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当你已经搭好运行本地 LLM 的环境，下一个问题就是：“到底该装哪个模型？”Llama、Qwen、Gemma、DeepSeek……名字很多，而且背后的公司和国家也各不相同。本文把 2026 年的主流模型按开发方、出身国、用途、大小和许可证整理清楚，帮你选出最适合你的电脑和目标的“第一个”。

先说一个关键前提。开源模型更新非常快（同一个名字下版本不断攀升）。所以本文围绕“家族（谱系）+按用途选型”来展开。这样即便有新版本发布，思路也依然成立。请务必在分发方（Ollama / Hugging Face）核实最新版本和许可证。

LOCAL LLM · MODELS

不是“最强的那个”，而是“最适合你的那个”

— 开发方、国家、用途与大小帮你缩小范围

🇨🇳

中国

Qwen / DeepSeek / GLM

🇺🇸

美国

Llama / Gemma / Phi

🇪🇺

欧洲

Mistral / Teuken

🌍

还有更多

UAE / India / Japan

1. 结论：没有唯一赢家——按用途×大小（+出身国）来选

结论先行：不存在“装上就万事大吉”的全能模型。对于本地运行，从以下三点来缩小范围才对。

💡 选型的三个维度：① 大小（能装进你VRAM 的上限）=候选的天花板。② 用途（通用、编程、你的语言、推理）=适合哪个谱系。③ 出身国/开发方（许可证、采购政策、语言强项）=在工作中使用就不能忽视。

2. 主要模型家族一览（含开发方与国家）

2026 年的本地 LLM 局面，归根结底就是几个主要家族（谱系）。搞清楚是谁、在哪个国家开发的，选起来会轻松很多。先看下面卡片中会出现的两个术语。

📖 迷你术语解释

B（参数量）=表示模型规模的单位。“B”是“billion=十亿”，所以 7B=70 亿、70B=700 亿参数。越大通常越聪明，但也越重（占用更多 VRAM）。

MoE（混合专家）=不是每次都把所有部分都跑一遍，而是每个输入只激活一部分“专家”。因此总规模可以非常巨大，而实际运行的部分却保持轻量高效。

Qwen

🇨🇳 开发方：Alibaba（中国）/多为 Apache 2.0

综合能力强，在中文及 CJK（中日韩）上尤为出色。从 0.8B 到 2.4T（MoE）大小覆盖很广，还有编程特化版。许多人的首选。代表：Qwen3.8（2026年8月，27B 为 Apache 2.0），小型则有 Qwen3.5（0.8B～9B）。Qwen3.8 的大型模型（如 Flash-Next）采用自有许可证，而非 Apache 2.0。

Llama / Muse Glimmer

🇺🇸 开发方：Meta（美国）/Llama 为自定义许可证（需核实），Muse Glimmer 为 Apache 2.0

最广泛采用、资料丰富的常青树。范例和经验很多，遇到问题容易查。稳定的通才。代表：Llama 3.x/4 系列。2026年8月，Meta 推出了面向本地运行的新开放模型 Muse Glimmer（30B，也能读图）。4 位量化版约 17GB，Meta 称可装进 24GB 显存的 GPU。Ollama 上也能下载。

Gemma

🇺🇸 开发方：Google（美国）/Gemma 4 为 Apache 2.0（Gemma 3 及更早为 Gemma 使用条款）

轻量高效，即便中小尺寸也有很高质量。也有多模态版本。低配电脑的有力之选。代表：Gemma 4 系列（2026年，E2B/E4B/12B/26B A4B/31B）。Google 将 E2B、E4B 定位于手机和笔记本，12B 及以上面向消费级 GPU 和工作站。

DeepSeek

🇨🇳 开发方：DeepSeek（中国）/V4 系列与 R1 为 MIT（基于 Llama 的蒸馏版遵循 Llama 许可证）

推理与编程很强。当前的 DeepSeek V4 系列即使是最小的 V4.1 Flash（2026年9月），也是总参数 552B 的 MoE，家用电脑装不下。想在有限 VRAM 上追求“聪明”，可以用 2025 年从 R1 蒸馏出来的小型版（1.5B～70B，基座为 Qwen 和 Llama）。代表：DeepSeek V4 系列、R1 蒸馏版。

Mistral

🇫🇷 开发方：Mistral AI（法国/欧洲）

中等尺寸，响应快、平衡好。欧洲“主权 AI”的旗手。公开权重的模型多为 Apache 2.0（Medium 3.5 为修改版 MIT）。代表：面向本地运行的 Ministral 3（3B/8B/14B）和 Mistral Small。Small 到第 4 版总参数增至 119B（MoE），比 70B 级还大。

Phi

🇺🇸 开发方：Microsoft（美国）/MIT

主打体积虽小却很聪明的小模型专家（SLM）。在 8 GB 级的弱电脑或笔记本上也容易跑——非常适合入门。代表：Phi-4 系列。

除此之外，还有 GLM（🇨🇳 智谱 AI，源自清华——编程评价很高）、Falcon（🇦🇪 UAE 的 TII）以及 Command（🇨🇦 Cohere——适合 RAG）。先从最贴近你用途的主要谱系入手即可。

3. “出身国”会带来什么不同？

“哪个国家的模型”会带来仅看性能看不出来的实务差异。为了避免一个常见误解，先把关键前提讲清楚。

✅ 关键前提：只要在本地运行，你的输入数据就不会被发送出去（到开发方所在的国家）。这正是本地 LLM 最大的好处。所以“某国模型=你的输入会被传到该国”并不成立（这和云端 API 不同）。出身国主要在下面三点上才有影响。

⚖️

许可证与商用条款

不同开发方条款各异。Apache 2.0/MIT 较为宽松；自定义许可证可能限制规模、用途，或要求署名。用于产品前要核实。

🏛️

组织/政府的政策

政府机构和大企业可能对“是否允许采用某国 AI”有规定。把它当作需要确认的采购/合规要点。

🗣️

语言与文化强项

训练数据的倾向决定了模型擅长哪些语言。中国模型在 CJK 上很强；本土开发的模型在自家语言的细微之处往往更胜一筹。

大致的“国别风格”是这样的：🇺🇸 美国=生态系统最大、资料丰富、总体上手容易。🇨🇳 中国=在性能和效率上领先，许多许可证宽松，但部分组织需要确认采用政策。🇪🇺 欧洲=注重监管的“主权 AI”立场，比较均衡。其他地区=面向自家语言调优的模型（见下一节）。

4. 国产（中文）开源模型的选择

对中文用户来说，国产开源模型不只是“本土选择”——它们本身就是全球开源的第一梯队。在中文及中文文化语境下，国产模型通常更自然，对偏好“主权 AI”、注重公共/业务可解释性的组织也更易采用。下面把值得关注的国产开源力量梳理一下。

🇨🇳 主力国产开源模型

Qwen（阿里巴巴）、DeepSeek、GLM（智谱）——既是国产，也是全球开源第一梯队（详见第 2 章）。综合力、编程、推理全面，大小覆盖也最广。

🇨🇳 其他值得关注

Yi（零一万物 01.AI）、InternLM（上海 AI 实验室 书生·浦语）、Baichuan（百川）、MiniMax、Kimi（月之暗面 Moonshot）。各有侧重，可按用途挑选。

🌐 中文语境上的优势

在中文与中文文化语境上，国产模型通常更自然——成语、口语、本地知识与上下文理解上更贴合。这往往是它们相对海外模型的关键差异。

💡 选用要点：追求纯粹的综合实力，Qwen / DeepSeek / GLM 这类国产旗舰本身就是全球开源最前沿；如果更看重中文的自然度、主权要求，或公共/业务场景下的可解释性，国产模型同样是首选。用同一个提示词分别试一下来对比（版本与商用条款请在分发方核实）。

5. 按大小推荐（具体模型）

你的 VRAM 决定了能跑的范围。下面给出各个大小档位的“甜点区”，并附具体例子（均以 Q4 量化为前提）。

~4B（超小型）

VRAM ~6 GB / 入门与笔记本

Phi-4 mini、Gemma 4 E4B、Qwen3.5 4B、Llama 3.2 3B 等。适合聊天、摘要、轻量任务。先从这里试起。

7B–14B（标准）

VRAM 8–12 GB / 日常主力

Qwen3.5 9B、Llama 8B、Gemma 4 12B、Ministral 3 8B/14B 等。质量与轻量的平衡最佳。非常适合作为第一款日常模型。

32B 级（进阶）

VRAM 24 GB / 扎实实用

Qwen3.8 27B、Gemma 4 31B、Muse Glimmer 30B、中型 Mistral、DeepSeek 蒸馏版等。在编程和复杂工作上质量可靠。

70B+（重度）

VRAM 40 GB+ / 大内存 Mac · 多 GPU

Llama 70B、DeepSeek R1 蒸馏 70B、Qwen3.5 122B-A10B 等。质量接近中端云端。

6. 按用途推荐

按“你想用它做什么”来选谱系。下面是适合典型用途的谱系。

🧩 通用/什么都行

Qwen（🇨🇳）或 Llama（🇺🇸）。拿不定主意时，就从这两者的某个大小版本入手。资料多，不易出错。

💻 编程

Qwen Coder、DeepSeek、GLM（都是 🇨🇳 的强项）。如果能装下 32B 级，质量会明显上一个台阶。

🌐 你的语言/多语言

Qwen（CJK 强）或针对你语言调优的本土/区域模型（见第 4 节）。论自然度，区域之选往往胜出。

🧠 推理/思考

DeepSeek 的推理模型，或各谱系支持“thinking（思考）”的版本。在难题和规划上很强。

🪶 低配/轻量

Phi（🇺🇸）或 Gemma（🇺🇸）的小模型，或 Qwen/Llama 的 3–4B。即便 8 GB 级也响应轻快。

📚 长文档

具有长上下文长度的谱系（例如长上下文的 Llama 版本）。不过要留意内存开销。

💡 对多数人有效的做法：从“能装进你 VRAM 的最大 Qwen”——或你语言的区域模型——入手，很少会让人失望。如果不够用，再转向特化版本（如 coder 等）或更大的尺寸。

7. 许可证（商用）注意事项

如果用于工作或产品，许可证不容忽视。同样是“开源”，条款也各不相同。请务必在分发方核实商用许可与条件。

✅ 宽松（便于商用）

Apache 2.0 / MIT 系列（例如 Qwen、Gemma 4、Phi、Muse Glimmer、DeepSeek 的大部分）。便于商用，嵌入产品的自由度高。

⚠️ 自定义条款

部分采用自定义许可证（规模限制、用途限制、署名要求）。Llama 许可证、Gemma 使用条款（Gemma 3 及更早版本）以及 Qwen3.8 大型模型（如 Flash-Next）的自有许可证都有需要核对的条款。商用前请先读清楚。

8. 选型流程与上手

把上面的内容整合起来，选型就是三步。

  1. 定大小：从你的 VRAM 上限出发，选能装下的最大尺寸（参见硬件需求文章）。
  2. 按用途+出身国选谱系：通用=Qwen/Llama，编程=Qwen Coder/DeepSeek/GLM，你的语言=Qwen/区域模型，轻量=Phi/Gemma。商用还要交叉核对许可证与采购政策。
  3. 下载一个来试：不够用就升一档大小或换特化版本。用同一个提示词对比几个模型是最快的办法。

💡 上手很简单：用 Ollama 或 LM Studio，只需选个模型名再下载即可（例如 ollama pull qwen3——几分钟）。装上几个，用同一个问题来对比，很快就能找到适合自己的那一个。

总结

本地 LLM 的模型选择，归结为三点。

  • 没有全能选手，按三个维度来选：大小（VRAM 上限）×用途×出身国（许可证、采购、语言）。
  • 按谱系+国家来记：Qwen/DeepSeek/GLM（🇨🇳）、Llama/Gemma/Phi（🇺🇸）、Mistral（🇫🇷），再加上面向你语言的区域模型（🇪🇺🇦🇪🇮🇳🇯🇵…）。版本变化快，所以按谱系来把握。
  • 本地意味着输入不外流：出身国主要影响许可证、采购政策和语言强项。商用务必核实许可证。

拿不定主意时，就从“能装进你 VRAM 的最大 Qwen”——或你语言的区域模型——开始。然后实际跑起来，感受一下与云端的差异，再逐渐收敛到最适合你用途的那一个。安装步骤请见如何运行本地 LLM。

FAQ

Q. 那第一个到底该装哪个？

A. “能装进你 VRAM 的最大 Qwen（中国，阿里巴巴）”，或针对你自己语言调优的模型，都是稳妥的起点——综合能力、多语言支持和大小覆盖都很均衡。如果以轻量为先，小型的 Phi（微软，美国）或 Gemma（谷歌，美国）也很搭。

Q. 用中国模型，我的输入会被传到中国吗？

A. 不会。只要在本地运行，你的输入就绝不会被发送到任何地方（都留在你的电脑里）。这正是与云端 API 的决定性区别。出身国主要关系到许可证（商用条款）、组织采购政策和语言强项——而不是你的数据流向何处。

Q. 哪个本地模型适合我的语言？

A. Qwen（CJK 强）是稳妥的默认选择。如果想在自己语言上获得更自然的输出——语气、敬语、文化语境——为之打造的区域/主权模型（见第 4 节）是有力之选。针对你的用途两者都试一下再比较。

Q. 小模型真的能用吗？

A. 视任务而定，很多场景都够用。对聊天、摘要、起草、分类等日常工作，3–7B 级跑起来很从容。推理越复杂、上下文越长，越大的尺寸越有帮助。

Q. 在工作中使用时要注意什么？

A. 许可证与采购政策是首要事项。Apache 2.0 和 MIT 便于商用，而自定义许可证（Llama 许可证、Gemma 3 及更早版本的 Gemma 使用条款等）可能在规模、用途或署名上附带条件。部分组织还会按出身国限制 AI，因此在嵌入产品前，请同时确认分发方的条款和你的内部规定。