概念解說 · 2026-10-26
好多人都以為 VRAM 唔夠就完全玩唔到 AI，其實呢個係好大誤解。
你可以用一個粗略公式，將系統總記憶體除以 1.65，嚟估算可運行模型嘅大概上限。
雖然唔係精確值，但足以幫你篩走大量不可能嘅選項，避免浪費時間。
搵到估算數字後，就要對照模型大小，選擇唔超過該數值嘅模型。
記住「裝得到優先」而非「最大優先」，因為最大未必最好用。
有時揀細少少嘅模型反而速度更快，或者更適合你嘅特定任務。
安裝過程非常簡單，只需在終端機輸入指令即可完成。
安裝好後執行掃描指令，工具會自動檢測 CPU、記憶體同顯卡。
唔使你手動計算，等待結果出現就知道部機嘅實際極限值。
掃描完成後需啟動服務以運行模型，通常預設在本地端口運行。
透過瀏覽器或 API 呼叫對應地址，即可發送請求由本地模型處理。
所有數據留喺你部機度，唔會離開，有效保障私隱。
雖然裝得到，但唔代表會好快，生成速度受制於硬件頻寬同 CPU。
硬件較弱時可能需要耐心等候，唔好期望有雲端服務嘅速度。
接受現實先至玩得開心，用 Mfit 搵對模型先係明智之舉。
這只是粗略估算，非精確值，但足以幫你篩選掉大部分不可能的選項。
不用，透過 Mfit 掃描硬件並選擇合適大小的模型，舊機也能運行 AI。
不會，所有請求由本地模型處理，數據不會離開你的電腦，保障私隱。
對於日常文書、代碼生成同簡單對話，現代家用硬件嘅速度完全足夠，甚至因為無網絡延遲而感覺更順暢。
以前需要寫程式，現在有唔少開箱即用嘅工具（如LM Studio、Ollama），幾分鐘內就可以開始運行模型。
可以嘗試量化模型（Quantized Models），佢哊體積細、記憶體需求低，喺普通電腦上都能跑動。
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