我这台笔记本的专用 GPU 内存已经飙到 11.3 / 12.0 GB，基本贴着上限在跑。很多同行想上手本地大模型，第一道坎就是显存不够。
配置一般的，直接上 qwen3.5 9B 稠密模型，12G 显存的笔记本就能跑得流畅；想要更强推理能力，27B 这类模型必须吃 24G 以上显存；要是内存富裕（64G 以上），可以考虑 35B-A3B 这种靠大内存跑起来的 MoE 架构。
我日常用三款开源工具接本地模型，不用写代码，填个地址就行。先用 LM Studio 把模型跑成 OpenAI 兼容接口，记得打开「在网络中提供服务」。
DBX 是个轻量级数据库客户端，选中表后用大白话提问，它直接帮你写 SQL。比如我问“账号 root 注册的手机号是多少”，几秒钟就把答案查出来了，数据不出本机，速度还快。
Netcatty 是带 AI 智能体的 SSH 客户端，能直接在服务器上执行命令。不过第一次用容易踩坑：如果模型和它在同一台机器，Base URL 最好写 127.0.0.1；另外还得注意上下文长度别超限。
Lovelymem V2 是一款面向 Windows 的内存取证工作台，把 MemProcFS、Volatility 2/3 整合到一个图形界面里，不用再记各种命令行参数。V2 版本用 Rust + Tauri 重写，速度比 Python 老版快很多，同样内置了 AI 取证 Agent。