本文导读：
- 1、阿里放大-本地部署Qwen2.5-VL最强的开源视觉大模型!完全免费!
- 2、【干货分享】免费开源,本地部署AI大模型,搭建个人知识库
- 3、一个超强的代码Agent大模型,开源了,本地部署
- 4、大模型倒闭之后本地部署的还能不能正常使用
阿里放大-本地部署Qwen2.5-VL最强的开源视觉大模型!完全免费!
本地部署方式项目地址：https：//github.com/QwenLM/Qwen5-VL 本地部署的主要步骤： 选择自己合适的模型：大型语言模型和多模态模型通常拥有数十亿甚至数百亿的参数，模型文件体积非常庞大，对计算资源(CPU、GPU、内存)和存储空间的要求极高，所以需要根据自己的自身情况选择对应的模型大小。
Qwen5-VL是阿里云通义千问在视觉多模态领域推出的第三代开源大模型，具备图像、视频理解及跨设备智能操控能力。 模型结构与定位 Qwen5-VL基于Vision Transformer视觉编码器与Qwen5基座语言模型融合架构，支持图文问答、推理和图像描述任务。它在2025年2月开源，属于行业技术标杆级产品。
阿里Qwen3系列模型在丐版Mac本地部署的能力基本稳定，但部分场景下仍存在优化空间。具体分析如下：本地部署能力已获验证硬件适配性突破：Qwen3-30B-A3B模型参数量仅300亿，激活参数量仅10%，性能达到Qwen5 Dense基础模型水准。
技术适配性：Qwen5-Max与LM Studio的本地化协同Qwen5-Max的核心能力作为阿里云开发的混合专家（MoE）架构大规模语言模型，Qwen5-Max在基准测试中表现优异，性能对标DeepSeek V3与OpenAI模型。其优势包括：多模态处理：支持视觉语言任务（如Qwen5-VL），可解析图像内容并生成文字描述。
部署方式本地部署：支持CUDA/FP8；云端推理：兼容vLLM、SGLang；社区工具集成：LM Studio、Ollama、llama.cpp；上下文扩展：支持最大262K token生成任务。调用便捷性：无需配置思考模式参数，适合快速集成与验证。
【干货分享】免费开源,本地部署AI大模型,搭建个人知识库
1、下载语言模型 出现命令窗口后，根据自身的电脑配置选择并粘贴相应的代码来下载语言模型。
2、注册API账号：访问yansd66top进行注册（注：此链接为示例，实际注册时请确保来源可靠）。3步打造AI助理 STEP 1：创建Agent 打开ChatBox软件。点击“新建Agent”。为你的AI助理起一个有趣且易于记忆的名字，比如“摸鱼小秘书”。
3、在“设置”-“默认模型”中，选择你希望作为默认使用的模型。设置知识库 进入知识库设置界面，点击“添加本地文件”来上传你的知识库文件。开始使用 现在，你可以开始尝试与你的个人知识库进行对话了。在对话框下方，你可以选择“知识库按钮”来增强索引，或者直接与默认模型进行对话。
4、第一步：创建大模型应用 首先，我们需要在阿里云百炼大模型服务平台上创建一个大模型应用。进入平台：打开阿里云百炼大模型服务平台，进入“我的应用”页面。创建应用：点击“创建应用”，选择“智能体应用”。配置模型：首次进入会提示未开通模型，点击“开通模型服务”，并完成开通流程。
5、在Coze平台上，点击创建AI机器人的相关选项。输入AI机器人的名称和对功能的简要介绍。确认信息后，完成AI机器人的创建。选择AI大模型：在创建过程中，从提供的多个大语言模型中选择一个，如Moonshot 8k。基本设置通常选择默认即可，根据个人需求调整。
一个超强的代码Agent大模型,开源了,本地部署
Mistral AI开源的面向软件工程任务的代理型大语言模型Devstral，支持本地部署，在SWE-bench基准测试中表现优异，成为排名第一的开源模型，且可在消费级硬件上运行。
AgentScope是阿里巴巴集团开源的多智能体低代码开发平台，它支持一键导出源码、多种模型API和本地模型部署，旨在帮助开发者轻松构建和部署多智能体应用。
Loop：https：//github.com/coze-dev/cozeloop 开源协议：Apache 0 允许行为：免费商用、修改代码、二次开发；替换Logo并宣称“自研”；部署至内网以规避数据出境风险。禁止行为：删除版权声明或冒充原创作者。
大模型倒闭之后本地部署的还能不能正常使用
多数情况下，开发大模型的公司跑路后，本地部署的大模型仍可正常使用，具体取决于部署方式和模型授权规则。本地部署的核心逻辑是将模型权重文件、运行环境全部部署在本地设备或私有服务器上，无需依赖开发公司的远程服务。
如果是通过一次性付费获得永久使用授权的买断式模型，且已经完成本地部署，只要运行所需的软硬件符合要求，即使开发公司倒闭，也依然可以正常使用。
大模型倒闭后，本地部署的模型可以正常使用，仅依赖云端调用的服务则无法继续运行。
只要你本地安装包符合该模型的开源协议要求，完成环境配置后就能正常调用运行，比如Hugging Face上的Llama Qwen等开源模型，本地部署后无需依赖官方服务器即可正常使用。
若AI大模型所属公司倒闭，本地部署的模型通常仍可继续使用。这一结论主要基于开源大模型的特性以及本地部署的技术优势，具体可从以下方面展开分析：开源大模型的“断网可用性”是核心保障开源大模型的核心优势在于其代码和模型权重公开透明，用户无需依赖官方服务器即可完成模型的下载、部署与运行。
关于开源大模型本地部署和开源模型训练平台的介绍到此就结束了，感谢阅读。
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