AI 模型知识库
按“先能跑，再跑快，再看质量”的顺序读，最省时间。
快速决策入口：先看按显存选模型 →入门必读
先建立基础概念：模型是什么、量化是什么。
硬件决策
先能跑，再跑快，最后调质量。
按显存选模型：4GB / 8GB / 12GB / 16GB / 24GB 推荐方案
不同显存能跑什么模型？本文按显存大小给出具体的模型推荐和量化方案，帮你快速找到最适合自己硬件的 AI 模型。
适合谁：想快速按显存选模型的用户
推理速度（tok/s）是什么？多快才算够用？
tok/s 是衡量 AI 模型运行速度的核心指标。本文解释推理速度的含义、影响因素，以及不同速度下的实际体验。
适合谁：在意实际对话流畅度的用户
2026 年跑 AI 大模型，真正能打的 10 张卡
从 B200 到 L40S，综合显存、带宽、算力和价格，盘点 2026 年上半年最强的 10 张 AI 专业显卡。纯数据、无充值。
适合谁：想了解 2026 年最强 AI 专业显卡的用户
进阶理解
进一步理解架构差异与上下文开销。
全部文章（按更新时间，新→旧）
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从 B200 到 L40S，综合显存、带宽、算力和价格，盘点 2026 年上半年最强的 10 张 AI 专业显卡。纯数据、无充值。
DeepSeek-V4：Pro 和 Flash，外加一点部署上的实话
材料主要来自 Hugging Face 模型卡和技术报告。会交代两条模型各偏重什么、长上下文这次动到了哪里、推理模式和聊天模板怎么接，最后补一段和自家显卡的关系——避免只看参数表。
上下文长度是什么？128K 和 4K 差别有多大？
上下文长度决定了 AI 模型一次能「看到」多少内容。本文解释上下文的概念、对使用体验的影响，以及它如何额外消耗显存。
按显存选模型：4GB / 8GB / 12GB / 16GB / 24GB 推荐方案
不同显存能跑什么模型？本文按显存大小给出具体的模型推荐和量化方案，帮你快速找到最适合自己硬件的 AI 模型。
什么是大语言模型（LLM）？从 ChatGPT 到本地部署
大语言模型是当下 AI 的核心技术。本文用最通俗的语言解释 LLM 是什么、怎么工作、开源和闭源的区别，以及为什么你可以在自己电脑上跑。
推理速度（tok/s）是什么？多快才算够用？
tok/s 是衡量 AI 模型运行速度的核心指标。本文解释推理速度的含义、影响因素，以及不同速度下的实际体验。
什么是模型量化？Q4、Q8、F16 到底是什么意思？
量化是让大模型跑在消费级硬件上的关键技术。本文用通俗的语言解释量化的原理、不同量化等级的区别，以及如何选择。
什么是 MoE（混合专家）架构？为什么它能省显存？
MoE 是当前大模型的主流架构之一。本文解释 MoE 的工作原理、为什么 DeepSeek 和 Qwen 都在用它，以及它对本地部署的影响。
什么是 GGUF？AI 模型量化格式入门指南
GGUF 是目前最流行的本地 AI 模型格式。本文介绍 GGUF 的由来、结构、优势，以及如何选择合适的量化版本。
显存是什么？跑 AI 模型需要多少显存？
显存（VRAM）是决定你能否本地运行 AI 模型的关键因素。本文解释显存的概念、如何计算模型所需显存，以及不同显卡的显存对比。
Ollama 入门：最简单的本地 AI 模型运行方式
Ollama 让本地运行 AI 模型变得像安装 App 一样简单。本文介绍 Ollama 的安装、使用和常见问题。
本地部署 vs 云端 API：哪种方式更适合你？
本地跑模型和调用云端 API 各有优劣。本文从成本、隐私、速度、质量等维度对比两种方案，帮你做出选择。