先说一个本地部署AI的“隐形门槛”！！
模型该怎么选？
机器的配置最大限度可以跑什么模型？
哪个模型的性价比最高？
这些都是问！！
同一个模型，7B、14B、32B、量化版本一大堆；
再叠加显存、内存、上下文、推理框架。
很多人看到都是一脸懵！
推荐一个很实用的开源工具：llmfit。
可以说是本地部署AI小白必备神器！我也是才知道这个工具！
它会先识别你的 CPU、内存、GPU/显存和运行后端，然后把模型清单按照 内存适配、速度、质量、上下文长度四个维度重新排序，直接告诉你：你的电脑最适合跑什么。
支持Ollama、llama.cpp、MLX、LM Studio，而且更方便的是多显卡、MoE、动态量化也都帮你考虑进去了；默认还有 TUI，可以像看天梯图一样挑模型。
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