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本地部署让推理计算发生在用户自己的硬件上，数据不离开本地网络，但运行大型语言模型通常需要专用 GPU 或足够内存
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10/6/2026
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Unverified稠密模型在本地部署场景中推理逻辑更简单、硬件兼容性更好，而MoE模型虽然推理时激活参数少但总权重仍需加载到内存中，对硬件要求反而更高74% similarUnverified大模型推理是典型的内存带宽密集型任务，GPU计算核心往往处于等待数据的状态72% similarUnverified本地运行大语言模型的核心瓶颈之一是内存容量，模型参数需要加载到内存或显存中71% similarUnverified本地模型推理意味着模型权重存储并运行在设备本身，数据不离开用户手中，延迟也不依赖网络质量71% similarUnverified本地大模型选型的核心权衡是：内存决定能装下多大的模型，GPU（或其缺失）决定推理体验的流畅度71% similar
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