最佳免费本地AI：2026年排名，即使没有 GPU

#根据您的设备免费开始使用

没有唯一最好的免费本地 AI：合适的选择是通过 Ollama 或 LM Studio 运行、模型文件能够装入您的内存且仍留有余量的最大模型。在没有显卡、内存为 8 GB 的机器上，目标应是 2 至 4 GB 的文件，例如 Granite 4.2 3B（2.2 GB）或 Qwen 3.5 4B（3.4 GB）。如果有 16 GB 内存，Qwen 3.5 9B（6.6 GB）、Granite 4.2 8B（5.3 GB）或 Gemma 4 12B（7.6 GB）都是合理的起点。从 24 GB 显存或 32 GB 内存起，gpt-oss 20B（14 GB）和 270 亿参数的模型（18 GB）就可以考虑了。这些大小指的是 Ollama 标示的文件大小，而不是模型名称中以十亿为单位的参数数量：需要装得下的是文件本身，再加上上下文占用和系统所需的余量。这些只是起步建议，并不保证质量或速度：请用您自己的任务测试模型。

标称的上下文长度是上限，并非实际分配的长度。当显卡的显存少于 24 GiB 时，Ollama 默认以 4k tokens 的上下文启动，并建议网页搜索、智能体和代码任务至少使用 64,000 tokens。每次增加上下文长度，都会在模型文件占用之外额外消耗内存。

• 评估我的电脑兼容性
• 来源：Ollama 模型库中的 Qwen 3.5 文件大小
• 来源：Ollama 文档中按显存容量设置的默认上下文长度

#什么是本地 AI？

本地 AI 是一种语言模型（LLM，如 Qwen、Gemma 或 Granite）：模型文件存储在您的磁盘上，由安装在您机器上的软件运行。计算由您的处理器或显卡完成，而不是在软件厂商的服务器上进行。LM Studio 在其文档中说明：您与模型聊天时输入的内容不会离开设备。

这些模型被称为开放权重模型：其参数可以下载。这并不等同于开源，是否开源取决于许可证。Google 在介绍 Gemma 时也提醒了这一点：2026 年 4 月 2 日发布的 Gemma 4 是该系列首个采用 Apache 2.0 许可证的模型，该许可证已获 OSI 批准；此前的几代模型并未采用这一许可证。在将模型复用于产品之前，请阅读其许可证。

相反的情况是在线服务，如 ChatGPT、Gemini 或 Claude：您的消息会发送至提供商的服务器。两者之间还存在混合模式，下文将详细说明。

• 来源：采用 Apache 2.0 许可证的 Gemma 4，Google 开源博客

#为何转向本地 AI？

隐私

您的文档和提示始终保留在本地设备上，除非您启用了托管模型或网络搜索。这在敏感、法律或医疗类工作中非常有用。

离线

下载好的模型无需联网也能回答，无论是在火车上，还是在隔离网络中。

无消息数量限制

没有套餐会限制您的对话量。唯一的限制是您的硬件速度。

控制

您可以选择模型、量化方式和上下文长度，并在更好的模型发布时替换它。

这种取舍确实存在：本地模型必须能装入您的内存，因此其规模比在线服务使用的模型更小。

#本地AI免费：真的无需付费吗？

对于本文提到的软件和模型，答案是肯定的：与安装在您自己机器上的模型对话无需订阅。以下三点可避免意外：软件许可证各不相同（LM Studio 免费，但不开源），成本会转移到磁盘和硬件上，而且有些厂商还另外销售在线服务。

硬盘

在 Windows 上，安装 Ollama 至少需要 4 GB 空间，之后还需为模型预留空间；根据其文档，模型占用的空间可能达到数十至数百 GB。

硬件

在只有 8 GB 内存的机器上使用一个 14 GB 的文件并不合理：购买前先用小模型测试。

托管服务方案

Ollama 的免费套餐既包含本地运行，也包含按用量提供的托管模型，此外还有更高档的付费套餐。托管模型并不属于本地 AI。

#免费工具排行榜

Ollama

开发者的首选：通过一条命令即可启动模型，提供本地API，端口为11434。

LM Studio

模型目录、一键下载和对话窗口：最简单的入门方式。自2025年7月8日起，在家和工作时均可免费使用，但它仍是专有软件：其条款授予的是使用许可，并不开放源代码。

Jan

从 Hugging Face 下载模型并启动本地服务器。其代码仓库说明，它也可以连接 OpenAI、Anthropic 或其他服务：是否始终在本地运行，需要您自己把握。

GPT4All

其仓库宣称「无需 API 调用或 GPU」。其文档针对 30 至 130 亿参数的模型，并为 Llama 3 8B 指定 8 GB 内存。自 2025 年 2 月的 3.10.0 版本以来，未发布任何新版本：请确认其是否支持所需的模型。

• LM Studio 入门：一步一步来
• 在 Windows、macOS 或 Linux 上安装 Ollama
• 来源：LM Studio 官方要求

#没有显卡：处理器表现如何

是的，模型可以仅依靠处理器和内存运行。Ollama 在其 FAQ 中确认了这一点：当模型完全加载到系统内存时，ollama ps 的 Processor 列会显示“100% CPU”。因此，真正的问题是速度，而非可行性。

#为什么处理器速度慢：算一算

每生成一个 token，机器都必须从内存中重新读取模型的大部分内容：速度更多地受数据访问速度限制，而不是计算能力。将内存带宽（GB/s）除以文件大小（GB），即可得到理论上限。表格以 50 GB/s 为例：这只是用于说明的计算，并非实测结果。

实际表现仍低于理论值。TensorFoundry 博客报告称，在带宽为 400 GB/s 的 Mac M2 Max 上，8B 模型在 4 位量化下的理论上限约为每秒 87 个 token，实测为 64.9 个，即 75%。实际后果是：在没有 GPU 的情况下，文件大小是速度的首要杠杆，因为理论上限直接取决于文件大小。混合专家模型（MoE）改变了这一局面，因为它们每个 token 只激活部分参数：Qwen3-Coder 30B-A3B 在 300 亿参数中仅激活 33 亿。如果内存足以容纳整个文件，值得尝试。

#根据您的系统

Windows

Ollama 要求 Windows 10 22H2 或更新版本。LM Studio 要求处理器支持 AVX2，并推荐配备 16 GB 内存和 4 GB 显存。

搭载 Apple Silicon 的 Mac

CPU和GPU共享统一内存。LM Studio建议至少16 GB；在8 GB内存下，建议使用更小的模型和较小的上下文。

Mac Intel

LM Studio 不支持这种 Mac。Ollama 可以在 x86 上运行，但只能使用 CPU：请选用小型模型。

Linux

Ollama 和 LM Studio 均可用；后者以 AppImage 形式分发，需要 Ubuntu 20.04 或更新版本。

• 按 RAM 容量选择模型的完整指南（无需 GPU）

#2026 年最佳免费模型

这份精选名单依据的是 Ollama 发布的内容和开发商提供的文档，而非本站自行进行的测试。

Qwen 3.5 (阿里)

这是一个多模态模型家族（文本与图像），参数规模从 8 亿到 1220 亿，上下文长度为 256 k tokens，采用 Apache 2.0 许可证。阿里巴巴宣布支持 201 种语言和方言。4B（3.4 GB）和 9B（6.6 GB）版本面向小型设备。

Qwen 3.6和3.8（阿里）

Qwen 3.6 提供 27B（18 GB）和 35B（23 GB）版本，Qwen 3.8 提供 27B（18 GB）版本：这两个系列都面向代码和智能体用途。Qwen3.8 的思考模式默认启用，可以针对每次请求关闭：该模式会在回答前增加 token。

Granite 4.2 (IBM)

提供 3B（2.2 GB）、8B（5.3 GB）和 30B 版本，上下文长度为 128 k tokens，采用 Apache 2.0 许可证。法语是支持的十二种语言之一：这可以作为参考，但不能据此衡量质量。内置的思考模式可通过 Ollama 中的 /set nothink 命令关闭。

Gemma 4 (Google)

E2B、E4B、12B、26B（混合专家，38 亿活跃参数）和 31B 版本，自 2026 年 4 月起采用 Apache 2.0 许可证。“E”代表“effective”（有效）：gemma4:e2b 拥有 23 亿有效参数，但包含嵌入层时为 51 亿，其在 Ollama 上的文件大小为 7.2 GB。名称中的 2B 并不保证文件较小。

gpt-oss 20B (OpenAI)

这是一个采用 Apache 2.0 许可证的开放权重模型，由 OpenAI 以 MXFP4 格式量化：Ollama 表示，它可以在 16 GB 内存下运行（文件大小为 14 GB）。上下文长度为 128 k tokens。

Qwen3-Coder 30B-A3B（阿里）

代码专家：总参数量 300 亿，激活参数 33 亿，上下文长度 256k tokens，文件大小 19 GB。

#正确解读基准测试

模型卡会公布分数，但这些分数来自发布方，并采用其自己的评测流程。Gemma 4 的模型卡给出的 MMLU Pro 分数，E4B 版本为 69.4%，31B 版本为 85.2%：模型规模确实有影响，但分数无法说明模型在您的任务上表现如何。另一个用词陷阱是：“免费 LLM”也可能指有配额限制的在线服务，您的数据会传给服务提供商。

• 阅读我们的性能基准及其局限性

#根据使用场景选择：聊天、编程、智能体

用法语聊天、总结和写作

在 16 GB 内存的机器上，可选 Granite 4.2 8B、Qwen 3.5 9B 或 Gemma 4 12B。用您自己的三篇文本比较这些模型：任何介绍资料都无法替代这项测试。

Coder

阿里巴巴将 Qwen3-Coder 30B-A3B 介绍为其最侧重智能体用途的代码模型。限制在于内存：代码工具需要较长的上下文，这部分内存占用叠加在 19 GB 的模型文件之上，使 24 GB 的内存容量所剩余量很小。

智能体与工具

Ollama 可以使用本地模型启动智能体，例如让 Claude Code 使用 Qwen 模型。这运行的是 Claude Code 工具，而不是 Claude 模型：实际回答的仍然是您下载的模型。

无限制

原始模型经过训练，会拒绝某些请求。社区中称为 abliterated 的变体移除了这种能力：Hugging Face 的一篇博文解释说，拒绝行为由激活中的一个特定方向承载，而这个方向可以被消除。不同变体的质量有所差异，您的使用行为仍须遵守法律。

• Abliterated 模型：它们带来的变化与代价

#一步步安装免费AI

1. 01
   检查空闲内存

   关闭浏览器和占用资源较多的应用程序：决定能使用哪个模型的是可用内存，而不是内存总容量。
2. 02
   安装软件

   如果您能熟练使用命令，请选择 Ollama；如果您想使用图形界面，请选择 LM Studio。请选择适用于您操作系统的版本：Windows、macOS 或 Linux。
3. 03
   下载合适大小的模型

   请参见第一节的表格：8 GB 内存对应 2 至 4 GB 的文件；16 GB 内存对应 5 至 8 GB 的文件。在只有 8 GB 内存的情况下，6.6 GB 的文件不会留下余量。
4. 04
   启动，然后检查

   先与模型对话，然后在第二个终端中运行 ollama ps，查看模型是在 GPU、CPU 还是两者上运行。

# Machine de 8 Go
ollama run qwen3.5:4b

# Machine de 16 Go
ollama run qwen3.5:9b

# Vérifier le placement CPU ou GPU et le contexte alloué
ollama ps

OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve

#即便标榜“本地”，哪些内容仍可能被传出设备

“本地”描述的是模型在哪里运行，而不是软件其余部分做了什么。以下四种情况会导致数据外传或暴露。

Ollama 的托管模型

该应用允许使用在 Ollama 云平台运行的模型，该平台将处理您的提示和响应；Ollama 无法看到您本地执行的内容。若要禁用此功能，请设置环境变量 OLLAMA_NO_CLOUD=1 或选择 disable_ollama_cloud 选项。

Jan 的连接器

Jan 可连接 OpenAI、Anthropic、Mistral 或 Groq。使用已下载的模型时，运行仍在本地进行；使用连接器时，对话会发送至所选服务提供商。

模型的下载

LM Studio 会发出网络请求以搜索模型、下载并检查更新。对话、您的文档以及本地服务器将保留在设备上。

向网络开放访问

Ollama 默认监听127.0.0.1：只有您的电脑可以访问。OLLAMA_HOST 变量可更改监听地址；只有在您清楚哪些人能够连接时，才开放网络访问。

• 来源：Ollama 常见问题解答，涵盖数据、仅本地模式和监听地址