2026年本地私有大模型部署实战：llama.cpp、Ollama、vLLM与MLX在消费级硬件上的真实表现
实测 4 套本地大模型方案，在 M4 Max、RTX 4090 与树莓派上跑通 Llama 4、Qwen3 与 DeepSeek，给出性能与成本的最佳实践。
Ollama
2026年本地AI部署实战：Ollama、LM Studio与vLLM选型与性能实测
在RTX 4090上对Ollama 1.5、LM Studio 0.3与vLLM 0.8进行3周实测，涵盖模型加载、并发吞吐、显存占用和RAG业务场景的响应稳定性对比。
2026 本地 AI 部署实战：Ollama、LM Studio 与 vLLM 选型与性能实测
本地部署大模型不再是极客玩具。本文实测 Ollama、LM Studio、vLLM、LocalAI，从易用性、性能、隐私和成本四个维度给出部署路线图。
本地部署大模型实战对比：Ollama vs vLLM vs Text Generation WebUI
实测对比Ollama、vLLM与Text Generation WebUI三大本地AI部署方案，从单卡消费级显卡到多卡A800生产集群，给出不同场景的最优部署策略。
本地部署 AI 完全指南：从显卡选型到私有模型搭建实战
从显卡选型、模型选择到 Ollama 一键部署，手把手教你搭建一台完全可控的私有 AI 服务器，实测 RTX 4090 上 Qwen2.5-7B 推理性能达 85 tokens/秒。