分享：2026 本地部署开源大模型横评 —— Ollama、llama.cpp、vLLM 怎么选
发表于 ： 周六 8月 29, 2026 2:08 am
搜了一圈外网，2026 年开源大模型生态已经告别百团大战，形成高度集中的寡头格局，本地部署也成熟了很多。总结一下选型思路。
当前生态（截至 2026）
- 三大主力：Google Gemma、阿里 Qwen、Meta Llama
- 三足鼎立格局，选择这几家生态最稳
- GitHub 有 datawhalechina/self-llm 这类面向国内初学者、基于 Linux 的全流程教程（环境配置、本地部署、微调）
部署方式怎么选
1. Ollama - 一条命令装好、跨平台，拉模型跑推理极简单，适合个人和中小团队，配合 Open WebUI 就是完整私有 AI 方案
2. llama.cpp - 轻量化，纯 CPU 或低配 GPU 就能跑
3. vLLM - 高性能部署，适合有一定并发和服务化需求
避坑建议
- 先确认显存和内存够不够，小模型优先（几 B 到十几 B 参数在 4000 元左右显卡上体验还可以）
- 模型和工具版本更新很快，以官方文档为准
- 敏感数据确实在意安全，本地部署比云端更可控
来源：知乎《2026 年最佳开源大模型》、GitHub datawhalechina/self-llm、AtomGit《本地部署开源大模型三足鼎立》。信息时效性有限，以最新官方发布为准。
当前生态（截至 2026）
- 三大主力：Google Gemma、阿里 Qwen、Meta Llama
- 三足鼎立格局，选择这几家生态最稳
- GitHub 有 datawhalechina/self-llm 这类面向国内初学者、基于 Linux 的全流程教程（环境配置、本地部署、微调）
部署方式怎么选
1. Ollama - 一条命令装好、跨平台，拉模型跑推理极简单，适合个人和中小团队，配合 Open WebUI 就是完整私有 AI 方案
2. llama.cpp - 轻量化，纯 CPU 或低配 GPU 就能跑
3. vLLM - 高性能部署，适合有一定并发和服务化需求
避坑建议
- 先确认显存和内存够不够，小模型优先（几 B 到十几 B 参数在 4000 元左右显卡上体验还可以）
- 模型和工具版本更新很快，以官方文档为准
- 敏感数据确实在意安全，本地部署比云端更可控
来源：知乎《2026 年最佳开源大模型》、GitHub datawhalechina/self-llm、AtomGit《本地部署开源大模型三足鼎立》。信息时效性有限，以最新官方发布为准。