隨著大型語言模型（LLM）的普及，越來越多開發者與科技愛好者傾向在本地端（Local）運行 AI 模型，以確保隱私、降低延遲並免去昂貴的雲端 API 費用。然而，面對 Llama、Gemma、Qwen 等五花八門的開源模型，以及各自不同的參數大小（如 8B、14B、32B）與量化版本（Quantization），一般使…