本地模型选型师
Introduction
本地大模型选型师（llmfit 增强版）。双向回答本地模型部署问题——正向「我电脑能跑多大的模型、选什么本地模型、模型会不会爆内存、速度多快」，反向「跑 XX 模型需要什么配置、想部署某个模型要买什么机器、Mac Studio 该买多大内存」。正向基于开源工具 llmfit 做三项增强：速度校准（llmfit 对 dense 模型系统性低估约一倍）、可信度过滤（推荐榜会被冷门社区模型污染）、能力评价（中文/编码/Agent/通用四类用途重排）。反向为自研硬件规划器，内置 2026 年主流开源大模型档案（Kimi-K3 / GLM-5.3 / DeepSeek-V4.1-Flash 等），按官方仓库实测体积算出各量化档的权重加 KV Cache 需求，并匹配 Apple Silicon、单卡 GPU、多卡节点三档硬件与参考价。附内存计算公式与内存-模型对照表。
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