先告诉我们，你要解决什么问题？
不需要先理解所有技术参数，从你的设备或目标模型开始。
从一个对象，连接完整的算力决策信息
AI模型
当前收录 32 条资料，可按关键词、厂商、显存和使用场景缩小范围。
Baichuan2-13B-Chat
百川智能发布的13B中英双语对话模型，适合中文问答、研究和存量私有化项目。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct
16B总参数、约2.4B激活参数的MoE代码模型，适合本地代码生成和多语言编程任务。
DeepSeek-R1
面向复杂推理的MoE模型；完整版本部署门槛高，通常使用API或蒸馏版本。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
将DeepSeek-R1推理能力蒸馏到Qwen 32B底座，适合本地数学、代码与复杂推理。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
将DeepSeek-R1推理能力蒸馏到Qwen 7B底座，适合个人设备上的推理实验和教学。
DeepSeek-V3
671B总参数、37B激活参数的MoE基础模型，面向高质量通用与代码任务。
GLM-4-9B
智谱开源的中英双语9B模型，支持长上下文、工具调用和本地应用开发。
Gemma 2 27B
Google开放权重的27B文本模型，适合单机高质量问答、研究和私有化推理。
Gemma 2 9B
Google开放权重的9B文本模型，适合本地问答、研究和资源有限的应用。
Gemma 3 27B
Google开放权重多模态模型，支持文本和图像输入，适合单机多模态应用。
InternLM2.5-7B-Chat
上海AI实验室发布的中英双语7B对话模型，适合工具调用、RAG和本地研究。
InternVL2.5-8B
面向图像、文档和多模态问答的8B视觉语言模型，适合OCR后处理和图表理解。
Llama 3.1 70B
70B级通用开放权重模型，适合高质量问答、RAG和企业私有化服务。
Llama 3.1 8B
生态成熟的8B开放权重模型，适合本地实验、英文应用、微调和端侧原型。
Llama 3.2 3B Instruct
轻量级开放权重文本模型，适合端侧原型、摘要、分类和资源有限的本地应用。
Llama 3.3 70B
面向高质量文本任务的70B指令模型，生态成熟，适合企业RAG和私有化服务。
MiniCPM-V 2.6
面向端侧和轻量部署的多模态模型，支持图像理解、OCR和视频内容分析。
Mistral 7B Instruct v0.3
生态成熟的7B开放权重指令模型，适合英文应用、函数调用和资源有限的本地部署。
Mistral Small 3.1 24B
24B级多模态指令模型，适合单机高质量问答、文档理解和函数调用。
Mixtral 8x7B Instruct
稀疏MoE指令模型，兼顾较强能力与每Token较低激活参数，适合多卡推理和研究。
Phi-4
微软发布的14B级小型语言模型，适合推理、代码和资源有限的本地部署。
Qwen2.5-72B-Instruct
72B级中英双语通用模型，适合企业RAG、高质量问答和私有化服务。
Qwen2.5-7B-Instruct
成熟的7B级中英双语指令模型，适合本地问答、RAG、工具调用和轻量微调。
Qwen2.5-Coder-32B
面向代码生成、补全、解释和修复的32B代码模型，适合私有代码库与开发辅助。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
面向代码生成、补全、解释和修复的7B模型，适合个人设备和私有代码助手原型。
Qwen2.5-VL-7B
支持图像、文档和视频理解的7B视觉语言模型，适合OCR、图表与多模态问答。
Qwen3-14B
能力、速度和显存成本较均衡的中文通用模型，适合RAG、知识问答、代码和智能体。
Qwen3-235B-A22B
235B总参数、22B激活参数的MoE模型，面向高质量推理、代码和企业级服务。
Qwen3-32B
32.8B级通用模型，能力与本地部署成本较平衡，适合高质量中文问答、代码和智能体。
Qwen3-8B
8.2B级通用大模型，适合本地问答、RAG、工具调用和中英文应用开发。
Whisper Large V3
OpenAI发布的多语言语音识别模型，适合转写、字幕和语音内容处理。
Yi-1.5-34B-Chat
零一万物发布的34B中英双语模型，适合高质量问答、RAG和中文内容处理。
查完参数，下一步是形成方案
显存估算、GPU 适配和服务器配置已经可以使用。后续将继续增加产品比较、软件兼容、成本估算和方案导出。