本地模型文件往往很大，下载后才发现机器跑不动，会浪费不少时间。Can I Run AI 提供硬件与模型的匹配估算，页面允许选择或调整设备参数，并浏览不同用途的模型。它适合缩小候选范围，但网页上的评级与速度估计不能替代本机测试。（项目说明）
先把硬件信息填准确
自动检测结果可以作为起点，但还应核对显卡型号、显存、系统内存和设备类别。笔记本与台式机即使名称相近，功耗和散热表现也可能不同；统一内存设备也不能直接照搬独立显卡的判断方式。
若检测信息不完整，就手动选择接近的配置，并记录哪些参数只是估计。保留这个前提，后面出现差距时才知道从哪里排查。
不要只比较模型名称
同一模型可能有不同量化版本和上下文配置。更低的存储精度通常有助于缩小占用，但效果、速度和支持情况仍受运行工具影响。挑选时先明确用途：日常问答、代码补全、长文阅读，还是图像处理，再比较相关候选。
第一次尝试可以选择两个规模不同、用途相近的模型。这样既能观察较小模型是否已经够用，也能判断更大模型带来的改进是否值得等待。
设计一组自己的小测试
准备三道真实任务，例如解释一段代码、归纳一页资料、按固定格式提取信息。分别记录首次响应时间、完整回答耗时、内存占用和结果正确性。测试时尽量保持相同输入，并关闭明显占用资源的后台程序。
再逐步增加输入长度，观察模型是否出现明显变慢或内存不足。短问题可以运行，并不意味着长文档也能稳定处理；“能加载”与“适合日常使用”应分别判断。
怎样使用估算结果做决定
如果多个候选都接近硬件上限，优先测试更容易运行的版本，不必追求参数最多的模型。如果估算与实测差距很大，先检查实际加载的模型文件、运行后端和设备选择。最后保留一份自己的结果记录，下次更换模型时就有可比较的基准，而不必从网页评分重新猜起。
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