待验证50% 置信事实精确时间

本地可部署的开源模型受限于内存和算力，上下文窗口往往较小（如4K-8K）。

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/26

首次发现

来源

Hob：开源的本地AI助手，Claude Cowork与ChatGPT的替代方案

涉及实体

开源模型concept

相关事实

待验证本地运行的开源LLM模型通常只有4K到32K tokens的上下文容量，受硬件内存限制78% 相似待验证本地运行的模型通常有上下文窗口上限，如 4K、8K、32K Token 不等74% 相似待验证本地能跑的模型规模受限于设备内存和算力，通常比云端旗舰模型小得多。70% 相似待验证浏览器内直接运行轻量模型对设备算力要求较高，通常需要 8GB 以上内存且模型参数量受限；本地推理服务方式灵活性更强但技术门槛更高67% 相似已验证传统自回归解码的瓶颈在内存带宽而非计算能力，GPU算力利用率较低67% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1100787

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1100787

MCP

get_claim(id=1100787)