新手接触开源大模型，往往面对海量模型种类无从下手，要么选了占用资源过高的模型跑不动，要么选了效果差的没法用，这份指南从配置适配、场景需求、模型参数三个维度，帮你精准选对模型，全程避坑。

一、先看电脑配置，按需选模型参数

• 低配电脑（内存 4-8G，无独显）：选7B 参数、4bit 量化版模型，代表模型：通义千问 Qwen 7B、Llama 2 7B 量化版，体积小、运行流畅
• 中端电脑（内存 8-16G，入门独显）：选7B-13B 参数、8bit 量化版，代表模型：ChatGLM3 6B、Mistral 7B，效果与资源占用平衡
• 高配电脑（内存 16G 以上，高性能独显）：选13B-34B 参数模型，效果更优质，适合专业场景
  

二、按使用场景选模型

• 日常聊天、问答、写作：优先通用对话模型，Qwen、ChatGLM 系列，适配性强
• 编程代码辅助：选CodeLlama、StarCoder，代码生成、纠错能力强
• 本地知识库问答：选支持 RAG 架构的轻量模型，Llama 2、Qwen 系列均可
  

三、新手必避的 3 个坑

• 盲目追求大参数：参数越高≠越好用，低配电脑带不动纯属浪费
• 忽视量化版本：非量化模型占用资源极高，新手优先选 4bit/8bit 量化版
• 轻信小众冷门模型：无官方维护，易出现 bug，优先选大厂开源、社区活跃的模型
  

四、新手首选模型推荐

Top1：通义千问 Qwen 7B 4bit 量化版（适配全配置，中文效果极佳）
Top2：ChatGLM3 6B（国产模型，对话自然，低配友好）
Top3：Llama 2 7B 量化版（国际通用，适合编程、英文场景）

新手接触开源大模型，往往面对海量模型种类无从下手，要么选了占用资源过高的模型跑不动，要么选了效果差的没法用，这份指南从配置适配、场景需求、模型参数三个维度，帮你精准选对模型，全程避坑。

一、先看电脑配置，按需选模型参数

• 低配电脑（内存 4-8G，无独显）：选7B 参数、4bit 量化版模型，代表模型：通义千问 Qwen 7B、Llama 2 7B 量化版，体积小、运行流畅
• 中端电脑（内存 8-16G，入门独显）：选7B-13B 参数、8bit 量化版，代表模型：ChatGLM3 6B、Mistral 7B，效果与资源占用平衡
• 高配电脑（内存 16G 以上，高性能独显）：选13B-34B 参数模型，效果更优质，适合专业场景
  

二、按使用场景选模型

• 日常聊天、问答、写作：优先通用对话模型，Qwen、ChatGLM 系列，适配性强
• 编程代码辅助：选CodeLlama、StarCoder，代码生成、纠错能力强
• 本地知识库问答：选支持 RAG 架构的轻量模型，Llama 2、Qwen 系列均可
  

三、新手必避的 3 个坑

• 盲目追求大参数：参数越高≠越好用，低配电脑带不动纯属浪费
• 忽视量化版本：非量化模型占用资源极高，新手优先选 4bit/8bit 量化版
• 轻信小众冷门模型：无官方维护，易出现 bug，优先选大厂开源、社区活跃的模型
  

四、新手首选模型推荐

Top1：通义千问 Qwen 7B 4bit 量化版（适配全配置，中文效果极佳）
Top2：ChatGLM3 6B（国产模型，对话自然，低配友好）
Top3：Llama 2 7B 量化版（国际通用，适合编程、英文场景）