說到語言模型的本地部署，大家的第一反應應該都是燒錢、燒顯卡，像世超的陳年老電腦，打個LOL都嗡嗡響，可以說就是那臺老古董毀了我的AI夢。
誒，那有沒有不吃配置，不吃鈔能力，普通人也能感受到本地部署AI的快感的方法呢？
有的兄弟，有的。
世超這臺2000元不到的紅米Turbo4，居然就能成功部署小米最新的語言模型Mimo-7B量化版。
在完全斷網的情況下，它也能一字一句地輸出正確的結果。
眾所周知，世超心里一直想著差友，所以第一時間趕來給大家出個保姆級教程，包含兩種方法。話不多說，準備凍手！
第一種方法，下載Pocketpal AI，這是一款專用于手機跑AI模型的應用程序。
然后打開它，點擊Download Model，再點右下角的 號，選擇Add From Hugging Face，然后搜索Mimo，選第一個版本下載就好。
不選后面的，是因為后面的數字越大，模型精度越高，咱這手機其實夠嗆。
最后回到主頁，點擊Select Model，就能選擇模型開始聊天了。
如果嫌麻煩，世超還準備了更簡單的方法，直接在瀏覽器輸入這個網址：
https://github.com/alibaba/MNN/tree/master/project/android/apps/MnnLlmApp，這是一款由阿里開發的端側多模態模型部署平臺。
往下滑到Release，點擊Download，下載這個APP，就可以隨意挑選下載你想體驗的本地模型了，甚至還能跑Stable Diffusion。。
OK，部署完成了，來給大伙看看效果吧。世超那天下班時候迷路了，不小心走到了亞馬遜的熱帶雨林，一格信號都沒有，我看是活不下去了。。于是我立馬掏出了我的Mimo，問他怎么鉆木取火。
不到三分鐘，他咣咣咣全給我寫出來了。
在這，咱小型模型的獨特優勢已經盡數體現了——無視環境，隨時隨地本地運行。
直接在手機上本地運行，就意味著不管在雪山、沙漠、海洋、甚至外太空，咱都能隨時隨地掏出這個私人助理。
那，要是再小一點呢？阿里之前剛發布的Qwen3，有個參數只有0.6B的模型，咱也在他們自家的MNN上試了一下。
嗯。。確實能說話，不過這說出來的話，好像有點深奧了。。
不過，這應該是和手機部署有關，MNN上的模型基本都是對移動端部署進行特殊優化過，防止手機跑崩，模型有些精度丟失也很正常，出現這種情況也只是概率事件。
總之，有了這些小型模型，咱以后去哪都能跟AI聊天了，坐飛船上趟火星也肯定不會無聊了。
有人說，你這是癔癥犯了，這輩子能上太空嗎？現在哪兒沒網啊，那么多大模型APP它哪個不香？
但小型模型的用處，還真不止這點。如果說，AI要想更貼近咱的生活，還真得是更小的模型。
要是AI發展到進家門了，你躺沙發上突然想看電視，喊AI幫你開個電視，這其實也就是個跑腿的活。但如果把指揮家具的都換成大模型，那得等它們上傳數據，深度思考，再把數據傳回來，估計還沒等電視打開，你就刷上短視頻了。
這就是參數少的另一個優點——低延遲。沒有那么多參數，它就不用考慮那么多東西，完全遵照主人的命令。
而且，參數量越小，訓練和部署的成本也就越低。據說，訓練一次 GPT-4o 這種級別的模型，就要燒掉 1 億美元，平民根本燒不起這么大的模型。所以AI公司每次開源新模型，都會放出各種尺寸，就是讓大家自由挑選適合自己的模型。
而很多小公司，都是垂直領域的專家，不需要大模型那樣的百科全書。
參數少的模型，可以用來被各行各業的公司自己訓練，不僅燒錢少，還能煉出一個該領域的專家。現在，有很多專業型模型已經在各自領域發光發熱。
像度小滿的金融模型的XuanYuan-6B，雖然只有6B，效果就非常好。在注冊會計師（CPA)、銀行從業資格、基金從業資格、證券從業資格等多項金融領域考試中，這玩意都能展示出金融領域專家的水平。
而現在，很多公司也在開始小型模型上全面發力，很多參數少的模型甚至能媲美大模型。
像咱的DeepSeek，愣是用一些新奇的算法，把參數少的模型性能懟了上去。DeepSeek-R1-Distill的7B和14B版本，在數學推理任務上能超越很多閉源大模型。
還有家叫面壁智能的公司，他們是專門搞端側模型的，目標就是手機、車機等移動設備，他們搞出的“小鋼炮”MiniCPM只有8B，測試表現居然能媲美GPT-4o。
而且，他們很早就把多模態能力塞進了小型模型里，實現了全模態、端到端。
就連蘋果都開始自研 3B 參數的模型了，他們的AFM-on-device，在文本總結任務中，其效果能優于Gemma、Phi-3 mini等更大參數的模型。
那問題又來了，這些模型參數這么少，又能趕上大模型，這又憑什么呢？
這些小東西還真有獨門秘籍。比如知識蒸餾這方法，就像讓老師給學生開小灶，讓大模型把學到的知識和經驗傳授給更小的模型。
以及剪枝、量化等方法，簡單說就是在不需要很高精度的情況下，把模型里的高精度計算變成低精度計算，這樣模型就能跑得更快。去年英偉達聯合Meta發布的 Llama-3.1-Minitron 4B AI 模型，就是從原本的8B模型剪枝而來，讓模型速度更快，資源更省。
最后還有一招，叫混合專家模型（MoE）。傳統大模型就像個齊心協力的專家組，不管什么問題，都得全組抄家伙上陣。而 MoE 架構的作用，就是把這群專家拆分成 n 個專業小組：有的專門搞數學推導，有的專精語義分析，還有的負責圖像識別。。這樣，遇到小問題就不需要“全員加班”了。
所以，別看這些模型個頭小，說不定就是邁向AI世界的又一大步。就像科技進步從不是一蹴而就的，咱普通人，就靜待開花結果就好。
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