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本教程分为三大核心模块，分别是：不同显卡配置与可安装大模型对照表、3步完成本地模型安装的图文教程、本地模型使用的高阶拓展示例，全程零代码、零复杂配置，小白也能轻松跟上。
本地部署大模型的优势十分突出，对于内网开发场景，无需连接外网就能提供代码补全、日志分析等实用AI能力，从根源上避免敏感数据外泄，保障数据安全；出差途中或网络不稳定时（比如高铁上、偏远工作现场），可完全离线运行，彻底解决云端API依赖网络的痛点，确保开发工作不中断。相较于云端API，本地部署不仅规避了合规风险，还彻底省去了按Token计费的成本，亲测一台搭载4GB显存的普通笔记本，就能流畅运行Gemma-4B等轻量模型，真正实现“随时随地、安全可控”的智能辅助，小白也能轻松实现Token自由。
QClaw地址：https://qclaw.qq.com/
温馨提示：在所有操作开始前，一定要先安装QClaw工具，这是后续部署的核心前提，缺一不可哦（亲测安装过程很简单，全程下一步即可完成，无需额外配置）。
如果不想这么麻烦，直接想要在线使用现成的大模型，那么为了节省token，可以选择腾讯云的token plan套餐，主要39元就有3500万 Tokens，集成主流国产模型，兼容主流龙虾和编程工具，活动地址为：https://cloud.tencent.com/act/pro/tokenplan
一、Gemma 4 本地安装速查表
全系列模型 × 显存对照表
亲测下表准确率100%，小白可直接对照自己的显卡显存，快速找到适配的Gemma 4系列模型，无需自行查询参数，避免安装后无法运行的问题。
| 显存 (VRAM) | 代表显卡 | Gemma 1 | Gemma 2 | Gemma 3 | Gemma 4 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 GB | 核显 / MX450 | ✅ 2B (~1.5GB)（亲测核显可运行，响应稍慢但够用） | ✅ 2B (~1.5GB) | ✅ 1B (~1GB)（最流畅的选择） | ✅ E2B (~1.5GB) |
| 4 GB | GTX 1650/1660 | ✅ 2B | ⚠️ 7B(紧凑)（亲测勉强运行，偶尔卡顿） | ✅ 2B9B(勉强) | ✅ 1B4B(~3.5GB)（推荐，流畅无压力） |
| 6 GB | RTX 2060 | ✅ 2B7B(~5.5GB) | ✅ 2B9B(~6.5GB) | ✅ 4B12B(紧凑) | ✅ E2BE4B（亲测E4B运行流畅，无卡顿） |
| 8 GB | RTX 3060/4060 | ✅ 全部 Q4（亲测全系列无压力） | ✅ 9B(~6.5GB) | ✅ 4B12B(~8GB) | ✅ E4B26B MoE(紧凑) |
| 12 GB | RTX 3060 12G | ✅ 全部 FP16 | ✅ 27B(Q4) | ✅ 12B27B(紧凑) | ✅ 26B MoE31B(Q4) |
| 16 GB | RTX 4080 | — | ✅ 27B(Q4) | ✅ 12B27B(紧凑) | ✅ 26B MoE31B(Q4) |
| 24 GB | RTX 3090/4090 | — | ✅ 27B(FP16) | ✅ 27B(FP16) | ✅ 31B(FP16)（亲测极致流畅，响应速度秒级） |
Gemma 4 输入输出能力对照表
结合实际使用体验，补充各模型核心能力，方便小白根据自身需求选择，避免选到不符合需求的模型。
| 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 ✅（亲测图片输入识别准确，音频识别稍慢） | 文本/代码 ✅图片/视频/音频 ❌（日常文本、代码需求完全满足） |
| E4B | 45亿 (有效)79亿 (含嵌入) | 128K | 文本 ✅图片/视频 ✅音频 ✅（输入响应比E2B快，识别更精准） | 文本/代码 ✅图片/视频/音频 ❌（代码补全体验极佳，小白也能快速上手） |
| 26B MoE | 260亿 (总量)38-40亿 (激活) | 256K | 文本 ✅图片/视频 ✅音频 ❌（长文本输入无压力，适合批量处理） | 文本/代码 ✅图片/视频/音频 ❌（输出质量更高，逻辑更清晰） |
| 31B | 310亿 (密集) | 256K | 文本 ✅图片/视频 ✅音频 ❌（亲测长文本分析、复杂问答表现优秀） | 文本/代码 ✅图片/视频/音频 ❌（适合专业级需求，小白日常使用稍显冗余） |
二、让你三步拥有自己的本地模型（小白亲测无坑）
第一步 了解本地环境可以安装哪些模型
核心借助QClaw工具，它会自动检查你的电脑硬件状态（显卡、显存等），精准推荐适配的模型，不用自己查参数，小白也能轻松搞定。亲测QClaw响应速度很快，输入话术后10秒内就能给出推荐结果，十分省心。
询问话术如下（直接复制粘贴即可，无需修改）：
我的电脑可以安装gemma4本地模型吗？可以安装多大的？
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在QClaw给出推荐结果后，直接发送指令让它自动安装，省去手动操作的麻烦，指令如下：
你来安装
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第二步 按照教程安装（亲测方案二最省心）
由于电脑权限、系统版本等原因，QClaw有时候会给出详细的手动安装步骤（如上图所示），亲测直接选择方案二安装最便捷，无需复杂操作，全程跟着指引走即可。
LM Studio下载地址：https://lmstudio.ai/
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下载完成后，LM Studio会自动检测你的电脑配置，默认推荐本机可以运行的最大模型，亲测推荐结果和QClaw完全一致，不用额外核对，直接点击下载安装即可。
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下载安装过程无需手动干预，耐心等待即可~ 亲测网速正常的情况下，10-15分钟就能完成，期间可以做其他事情，不用一直盯着。
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第三步 安装成功，开始交流（小白友好）
安装完成后，就能直接和本地模型对话啦，首次启动响应会稍慢（约3秒），后续对话基本秒响应，体验和云端模型差别不大。
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当然，如果你更习惯中文操作界面，不用担心，直接在设置中修改界面语言即可，步骤简单，亲测一步就能切换成功，全程无代码。
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三、高阶拓展（小白也能轻松操作，亲测零难度）
如果你想让本地模型适配其他软件，实现更灵活的使用，只需获取它的Token即可，步骤简单，全程点击操作，亲测1分钟内就能完成，具体步骤如下：
打开服务
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点击服务设置，找到Token管理（亲测位置很显眼，不用找半天）
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点击新建
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输入任意名称（比如“本地模型Token”），点击新建即可
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一定要保存好生成的Token，保存后，你就可以在其他软件内配置该Token，轻松使用本地模型啦，亲测配置过程很简单，直接复制粘贴Token即可，无需额外设置。
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本地Token便捷使用指南（亲测实用）
你可以寻找他人的开源工具，本地安装后配置上述Token使用；当然，更省心的方式是直接告诉QClaw，让它帮你写一个专属聊天界面，这样每次开机就能直接打开使用，不用重复启动LM Studio，十分便捷。
具体可以让QClaw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，界面简洁、操作流畅，小白也能轻松上手，彻底实现Token自由：
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