本地部署大模型
本地部署大模型使用率LM Studio和 Ollama 都比较高，LM Studio 更加强大，Ollama 更简单。
LM Studio 可视化操作界面，更方便用户操作。更好下载和管理大模型。
最初开始接触本地化部署就是从Ollama，那时候不知道量化模型的概念，就看到电脑空间少了🤣
- 最终选择 LM Studio 作为本地大模型的部署工具。
- AI聊天客户端工具选择了ChatBox，Windows和iOS端都有，功能都比较完善。
- 后续也会考虑使用Cherry Studio 作为主要 的 AI工作台 配合知识库使用。
LM Studio
LM Studio 就是把 “本地跑大模型” 这件事，从复杂的命令行操作，变成了一个人人能用的桌面软件
官方地址：👉 LM Studio
ChatBox
轻量型 AI 聊天客户端（主打对话 + 基础文件 + 跨平台） 全平台覆盖、本地优先、轻量化、零配置上手
官方地址：👉 ChatBox
Cherry Studio
全能型 AI 生产力平台（多模型 + 知识库 + 文件处理 + 智能体） 功能全面、多模型对比、知识库、思考可视化
官方地址：👉 Cherry Studio
实例
下面是一些使用 ChatBox 的实例
默认预设了一些写好提示词的对话助手例如：
- 翻译助手
- 夸夸机
- 小红书文案生成器
- 贪吃蛇小游戏
使用同样的提示词分别使用 qwen3.5-9b 和 deepseek-r1-0528-qwen3-8b进行对话。
qwen3.5-9b 生成结果：
网页链接：
效果图：
deepseek-r1-0528-qwen3-8b 生成结果：
网页链接(无法正常运行)：
效果图：
