的測試裡中文表現甚至比通義千問還好。這兩個選一個就夠了，沒必要全部跑。
本地跑大模型費電嗎
挺費的。我用RTX 3060跑模型，滿載的時候功耗差不多150W左右。如果24小時跑，一個月下來電費可能要增加100塊錢。用RTX 4090的話，功耗能到400W以上，費電更多。不過一般人也不會24小時跑。我就是下班以後跑一兩個小時，電費增加不多。如果真的在意電費，可以用量化模型，功耗會降低不少。或者用CPU推理，雖然慢，但功耗反而更低。
大模型微調難不難
難度取決於你的目標。如果是簡單的Fine-tuning，用幾百條資料調整一下權重，其實不太難。我自己試過給通義千問微調一個特定領域的知識庫，用了Hugging Face的庫，寫了大概100行程式碼就搞定了。但如果你想要做比較深度的最佳化，涉及到模型架構的修改，那就需要很強的深度學習基礎了。對我來說，微調的最大挑戰不是技術，而是資料。要準備高質量的訓練資料，這個工作特別耗時。我現在微調模型的時候，花在資料清洗上的時間比寫程式碼多。 第二意見
