在本地化部署与离线使用场景中，Ollama、LM Studio 与 AnythingLLM 是三款主流平台，它们在模型支持范围、易用性、性能优化、社区生态以及商业许可等方面各有侧重。下表直观对比了三者的关键维度：

📊 平台对比总览

基于对当前主流大模型的深入了解，以下是针对不同应用场景的模型选择横向总结，方便快速定位适合的模型使用：

📊 大模型选择对照表

核心结论： Qwen3 通过混合专家（MoE）与稠密（Dense）架构并行、思维模式切换与超长上下文（128K）支持的创新设计，实现了在编程、数学推理、多语言与 Agent 集成等场景下的顶级开源性能；但仍面临高资源需求、综合安全管控与领域知识深度等挑战。

一、模型概览

Qwen3 系列涵盖 0.6B 至 235B 参数的八个规模模型，分为稠密与 MoE 两类：

• 稠密模型：0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B，均支持 32K（小型）或 128K（大中型）上下文；
• MoE 模型：30B-A3B（3B 激活）、235B-A22B（22B 激 …

核心结论： Phi-3 系列以轻量化与高效推理为核心，通过 3B（Mini）与 14B（Medium）两个规模覆盖边缘到中型部署场景，在数学与逻辑推理、长上下文理解与代码辅助任务上表现优异；其多阶段训练（合成＋公开语料＋DPO 微调）确保指令遵循与安全性，但在多语言与专业领域知识覆盖方面尚需检索增强与微调补强。

一、模型概览

Phi-3 系列包括：

• Phi-3 Mini（3.8B 参数，4k/128K 上下文，2.2 GB，MIT 许可）
• Phi-3 Medium（14B 参数，4k/128K 上下文，量化后约 …

核心结论： Mistral 7B 以其高效架构和卓越性能著称：在"成本/性能"比上相当于三倍规模的 Llama 2，实现对话、推理与代码生成等多场景的优异表现；开源 Apache-2.0 许可与原生函数调用支持，使其成为本地化与云端部署的首选轻量级模型。

一、模型概述

Mistral 7B 采用Grouped-Query Attention (GQA)与Sliding Window Attention (SWA)相结合的架构，参数量约7.3B，经 Q4_0 量化后模型大小约4.1 GB，支持标准指令（instruct）与文本补全（text）两种形式，并具备本地化函数调用 …

核心结论： Llama 3.2 通过 1B/3B 的轻量级文本模型及 11B/90B 的视觉多模态模型组合，实现了在边缘设备与视觉理解场景的出色性能；同时保持 128K 超长上下文，适用于对话、摘要、检索与图文分析任务。主要不足在于图像分辨率与输出长度限制，以及需要额外整合系统级安全与治理机制。

一、模型概览

Llama 3.2 系列包含：

• 文本模型：1B 与 3B 参数，优化用于多语言对话、指令跟随、摘要与工具调用；
• 视觉模型：11B …

核心结论： Llama 3.1 以超长上下文（128K）、开源多规模覆盖（8B/70B/405B）与多语言能力为主要特征，在通用知识、长文档理解、编码与多语言对话等场景中表现出色；但高端规模推理成本高、专业领域深度略逊，以及安全防护需自行完善。

一、模型概览

Llama 3.1 包括三种指令调优规模：

• 8B：4.9 GB，128K 文本上下文；
• 70B：43 GB，128K 文本上下文；
• 405B：243 GB，128K 文本上下文。

均使用 Grouped-Query Attention (GQA) 优化，支持多语言输入（8 种主要语言），可本地 …

核心结论： LLaVA 1.6 在视觉理解、OCR 与多模态对话方面进一步提升，通过支持高达 672×672 像素的高分辨率输入和改进的视觉指令微调数据，实现了对世界知识与逻辑推理的增强；适用于视觉问答、图文检索与多模态客服等场景，但在极大图像、视频理解与专业领域精准度上仍有提升空间。

一、模型概览

LLaVA（Large Language and Vision Assistant）1.6 基于 Vicuna 文本骨干与 CLIP 视觉编码器，采用 Q4_0 量化的 7B、13B、34B 三种规模变体：

• 7B 及 …

核心结论： Gemma 3 系列以多模态处理、超长上下文与极低资源消耗为特色，兼顾图像理解与文本生成；在视觉问答、文档理解、多语言翻译等任务上表现优异，但在高阶推理与专业领域深入度上略逊于大型专用模型，且需通过提示工程与检索补强事实准确性。

一、模型概述

Gemma 3 系列由 Google 基于 Gemini 技术研发，包含五种规模：

• 0.27B、1B 参数：32K 文本上下文；
• 4B、12B、27B 参数：128K 文本上下文、支持图像输入。

采用量化 …

核心结论： GPT-OSS 系列模型通过开源权重和本地部署能力，实现了在代码生成与复杂推理任务上的竞品级表现，并借助 128K 长上下文窗口，显著提升了长文本处理能力；但其通用知识覆盖与多语言理解较顶尖闭源大模型略逊，同时需要开发者自行强化安全与监控机制以防滥用。

一、模型概述

GPT-OSS 包括两种规模：

• gpt-oss-120B：约1170亿参数，5.1B 活跃参数／层，量化后模型体积≈60.8 GiB，可跑满128K上下文；
• gpt-oss-20B：约209 亿参数，3.6B 活跃参数 …

DeepSeek-R1采用MoE架构，总参数671B，通过强化学习实现强大推理能力，在数学、编程等任务上媲美闭源模型。详解其技术架构、性能表现及应用场景。