本地部署量化实测：Q4 是免费的吗？数字能力坏了 10.6 分
两周连续压测 Qwen2.5-32B 与 Llama-3.3-70B 在 FP16、Q8、Q5、Q4 四档量化下的质量损耗与推理成本：Q8 几乎无损，是本地部署默认起点；Q4 通用题只掉 2.3 分，数字算术却暴跌 10.6 分，小模型碰 2 比特是断崖不是斜坡。附能力图谱测试法与并发压测避坑指南。
Llama
本地部署 AI 实战：Llama 3.3 + Ollama 搭建企业级工作流全指南
如何在本地部署 Llama 3.3 并搭建完整 AI 工作流：从硬件选型、Ollama 安装到 RAG 与 API 集成，适合技术团队的实操指南。
2026年本地大模型部署横评：Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large实战对比
2026年本地大模型部署进入工程化阶段。本文横评Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large四款模型，基于真实硬件测试的部署成本与性能对比。
2026年本地大模型部署横评：Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large实战对比
2026年本地大模型部署进入工程化阶段。本文横评Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large四款模型，基于真实硬件测试的部署成本与性能对比。
Qwen2.5 vs Llama 4 vs DeepSeek-V3：2026年开源大模型企业落地对比
从中文能力、推理速度、微调成本、安全合规四个维度，对比 Qwen2.5、Llama 4、DeepSeek-V3 在企业场景中的落地表现。
Qwen2.5 vs Llama 4 vs DeepSeek-V3：2026年开源大模型企业落地对比
基于Hugging Face基准测试和企业实测，从中文能力、代码生成、部署成本等维度对比Qwen2.5、Llama 4和DeepSeek-V3，提供企业选型建议。
2026 年本地大模型微调实战：Llama 3.2 指令微调、LoRA 适配与私有知识库搭建完整指南
基于A100与RTX 4090实测，从数据准备、指令微调、LoRA低成本适配到RAG私有知识库搭建，完整演示如何在周末时间复现一套可用的私有AI助手。
2026年本地部署大模型实战：Llama 4、Qwen、Gemma与DeepSeek横评
Llama 4、Qwen 2.5、Gemma 3、DeepSeek V2.5 开源大模型本地部署实战横评，从硬件成本、中文能力到安全合规全面分析。