🔧 阿川の電商水電行
幾年前，在自己的機器上執行大型語言模型還像是週末的實驗。到了2026年，這已經習以為常了。
本地LLM（邏輯邏輯模型）已悄悄從「酷炫演示」發展成為眾多開發者、研究人員甚至非技術用戶日常依賴的實用方案。原因很簡單：模型不斷改進，工具也日趨成熟。如今，您可以在筆記型電腦或桌上型電腦上執行功能強大的AI系統，確保資料隱私，必要時可離線執行，並且無需支付代幣費用。
本指南涵蓋兩方面內容：
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2026 年讓本地LLMs課程更輕鬆的五大工具
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真正值得本地部署的最新模型
在此過程中，您還會找到可以複製貼上的命令，以便快速上手。
為什麼要在 2026 年在本地執行 LLM？
即使雲端人工智慧的速度每年都在提升，本地推理仍具有實質的優勢：
1）完全資料隱私
提示資訊、文件和聊天記錄都保留在您的電腦上，無需第三方伺服器。
2）零訂閱壓力
如果大量使用人工智慧，本地模型很快就會變得經濟高效。你無需為每個代幣付費。
3）離線操作
無需聯網即可編寫、編碼和分析文件。適用於旅行、網路受限或安全環境。
4）日常使用延遲低
無需網路往返。對於許多任務來說，本地連線幾乎是即時的。
5）完全控制
您可以選擇模型、切換量化、調整參數，並執行自訂工作流程，例如 RAG 或工具呼叫。
摘要（工具 + 獎勵）
2026 年排名前 5 名的本地 LLM 工具
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Ollama ：單行命令列介面，龐大的模型庫，快速安裝
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LM Studio ：最佳圖形使用者介面、模型發現、輕鬆調優
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text-generation-webui ：靈活的使用者介面 + 擴展
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GPT4All ：適合初學者的桌面應用程式，本地 RAG
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LocalAI ：相容於OpenAI API，最適合開發人員
額外好處： Jan——一個完整的離線 ChatGPT 風格助手體驗
2026 年排名前 5 名的本地 LLM 工具
1) Ollama（從零到執行模型的最快路徑）
如果本地LLMs在 2026 年有一個預設選擇，那一定是Ollama 。
它之所以被廣泛採用，是因為它簡化了操作。使用者無需處理模型格式、執行時後端和配置，只需拉取並執行模型即可。
{% embed https://youtu.be/D4WWitOn2HU?si=NszQXFMvfbg59YoD %}
為什麼人們喜歡奧拉瑪
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最小設定
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輕鬆切換型號
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可在 Windows、macOS 和 Linux 系統上執行
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既可用於個人用途，也可用於開髮用途。
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包含一個可從腳本/應用程式呼叫的 API
安裝並執行模型
# Pull and run the latest models in one command
ollama run qwen3:0.6b
# For smaller hardware:
ollama run gemma3:1b
# For the latest reasoning models:
ollama run deepseek-v3.2-exp:7b
# For the most advanced open model:
ollama run llama4:8b透過 API 使用 Ollama
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "llama4:8b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms"}
]
}'最適合：任何想要可靠的本地LLM設定而不想花費時間進行模型工程的人。
2) LM Studio（最完善的圖形使用者介面體驗）
並非所有人都喜歡以終端為主導的工作流程。說實話，對許多使用者而言，圖形使用者介面（GUI）讓本地人工智慧更容易上手。
LM Studio讓本機 LLM 的使用體驗如同真正的桌面軟體。您可以瀏覽模型、下載模型、與模型互動、比較效能以及調整參數，而無需處理設定檔。
LM Studio 的優勢
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輕鬆發現與下載模型
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內建聊天記錄
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依溫度、環境等進行視覺調整。
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可以像雲端工具一樣執行 API 伺服器
典型工作流程
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安裝 LM Studio
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前往“發現”
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下載與您的硬體相符的模型
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開始聊天，或在開發者模式下啟用 API 伺服器
最適合：喜歡簡潔、引導式介面而非命令列介面的使用者。
{% embed https://youtu.be/FQgmqxBE3f4?si=-VQwSGEzqzGCZu8S %}
3) 文字產生 Web UI（功能強大且靈活，使用便利）
如果您喜歡自訂 AI 設置， text-generation-webui是最佳選擇之一。
它雖然是基於瀏覽器的介面，但感覺更像是一個工具包：不同的後端、多種模型類型、擴充功能、角色預設，甚至還有知識庫整合。
優勢
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支援多種模型格式（GGUF、GPTQ、AWQ 等）
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用於聊天/自動完成的富網頁使用者介面
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擴展生態系統
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適用於基於角色和角色扮演的場景設置
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可以支援類似 RAG 的工作流程
啟動命令
# Start the web interface
text-generation-webui --listen從那裡，您可以在使用者介面內下載模型，並在它們之間快速切換。
最適合：想要功能豐富的介面、實驗性和插件靈活性的使用者。
4) GPT4All（桌面優先的本地人工智慧，使用體驗簡單）
有時候你並不需要生態系統，你只需要一個可以像普通軟體一樣安裝、開啟和使用的應用程式。
GPT4All正好滿足了這項需求。它對新手尤其友好，使用體驗也更接近熟悉的桌面助理。
GPT4All 為何如此受歡迎
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流暢的桌面使用者介面
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本地聊天記錄
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內建模型下載器
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本機文件聊天和 RAG 功能
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簡單的調校設置
最適合：初學者和想要本地 AI 但又不想處理模型執行時間的用戶。
5) LocalAI（針對需要類似 OpenAI 的本地後端的開發者）
如果您正在建立應用程式，並且希望本地推理的行為與雲端推理類似，那麼LocalAI是最適合開發者的選擇。
它的目標是成為一個與 OpenAI API 相容的伺服器，因此您的應用程式可以使用許多開發人員已經使用的相同 API 模式與它進行通訊。
開發者為何選擇 LocalAI
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支援多種執行時和模型架構
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Docker優先部署
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API 相容性可輕鬆集成
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非常適合自架內部人工智慧工具
透過 Docker 執行 LocalAI
# CPU only image:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-cpu
# Nvidia GPU:
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 --gpus all localai/localai:latest-gpu-nvidia-cuda-12
# CPU and GPU image (bigger size):
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest
# AIO images (it will pre-download a set of models ready for use)
docker run -ti --name local-ai -p 8080:8080 localai/localai:latest-aio-cpu瀏覽以下型號：
http://localhost:8080/browse/最適合：需要本地推理的內部工具、應用程式或人工智慧產品的開發人員。
額外工具：Jan（離線 ChatGPT 的替代方案）
Jan 不僅僅是另一個 LLM 執行器。它更像是一個離線助手平台，將本地模型封裝到一個簡潔的「ChatGPT 風格」使用者介面中。
它支援多種模型，可以啟用 API 伺服器，如果您需要混合使用，它還支援與雲端 API 的可選整合。
{% embed https://youtu.be/zp\_DmhnhD\_w?si=9N6Kr\_atT0Pu-MB5 %}
簡為何與眾不同
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清潔助理經驗
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可離線使用
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應用程式內的模型庫
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基於通用引擎（Cortex）執行
最適合：想要獲得完整助手體驗並擁有完全本地控制權的人。
2026 年本地部署的最佳模型
工具固然重要，但2026年的真正關鍵在於模型品質。開放模型已經發展到本地性能可以與高端雲端系統相媲美的程度，尤其是在推理、編碼和長時間上下文任務方面。
以下是定義 2025-2026 年局部推理的突出模型。
1) GPT-OSS（20B 和 120B）
這是本地人工智慧領域最重要的發布之一。 OpenAI 的開放權重模型改變了人們的預期。
如果你想要強大的推理能力和類似工具的行為（結構化的答案、步驟、決策），GPT-OSS 是一個不錯的選擇。
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GPT-OSS 20B：適用於高階消費級機器
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GPT-OSS 120B：需要企業級硬體。
最適合：推理密集型任務、工具呼叫工作流程、代理管道。
2) DeepSeek V3.2-Exp（思考模式推理）
DeepSeek 的新型推理模型因其在結構化問題解決方面的出色表現而聞名。
當您需要逐步執行以下邏輯時，此功能尤其有用：
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數學
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偵錯
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程式碼理解
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長時間推理任務
最適合：開發人員、學生以及任何更注重邏輯正確性而非創意風格的人。
3) Qwen3-Next 和 Qwen3-Omni（多語言 + 多模態）
Qwen 在多語言表演和長篇語境作品中繼續佔據主導地位。
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Qwen3-Next：下一代密集/MoE方法+長上下文
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Qwen3-Omni：處理文字、圖像、音訊和影片
最適合：多語言助理和多模態應用。
4) Gemma 3 系列（高效+安全導向）
Gemma 模型之所以贏得信賴，是因為它們高效、實用且穩定。
家庭成員現在包括：
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超緊湊型（270M）
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以嵌入為中心的變體
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像 VaultGemma 1B 這樣的緊湊型旗艦產品
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更大、更強勁的通用型機型，例如 27B 型
最適合：穩定助手、高效部署和注重安全性的應用。
5) Llama 4（通用開放模型）
Llama 仍然是局部推理領域最受廣泛支持的模型家族之一。
Llama 4 改進：
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推理可靠性
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按照指示
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整體效率
最適合：通用本地助理、創意工作和混合任務。
6) Qwen3-Coder-480B（大規模智能體編碼）
這並非用於隨意的本地部署。它是為代理工作流程和大規模編碼任務而設計的，在這些場景中，您需要模型在大型程式碼庫中進行規劃和執行。
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480B 參數，其中35B 處於活動狀態
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專為智能體編碼設計
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大型情境處理
最適合：企業級編碼自動化和深度重構工作流程。
7) GLM-4.7（面向生產的代理工作流程）
GLM-4.7 旨在實現穩定性、工具呼叫和較長的任務完成週期。
它尤其適用於：
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編碼助手
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多步驟任務
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工具使用
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前端生成
最適合：代理執行、長時間編碼任務、可靠的日常開發協助。
8) Kimi-K2 思考（MoE 推理模型 + 智能體）
Kimi 的 Thinking 變體專注於系統推理和多步驟 AI 行為，這在建立研究工具或智能體工作流程時很有價值。
最適合：研究、需要大量規劃的任務、多步驟推理。
9) NVIDIA Nemotron 3 Nano（高效能吞吐量）
NVIDIA 的 Nemotron 3 Nano 專為速度和效率而打造。
它的設計目的是每次只啟動一部分參數，從而實現：
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高吞吐量
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降低代幣成本
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針對特定任務表現出色
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某些設定支援超大上下文窗口
最適合：快速助理、摘要、除錯和多智能體系統。
10) Mistral Large 3（前緣開放權重模型）
Mistral 的大型模型越來越專業，這款產品使其成為執行高級任務的最強重量級選擇之一。
它是專為以下用途而設計：
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高推理能力
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多語言工作
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工具使用
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支援環境下的多模態文字+圖像
最適合：高品質本地推理和高端自託管助手。
結論：2026 年本地人工智慧將「真正」面世
2026年本地LLMs課程最令人興奮的部分並非任何單一模式或工具，而是整個生態系統終於可以投入使用。
您現在擁有：
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像Ollama和GPT4All這樣的簡單選項
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像LM Studio這樣精美的圖形使用者介面
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靈活的 Power Toolkits，例如text-generation-webui
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LocalAI等開發者平台
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以及像Jan這樣的全職助理經驗
模型品質已經達到一定水平，在地化不再是一種妥協。對於許多工作流程而言，本地化是更佳的預設選擇：私有、快速、支援離線使用，並且完全由您掌控。
如果你今天開始，一個不錯的選擇是：
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從奧拉瑪開始
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可以試試DeepSeek或Qwen來進行推理。
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保留Gemma 3作為輕量級選項
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當您需要將應用程式整合到其他應用程式時，請遷移到LocalAI。
本地化人工智慧不再是「未來」。到2026年，它將成為您可以信賴的實用選擇。
參考
2026 年排名前 5 名的本地LLMs (LLM) 工具和模型
原文出處：https://dev.to/lightningdev123/top-5-local-llm-tools-and-models-in-2026-1ch5
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5) **粗體文字**會顯示粗體文字
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