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本教程包括不同显卡配置可以安装哪种大模型的对照表、3步安装本地模型图文教程、本地模型使用进阶示例三大模块 本地部署模型在 内网开发 时，无需外网即可提供代码补全、日志分析等AI能力，避免敏感数据外泄；在 出差或网络不稳 时（如高铁、偏远现场），可离线运行，保障开发不中断。相比云端API，它规避了合规风险与计费成本，只需一台4GB显存的笔记本就能流畅运行Gemma-4B等小模型，实现“随时随地、安全可控”的智能辅助。 在一切开始前，一定要先安装 QClaw 一、Gemma 4 本地安装速查表 全系列模型 × 显存对照表 显存 (VRAM) 代表显卡 Gemma 1 Gemma 2 Gemma 3 Gemma 4 2 GB 核显 / MX450 ✅ 2B (~1.5GB) ✅ 2B (~1.5GB) ✅ 1B (~1GB) ✅ E2B (~1.5GB) 4 GB GTX 1650/1660 ✅ 2B ⚠️ 7B(紧凑) ✅ 2B 9B(勉强) ✅ 1B 4B(~3.5GB) ✅ E2B E4B(~3.5GB) 6 GB RTX 2060 ✅ 2B 7B(~5.5GB) ✅ 2B 9B(~6.5GB) ✅ 4B 12B(紧凑) ✅ E2B E4B 8 GB RTX 3060/4060 ✅ 全部 Q4 ✅ 9B(~6.5GB) ✅ 4B 12B(~8GB) ✅ E4B 26B MoE(紧凑) 12 GB RTX 3060 12G ✅ 全部 FP16 ✅ 27B(Q4) ✅ 12B 27B(紧凑) ✅ 26B MoE 31B(Q4) 16 GB RTX 4080 — ✅ 27B(Q4) ✅ 12B 27B(紧凑) ✅ 26B MoE 31B(Q4) 24 GB RTX 3090/4090 — ✅ 27B(FP16) ✅ 27B(FP16) ✅ 31B(FP16) Gemma 4 输…

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