根据最近的测量，在笔记本电脑上运行本地大语言模型（LLM）出乎意料地可行且速度很快。在配备16GB内存的Apple M5笔记本电脑上运行一个30亿参数的模型，速度达到了每秒51-55个token，内存占用极少，并能生成可运行的Python代码。这种设置在隐私、成本和延迟方面为特定任务提供了显著优势，尽管它无法与更大、云端托管的模型相媲美广泛的推理能力。 AI
影响 本地大语言模型为特定任务提供了一种可行、私密且经济高效的替代方案，有可能减少开发人员对云服务的依赖。
排序理由 该项目讨论了现有大语言模型技术（Ollama、特定模型大小）在消费级硬件上的实际使用和性能，而不是新的发布或研究突破。
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