2025年9月最新本地AI诚实评测 - 限制很明显但实用功能必不可少
2025年9月最新更新
由于ChatGPT和Claude等AI服务的使用限制越来越严格，以及日益增长的安全担忧，对本地AI的兴趣正在迅速增长。
虽然ChatGPT、Claude和Gemini等基于云的AI服务提供出色的性能，但自2025年初以来，每日使用限制变得更加严格，越来越多的人因数据安全问题而迫切寻求替代方案。
本文基于2025年9月的最新信息，提供本地AI设置和真实使用体验的全面概述。
2025年现状核查：我们需要诚实讨论的问题
让我从现实的角度开始。
截至2025年9月，许多用户普遍指出"实际尝试使用时，立即遇到限制，最终还是回到在线服务"。
该领域的专家认为"本地LLM性能无法与ChatGPT匹敌，云端与本地LLM性能存在巨大差距"。
然而，考虑本地AI有明确的理由：
- 成本效益高的使用
- 最重要的是，无需将数据发送到外部服务器，提供安全优势
这对于处理敏感数据的企业环境或希望进行无审查创意工作的个人来说，可能是一个有吸引力的替代方案。
2025年9月主要本地AI平台比较
截至2025年，有三个最受欢迎的本地AI平台：
Ollama（2025最新版本）
目前最受欢迎。现在许多人都在使用Ollama GUI，通过最近的改进，用户界面变得更加直观。
Turbo功能允许网络数据收集，有助于补偿本地AI的一些限制。
LM Studio
在编程相关任务中特别受到好评。
用户报告在MacBook上性能特别好，具有出色的详细配置支持。
Jan
提供易于使用的UI，但更新有些缓慢，这令人失望。
硬件要求：现实的投资成本
构建本地AI时，硬件规格是最重要的因素。
基于实际使用经验，您需要以下配置：
最低规格
- Windows：GTX 3060或更高
- Mac：M1或更高
但这些真的只是"最低“规格。
实用规格
要正确使用它，您需要大量投资。
即使对于EEVE 10.8B，您也需要至少RTX 3080才能获得像样的性能。当您考虑成本和功耗时，您可能会想知道仅仅因为不支付使用费就真的"免费"吗。
对于这种投资，订阅ChatGPT或Claude可能要好得多。
推荐规格
- VRAM 20GB或更多以流畅运行13B模型
- **RTX 3090二手（24GB）**因性价比而受欢迎
- 内存：最低16GB，推荐32GB或更多
- Radeon显卡对LLM运行也没问题
实际上，使用RTX 4090 24GB，ChatGPT OSS 20B模型大约处于实用使用水平。
韩语支持模型：2025年9月最新状态
截至2025年，专注韩语的模型已经显著改善。
2025年推荐模型
- EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0：由Yanolja开发，支持自然的韩语对话
- KoAlpaca：最近流行的韩语优化模型
- Upstage SOLAR系列：由Upstage开发
- KoGPT：有各种衍生模型可用
然而，在实际使用中，英文提示似乎比韩文问题产生更好的结果。
对开发者：使用选项
VSCode集成对开发者来说是一个重要点。
Ollama可以像Cursor一样连接到VSCode。
但是，对于实际的编程应用，使用像DeepSeek API这样便宜的东西在时间和精力方面更好。
我周围采用本地AI的开发者们对本地AI的满意度评价很低——与ChatGPT或Gemini相比的性能差距如此之大，无法比较。
个人数据训练：可能性和限制
本地AI的一大吸引力是能够在您的个人数据上训练它。
如果您用存储在NAS上的大量工作相关材料训练它，并在各种场景中使用它，可能会非常好，以至于您不会感受到本地AI的缺点。
然而，专家认为在个人PC或Mac上进行严肃的训练仍然相当困难。
您需要云端或专用机器。对于简单方法，通过文件上传和聊天进行对话学习是最现实的选择。
对于更专业的训练，您可以使用PrivateGPT和Python，但这需要单独的技术专长，并不容易。
特殊用例
本地AI可以自由用于在线服务限制的内容。
使用本地AI，您可以禁用本地审查，允许自由继续创意对话，这在ChatGPT或Claude中是无法做到的。
一位创作者提到，使用本地AI创建的内容获得了更好的读者反响。
此外，它可以在互联网受限的环境中在海外出差时使用。
由于真正是本地的，Ollama支持飞行模式供离线使用。 （但我们真的需要这样使用吗？）
性能优化技巧
通过实际使用发现的性能优化方法：
- 为您的PC规格选择合适的模型大小最为重要
- 对于首次用户，建议从Qwen 4B模型开始
- 比起Windows PC，推荐Mac电脑
- 与在线数据收集结合以补偿弱点
- 使用专业材料进行预训练确保无污染的结果
成本效益分析
本地AI设置需要大量的初始投资。
要获得适当的性能，仅显卡就要花费超过2000美元。
当您包括电费时，这绝对不是”免费“的。
正如人们指出的，仅设备设置就可能花费数万美元来正确利用本地数据训练而不暴露您的数据。
如果您唯一的目标是简单的成本削减，使用在线AI订阅服务可能比考虑本地AI要经济得多。
结论：2025年何时应该选择本地AI？
截至2025年9月，本地AI并不能解决一切。
在性能方面，它明显落后于云AI，初始设置成本也很可观。
然而，在以下情况下，本地AI值得考虑：
- 安全优先的工作环境：当您无法向外部发送敏感数据时
- 无审查的创意活动：当您不想受到在线服务内容政策约束时
- 专业领域应用：当您需要基于积累的专业材料训练的定制AI时
- 长期成本节省：当您需要持续的大规模AI工作时
- 技术学习目的：当您想要理解和实验AI模型如何工作时
展望2025年和2026年，随着硬件性能的提升和更高效的小型模型的出现，本地AI的使用可能会进一步增加。
截至2025年9月，虽然它不是完美的替代方案，但对于特定目的来说肯定是一个有价值的选择。