赋能离线AI：本地大语言模型的应用 | AI生成和翻译
确实如此——开源大语言模型彻底改变了”数字生活”的规则，让离线部署不仅可行，更赋予了强大的自主权。通过Ollama或LM Studio等工具在本地运行Llama 3.1（8B或70B量化版）或Mistral Nemo等优质模型，意味着即使乘坐飞驰在4G信号不稳的高速公路汽车里，你也能编程、头脑风暴甚至撰写邮件草稿。没有WiFi？不成问题。优化后的笔记本电脑或高性能平板就能成为自给自足的AI伙伴，还能保持出色的续航表现。
其精髓正在于您提到的知识压缩技术：4比特或8比特量化等方法将这些模型从占用数十GB显存的庞然大物，压缩到中端GPU（甚至纯CPU）都能轻松驾驭的程度。一个7B参数的模型可以压缩至4GB以内，使得大多数专业消费级设备都能流畅运行。这就像在口袋里装了一部压缩版百科全书——功能强大却体积小巧。
关于Claude Code Router的切入点？这个洞察非常精妙。它本质上是个智能代理，会拦截发往Anthropic公司Claude服务（通过其代码解释器）的请求，转而路由至您本地运行的GLM-4.5、Qwen3-Coder等大模型。这样既保留了熟悉的Claude工作流（提示词交互、工具调用、迭代编程），又用离线韧性替代了云端依赖。只需一次配置，就能在乡村行驶或航班飞行等信号盲区实现无缝回退。我见证过开发者对其混合架构的推崇——本地部署保障速度与隐私，仅在需要算力爆发时才启用云端。
若您正着手尝试，建议从Ollama开始搭建极简本地服务，再叠加路由层实现类Claude体验。您离线工作时首选哪种模型——是CodeLlama这类代码专用模型，还是通用型模型？
参考链接：
Claude Code Router GitHub仓库
本地模型运行Claude Code指南
本地大模型与Claude Code集成实践