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本地模型不是玩具：把 Qwen3 和 Gemma 4 放进三个真实工作流
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本地模型不是玩具：把 Qwen3 和 Gemma 4 放进三个真实工作流

本地开源模型真正有价值的地方，不是跑分，而是能否进入每天都会发生的任务。本文把 Qwen3 4B、Qwen3 8B、Gemma 4 E4B、Gemma 4 12B 放进开发辅助、图像理解、写作整理三个工作流里，整理一套能长期演进的本地模型用法。

在本地开发机上安装可用的开源模型：先选对运行方式
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在本地开发机上安装可用的开源模型：先选对运行方式

这是一篇持续更新的本地开源模型安装记录。从一台 64GB 内存、WSL 分配 32GB、RTX 4060 Laptop 8GB 显存的 Windows + Ubuntu 26.04 LTS 开发机出发，先判断 Ollama 应该跑在 Windows 还是 WSL，再比较 llama.cpp、LM Studio、vLLM 等方案，最后整理适合本机长期使用的模型清单。

Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接听语音吗？
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Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接听语音吗？

一次在测试机上对 gemma4:12b 音频输入能力的实测记录：模型元数据声明支持 audio，但 Ollama 原生 /api/chat 不能可靠接收音频；真正可用的是 OpenAI 兼容接口里的 input_audio。

Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接读视频吗？
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Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接读视频吗？

一次从官方资料到本地实测的记录：Gemma 4 12B 具备帧序列视频理解能力，但 Ollama 当前不能直接接收 MP4，稳定做法是先抽帧再多图输入。