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Ollama 本地模型推荐（2026）
| 模型名称 |
主要领域 |
模型特点 |
推荐配置 |
最低可用配置 |
| qwen3.6 |
全能主力 / 日常开发 |
综合能力最均衡，适合作为默认主力模型 |
24GB+ VRAM / 64GB RAM |
16GB RAM（8B量化） |
| qwen3:8b |
小显存万能模型 |
小模型里综合能力极强，适合轻量本地AI |
8GB VRAM / 16GB RAM |
16GB RAM CPU运行 |
| kimi-k2.6 |
Agent Coding / 自动开发 |
多文件工程、重构、工具调用极强 |
48GB+ VRAM / 多卡 |
云端更现实 |
| deepseek-coder |
代码生成 / 补全 |
写函数、补全、算法能力强 |
16GB VRAM |
8GB VRAM |
| deepseek-r1 |
推理 / 数学 / 面试 |
reasoning 极强，适合复杂分析 |
24GB+ VRAM |
16GB RAM |
| glm-5.1 |
中文工程 / 企业开发 |
中文理解优秀，偏工程师风格 |
24GB VRAM |
16GB RAM |
| mistral-small |
RAG / 知识库 |
幻觉低，适合文档问答 |
16GB RAM |
8GB VRAM |
| ministral |
本地知识助手 |
轻量RAG、低资源部署优秀 |
8GB VRAM |
16GB RAM CPU运行 |
| qwen-vl |
OCR / 多模态 / UI分析 |
看图、识别界面、OCR 很强 |
24GB VRAM |
16GB VRAM |
| qwen3-tts |
语音 / TTS |
中文语音生成效果优秀 |
16GB RAM |
8GB RAM |
| gemma4 |
轻量通用聊天 |
Google系小模型，适合轻量聊天 |
8GB VRAM |
16GB RAM |
| gemma4:31b |
中大型通用模型 |
通用能力不错，但非coding特化 |
24GB+ VRAM |
64GB RAM CPU运行 |
| nemotron-3-super |
推理实验 / 结构化输出 |
NVIDIA系，适合研究用途 |
24GB+ VRAM |
不推荐低配运行 |
| llama3.3 |
通用英文助手 |
英文生态成熟，兼容性优秀 |
16GB VRAM |
8GB VRAM |
| phi4 |
超轻量办公助手 |
微软系，小模型能力优秀 |
8GB RAM |
4GB RAM |
| codestral |
专业代码模型 |
Mistral系 coding 特化 |
16GB VRAM |
8GB VRAM |
| command-r |
长上下文 / RAG |
长文档与检索能力优秀 |
24GB VRAM |
64GB RAM CPU运行 |
| yi-34b |
中文长文本 |
中文长文、总结能力不错 |
24GB VRAM |
64GB RAM CPU运行 |
推荐搭配方案
1. 普通开发者（最推荐）
| 用途 |
模型 |
| 主力日常 |
qwen3.6 |
| 推理分析 |
deepseek-r1 |
| 代码补全 |
deepseek-coder |
2. AI Agent 开发
| 用途 |
模型 |
| Agent主力 |
kimi-k2.6 |
| 日常辅助 |
qwen3.6 |
| OCR/UI分析 |
qwen-vl |
3. 低配置笔记本
| 配置 |
推荐模型 |
| 16GB RAM |
qwen3:8b |
| 8GB RAM |
phi4 |
| CPU-only |
ministral |
当前 Ollama 最值得长期保留的模型（个人向）
| 类型 |
推荐 |
| 默认万能模型 |
qwen3.6 |
| 最强 Agent |
kimi-k2.6 |
| 最强推理 |
deepseek-r1 |
| 最强补全 |
deepseek-coder |
| 最强中文 |
glm-5.1 |
| 最佳轻量模型 |
qwen3:8b |
| 最佳视觉模型 |
qwen-vl |
显存经验（非常重要）
| 模型规模 |
实际体验 |
| 7B~8B |
轻量可用 |
| 14B |
开始进入“能干活” |
| 27B~35B |
当前最佳甜点区 |
| 70B+ |
需要高端显卡 |
| 200B+ |
基本属于服务器领域 |
Ollama 常用命令
# 查看模型
ollama list
# 拉取模型
ollama pull qwen3:8b
# 运行模型
ollama run qwen3:8b
# 删除模型
ollama rm qwen3:8b