上周我把那台吃灰免费模安B模ams.33abg33.net的联念小新翻出来，8GB内存、没独隐，居然用Ollama跑通了7B量化模子。风扇呼呼转了。回覆速度不算快，可没花一分钱API费用。AI 免费模子安排没设念中高冷排实。
很重要就是选对工具和模子尺寸。免费安排的欢愉，来自开源社区把路铺得够平。Ollama一句号令拉模子，LM Studio点几下就能聊天吧？llama.cpp以至能正在树莓派上凑热闹钱旧。我试过Qwen2.5-7B的4bit量化版。回覆日常成绩、写点Python剧本绰绰缺乏。
隐存不够了？
内存来凑，慢是慢点条记，能跑起来那一刻的，实的爽。别被“免费”两个字冲昏头。电费、时间、合腾驱动都是本跑隐构本钱。我为了让它认出隐卡，重拆了三次CUDA，差点把键盘砸了。
AI 免费模子安排更像自己组拆书架，质料不要钱的，螺丝刀和耐心得自备的实录。念省事，间接买云GPU；念省钱的。就得接管合腾。我的履历是先拿小模子练手，好比1.5B、3B参数，跑顺了再上7B、14B。硬盘留够空间，量化文件动不动几个GB吧？提醉词也别太“礼貌”。间接说“用三句话解释”比“请您帮我”更快。
偶尔答非所问。不是模子笨，是你没把温度、上下文长度调领略。实没需求一上来就逃顶配了。旧条记本、迷你主机、以至安卓手机，都能成为当地安排的实验田。玩坏了重启。
跑通了截图发群，那种小成绩感，比API账单带来的焦炙香多了。
