入門上手
從零開始跑自己的本地 AI
🔓 開源 AI 一站式入口
不花 API 費、資料不出門、自己的模型自己跑
Mason AI Lab 的所有開源 AI 教學、模型評測、本地部署指南,一頁聚合。 從「什麼是開源 LLM」到「用 RAG + MCP 建完整 AI 系統」,不管你是想省錢、重隱私、還是想改模型,這裡都有答案。
為什麼開源 AI 值得你關注?
🛡️
隱私安全
模型跑在自己機器上,敏感資料不需要傳到任何雲端,醫療、法律、金融場景首選。
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零 API 成本
不按 token 計費,跑多少都一樣。高頻呼叫場景的成本可以從每月數千美元降到電費。
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自由修改
Fine-tune、量化、蒸餾、合併——開源模型你愛怎麼改就怎麼改,不受供應商限制。
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社群驅動
Hugging Face 上每天數百個新模型,全球開發者共同推進,迭代速度比任何單一公司都快。
👇 選一條路徑開始
每條路徑 3-4 篇文章,照順序看完就能上手。
模型評測
2026 三大開源模型深度比較
進階部署
從單一模型到完整 AI 系統
📊 2026 開源三巨頭比較表
Qwen3.6 vs Gemma 4 vs MiniMax M2.7——一張表看懂差異。
| 項目 | Qwen3.6 | Gemma 4 | MiniMax M2.7 |
|---|---|---|---|
| 總參數 | 235B(MoE） | 27B（Dense） | 456B（MoE） |
| 激活參數 | ~22B | 27B（全量） | ~45.9B |
| SWE-bench | 65.4% | N/A | 56.1% |
| Agent 適用度 | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |
| 多模態 | 文字 + 視覺 | 文字 + 視覺 + 音訊 | 文字 + 視覺 + 語音 |
| Context 長度 | 128K | 128K | 1M |
| 授權 | Apache 2.0 | Gemma License | MiniMax Open |
| 最低 VRAM | ~16 GB（Q4） | ~18 GB（BF16） | ~32 GB（Q4） |
👉 深度評測:Qwen3.6 · Gemma 4 · MiniMax M2.7
📚 所有開源 AI 文章
🏆 2026 模型深度評測
🔥
Qwen3.6-35B-A3B：16GB VRAM、Q4／FP8 與 Ollama 部署
→ 🧬 Qwen3.6-35B-A3B 的 16GB 顯卡能不能跑？整理 35B／3B MoE、Q4、FP8、Ollama 與 vLLM 部署、記憶體需求、context 及商用授權。
MiniMax M2.7 參數量多少？上下文、MoE 與部署需求
→ 💎 MiniMax M2.7 為 230B 總參數、10B 活躍參數的 MoE 模型，上下文長度 204,800 tokens。整理官方規格、API 價格與本地部署門檻。
Google DiffusionGemma 是什麼？Gemma 4 本地文字擴散模型與 RTX 限制
→ Google 釋出 DiffusionGemma，基於 Gemma 4 的實驗性文字擴散模型；整理 26B MoE、RTX 5090 速度、VRAM、品質限制與台灣導入判斷。
🛠️ 部署工具與基礎
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開源 LLM 與本地端 LLM 比較：Local LLM、雲端 API、成本與隱私
→ 🔮 開源 LLM / 本地端 LLM 指南：比較 Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma 與雲端 API，整理部署成本、隱私、速度、硬體需求與適合場景。
DeepSeek API 怎麼用？V4 模型、價格與本機版選擇
→ 🦙 DeepSeek API 中文教學：整理 V4 Flash／Pro 模型名、價格、OpenAI 相容範例與舊名稱退場，並比較免費網頁版、API 和本機 Ollama。
Ollama 是什麼？本地 AI 入門與完整教學入口
→ Ollama 是在 Mac、Windows、Linux 跑本機 AI 模型的工具。先看它適合誰、能做什麼，再接完整安裝、GPU、Open WebUI 與 RAG 教學。
❓ 常見問題
開源 LLM 跟 GPT、Claude 比,該選哪個?
**看你的優先順序**。重隱私、想省 API 費、需要自訂模型 → 開源。重品質上限、不想管硬體 → 商用。很多團隊的做法是:日常用開源,關鍵任務用商用,兩者並行。詳細比較看 開源 LLM 完全指南。跑開源模型需要什麼硬體?
7B 參數模型 → 8 GB VRAM 的顯卡就能跑（RTX 3060 等級）。13B → 建議 16 GB。70B+ → 需要 48 GB 以上或多卡。用 Q4 量化可以大幅降低需求。沒有獨顯也能用 CPU 跑,只是慢很多。入門看 Ollama 本地部署教學。Qwen3.6、Gemma 4、MiniMax M2.7 哪個最強?
沒有「最強」,看場景。**寫程式 / Agent → Qwen3.6**（SWE-bench 最高）。**多模態 / 輕量部署 → Gemma 4**（27B Dense 效率好）。**超長文 / 語音 → MiniMax M2.7**（1M context）。三款的詳細比較在上方表格。Ollama 跟 vLLM、llama.cpp 有什麼不同?
**Ollama = 最簡單的入門方案**,一行指令就能跑模型。llama.cpp 是底層引擎,Ollama 其實就是包裝它。vLLM 適合生產環境的高吞吐量推理。個人使用選 Ollama,團隊部署考慮 vLLM。詳細看 Ollama 教學。開源模型可以商用嗎?授權怎麼看?
**看授權條款**。Apache 2.0（如 Qwen3.6）→ 完全自由商用。Llama 系列 → 有用戶數限制（7 億 MAU）。Gemma License → 允許商用但有限制條款。每個模型的授權不同,部署前一定要確認。怎麼讓開源模型讀我的私有資料?
用 **RAG（檢索增強生成）**。把你的文件切成小段、建向量索引,查詢時先檢索相關段落再餵給模型。這樣模型不需要重新訓練就能「懂」你的資料。完整做法看 RAG 完全指南。📌 還沒決定從哪開始?
完全新手 → 看 開源 LLM 完全指南。
想馬上動手 → 直接跳 Ollama 本地部署教學。
想比模型 → 看 Qwen3.6 · Gemma 4 · MiniMax M2.7 三篇評測。