> 本教程包括不同显卡配置可以安装哪种大模型的对照表、3步安装本地模型图文教程、本地模型使用进阶示例三大模块

本地部署模型在**内网开发**时，无需外网即可提供代码补全、日志分析等AI能力，避免敏感数据外泄；在**出差或网络不稳**时（如高铁、偏远现场），可离线运行，保障开发不中断。相比云端API，它规避了合规风险与计费成本，只需一台4GB显存的笔记本就能流畅运行Gemma-4B等小模型，实现“随时随地、安全可控”的智能辅助。

> 在一切开始前，一定要先安装[QClaw](https://qclaw.qq.com/)

## 一、Gemma 4 本地安装速查表

### 全系列模型 × 显存对照表

| 显存 (VRAM) | 代表显卡 | Gemma 1 | Gemma 2 | Gemma 3 | Gemma 4 |
|------------|----------|---------|---------|---------|---------|
| **2 GB** | 核显 / MX450 | ✅ 2B (~1.5GB) | ✅ 2B (~1.5GB) | ✅ 1B (~1GB) | ✅ E2B (~1.5GB) |
| **4 GB** | GTX 1650/1660 | ✅ 2B ⚠️ 7B(紧凑) | ✅ 2B 9B(勉强) | ✅ 1B 4B(~3.5GB) | ✅ E2B E4B(~3.5GB) |
| **6 GB** | RTX 2060 | ✅ 2B 7B(~5.5GB) | ✅ 2B 9B(~6.5GB) | ✅ 4B 12B(紧凑) | ✅ E2B E4B |
| **8 GB** | RTX 3060/4060 | ✅ 全部 Q4 | ✅ 9B(~6.5GB) | ✅ 4B 12B(~8GB) | ✅ E4B 26B MoE(紧凑) |
| **12 GB** | RTX 3060 12G | ✅ 全部 FP16 | ✅ 27B(Q4) | ✅ 12B 27B(紧凑) | ✅ 26B MoE 31B(Q4) |
| **16 GB** | RTX 4080 | — | ✅ 27B(Q4) | ✅ 12B 27B(紧凑) | ✅ 26B MoE 31B(Q4) |
| **24 GB** | RTX 3090/4090 | — | ✅ 27B(FP16) | ✅ 27B(FP16) | ✅ 31B(FP16) |

### Gemma 4 输入输出能力对照表

| 模型 | 参数量 | 上下文长度 | 📥 输入能力 | 📤 输出能力 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **E2B** | **23亿** (有效) 51亿 (含嵌入) | 128K | **文本** ✅ **图片/视频** ✅ **音频** ✅ | **文本/代码** ✅ **图片/视频/音频** ❌ |
| **E4B** | **45亿** (有效) 79亿 (含嵌入) | 128K | **文本** ✅ **图片/视频** ✅ **音频** ✅ | **文本/代码** ✅ **图片/视频/音频** ❌ |
| **26B MoE** | **260亿** (总量) **38-40亿** (激活) | 256K | **文本** ✅ **图片/视频** ✅ **音频** ❌ | **文本/代码** ✅ **图片/视频/音频** ❌ |
| **31B** | **310亿** (密集) | 256K | **文本** ✅ **图片/视频** ✅ **音频** ❌ | **文本/代码** ✅ **图片/视频/音频** ❌ |

## 二、让你三步拥有自己的本地模型

### 第一步 了解本地环境可以安装哪些模型
主要是借助QClaw，让它来检查你的电脑状态，推荐你安装的模型，询问话术如下：
> 我的电脑可以安装gemma4本地模型吗？可以安装多大的？

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/cfd67092aa2838862123a40fea43006c.png)


在QCalw推荐完成后，让它自己来安装
> 你来安装

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/68b74b021e9fdc506c19f12cf1f7f6cb.png)


### 第二步 按照教程安装

由于权限等原因，它有时候会给你详细的步骤让你来安装，如上图，推荐直接根据方案二来安装

[LM Studio下载](https://lmstudio.ai/)

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/bbc14a5ae1f2e1da09c65e4778b26ae9.png)


下载完成后LM会默认推荐本机可以使用的最大模型，可以看一下和Qcalw推荐的是不是一致，然后直接下载安装就可以

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/a6862db7b8fa86ba4e5df1a5eeafd548.png)


等待就好~

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/288faf8b4e5b82f5092eef5458e5a313.png)


 ### 第三步 安装成功，开始交流
 
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/5c678e42c035eb39358298326baf7938.png)

 
 当然你更习惯中文的话可以在修改中设置界面为中文!
 
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/64d28eb81d65fa61097bfa39a7e3bc2e.png)


## 三、高阶拓展

如果你想让本地的模型能够在其他软件内使用，可以获取它的token，步骤如下：

1、打开服务

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/f7d9f922e2c0d31a64301b481ad72658.png)


2、点击服务设置，Token管理

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/4aa8653b0f9927eb4ea2e788e9392073.png)


新建

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/3c563d162d51960281acfe1d5d547769.png)


输入名称->新建

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/c3aba37e0338ac15e5f62d8e0bbff342.png)


保存好Token，现在你就可以在其他软件内使用你的本地模型了


![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/2ede1c1533c970c76d1d7603ed36f72c.png)


### 本地Token便捷使用指南

你可以寻找别人的开源工具本地安装后配置上述Token使用，当然你也可以直接告诉QClaw让它给你写一个聊天界面，方便你每次开机直接使用

> 构建一个前后端分离的 PWA 应用，前端使用 React + TypeScript + Vite PWA 插件，后端使用 FastAPI + SSE 流式响应，核心功能包括：从本地指定文件读取 Token、支持 Gemma 4 多模型选择、可开关的“思考模式”参数、对话历史记录的增删改查与持久化存储、通过 AbortController 实现对话中断、以及完整的 PWA 可安装与离线缓存能力；模型调用采用 OpenAI 兼容 API 方式对接本地 LM Studio 部署，后端仅作为中转与历史管理，从而实现完全本地化、可控、高可用的模型聊天界面。

我的QClaw开发效果如下，本地安装后每次开机都可以直接打开：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11177336/9b41f4ab3eb37994508867f154f77956.png)

本教程包括不同显卡配置可以安装哪种大模型的对照表、3步安装本地模型图文教程、本地模型使用进阶示例三大模块

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本教程提供显卡配置与大模型适配对照表，3步完成Gemma4本地模型安装，实现内网安全开发与离线AI辅助。涵盖从2GB显存笔记本到24GB高端显卡的完整部署方案，支持代码补全、日志分析等功能，规避云端API合规风险与成本。包含进阶Token配置指南，打造专属本地AI开发环境。

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