--- title: "🧪 27B 多模態塞進單張 3090、4B 跑在 4GB 顯卡：本期三個 GGUF 都能免費商用｜地端 AI 實驗室" description: "這集有兩個 27B 多模態模型在 Hugging Face 同樣衝破 410 萬次下載，單張 RTX 3090 就能離線跑圖文混合問答；還有一個僅 4B 參數的無審查版本，社群回報 4GB 顯卡就能跑起來。等一下告訴你哪個適合拿來寫 React 元件、哪個適合做量化對比實驗。" canonical_url: "https://blog.markkulab.net/local-ai-lab/local-ai-lab-2026-11-14" author: "Mark Ku" author_url: "https://blog.markkulab.net/author/mark-ku" site: "Mark Ku's Blog" date_published: "2026-11-14T02:00:00.000Z" category: "地端 AI 實驗室" tags: ["local-ai", "podcast", "地端模型", "lora", "開源模型", "Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF", "Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF", "Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive"] language: "zh-TW" license: "CC BY 4.0" license_url: "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" attribution: "轉載或引用請註明作者並附上原文連結" --- # 🧪 27B 多模態塞進單張 3090、4B 跑在 4GB 顯卡：本期三個 GGUF 都能免費商用｜地端 AI 實驗室 ## 開場白 這集有兩個 27B 多模態模型在 Hugging Face 同樣衝破 410 萬次下載，單張 RTX 3090 就能離線跑圖文混合問答；還有一個僅 4B 參數的無審查版本，社群回報 4GB 顯卡就能跑起來。等一下告訴你哪個適合拿來寫 React 元件、哪個適合做量化對比實驗。 ## 本期精選 ### 1. huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF：27B 多模態、移除拒答、Apache-2.0 可商用、GGUF 量化完整支援 llama.cpp/Ollama - **這是什麼**: 這是基於 Qwen2.5-VL-27B 系的多模態大語言模型，經過「abliterated」處理移除拒答機制，參數量 27B，採 Apache-2.0 授權可直接商用，官方提供 Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0 等 GGUF 量化檔，README 寫著「llama.cpp / Ollama / LM Studio 皆可直接載入」。 - **能用在哪些場景**: - 獨立開發者在 24GB 顯示記憶體筆電上離線跑圖文混合問答：丟入程式碼截圖加上需求文字，直接產出重構建議，專案機密完全不上傳雲端。 - 中文社群經營者在本地以 4-bit/8-bit GGUF 推論，批次產生貼文回覆、標題優化，單張 RTX 3090 或 4090 即可全天候運作，零 API 費用。 - 教學團隊把模型封裝成 Ollama 本地服務，學生在無網路教室用 CPU 推論（q4_K_M 約 16GB 系統記憶體）體驗多模態 LLLM，零雲端成本。 - **跑得動嗎**: 官方 model card 標示提供 Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0 等 GGUF 量化，README 寫著「llama.cpp / Ollama / LM Studio 皆可直接載入」，未給具體顯示記憶體門檻；依參數量與 4-bit 量化估算，單張 24GB 顯卡可跑 q4_K_M，16GB 系統記憶體可跑 CPU 推論，以上屬推估非官方數據。 - **本期聲量**: HF 熱度 195，累積 410 萬次下載，2.1k 個讚，是本期下載量最大的 27B 多模態地端模型。 - **跟同類比**: 同為 Qwen2.5-VL 27B 系的 Unsloth 官方 GGUF（qwen2.5-vl-27b-GGUF）同樣支援多模態，但 Huihui 版本強調「abliterated」移除拒答、附帶完整系統提示範本，作者在 model card 說「更適合需要無審查回應的研究與開發場景」。 - **怎麼取得**: README 給出 Ollama 一鍵指令：`ollama run hf.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF:q4_k_m`；或 llama.cpp：`./llama-cli -m Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-Q4_K_M.gguf -p "<|vision_start|><|image_1|><|vision_end|>描述這張圖"`。 - **連結**: https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF ### 2. SC117/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF：27B 多模態、GSQ+RCO 量化技術宣稱同體積留更多精度、Apache-2.0 可商用 - **這是什麼**: 同樣基於 Qwen2.5-VL-27B-Instruct，由作者 @sc117 採用 GSQ（Group Size Quantization）加上 RCO（Rotated Calibration Optimization）量化技術產出的 GGUF 版本，參數量 27B，Apache-2.0 授權可直接商用，提供 Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0、Q3_K_L 等量化檔。 - **能用在哪些場景**: - 量化研究者在同張 24GB 顯卡上對比 GSQ-RCO 與傳統 K-quant 在長文本生成（如 32k context 程式碼補全）的困惑度差異，驗證官方宣稱的「lower perplexity at same bit-width」。 - 需要部署多模態客服機器人的中小團隊，用 Q4_K_M GGUF 在單張 RTX 3090 上跑圖文混合工單分類，授權 Apache-2.0 可直接商用不需額外協商。 - 邊緣裝置工程師把 q3_K_L 版本（約 14GB）塞進 Jetson Orin NX 16GB 模組，離線跑倉庫條碼加貨架照片的異常偵測提示詞。 - **跑得動嗎**: Model card 僅列出可用量化檔名（Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0、Q3_K_L 等），未標示最低顯示記憶體需求；README 寫「Works with llama.cpp, Ollama, LM Studio」；依 27B 參數量與 q3_K_L 約 14GB 體積估算，16GB 顯卡或邊緣裝置可嘗試，以上屬推估非官方數據。 - **本期聲量**: HF 熱度 192，累積 410 萬次下載，1.0k 個讚，同樣是 27B 多模態 GGUF 且 Apache-2.0。 - **跟同類比**: 作者在 model card 註記：「GSQ-RCO quantization by @sc117, based on Qwen2.5-VL-27B-Instruct」，對比同基礎模型的標準 K-quant（如 Huihui 版），宣稱「better quality at 3-4 bit」，但未附第三方基準測試連結。 - **怎麼取得**: 頁面提供 Ollama 指令：`ollama run hf.co/SC117/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF:q4_k_m`；llama.cpp：`llama-cli -m Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-Q4_K_M.gguf -cnv -p "<|vision_start|><|image_1|><|vision_end|>分析這張圖表"`。 - **連結**: https://huggingface.co/SC117/Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-GGUF ### 3. HauhauCS/Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive：4B 參數、無審查微調、最輕量可落地、8GB 顯卡甚至 16GB 系統記憶體 MacBook 即可流暢跑起 - **這是什麼**: 基於 Qwen2.5-4B 的通用無審查微調版本，作者在 model card 寫「Aggressive uncensoring for maximum helpfulness」，參數量僅 4B，GGUF 格式，Apache-2.0 授權免版稅，適合極度受限硬體環境。 - **能用在哪些場景**: - 前端工程師在離線航班上，用 MacBook Pro (M2 16GB) 跑 q4_K_M 版本（約 2.8GB），離線生成 React 元件程式碼、寫單元測試、重構 CSS，完全不仰賴雲端 API。 - 資安團隊在氣隙環境的舊筆電（GTX 1650 4GB + 16GB RAM）部署 q3_K_M，離線做日誌異常摘要、威脅情報提取，模型權重不可外傳、授權 Apache-2.0 免版稅。 - 教學實驗室把模型打包成 llamafile 單一執行檔，學生雙擊即可在 Windows、Linux、Mac 上體驗無審查中文對話，零安裝門檻、零 GPU 也能跑（純 CPU 推論約 8-12 tok/s，此為社群回報非官方數據）。 - **跑得動嗎**: 官方 model card 未標示硬體門檻；README 僅說明「GGUF format for llama.cpp/Ollama」，社群回饋在 Issue 裡提到「4GB VRAM 跑 q3_K_M 可行、8GB VRAM 跑 q4_K_M 舒服」，屬使用者回報非官方數據；依 4B 參數量與 GGUF 量化體積估算，8GB 顯卡跑 q4_K_M、4GB 顯卡跑 q3_K_M、16GB 系統記憶體 MacBook 跑 CPU 推論皆具可行性，以上屬推估。 - **本期聲量**: HF 熱度 78，累積 32.9 萬次下載，833 個讚，是本期最「輕量可落地」的中文強項模型。 - **跟同類比**: 同屬 Qwen2.5-4B 系的 ccore/qwen3.5-4b-3d-coder（已介紹過）專攻 3D 程式碼；HauhauCS 版本則是通用「無審查」微調，作者在 model card 寫「Aggressive uncensoring for maximum helpfulness」，差異在訓練資料與系統提示，非架構差異。 - **怎麼取得**: Ollama：`ollama run hf.co/HauhauCS/Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-GGUF:q4_k_m`；llama.cpp：`./llama-cli -m Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M.gguf -p "用繁體中文寫一個快速排序"`。 - **連結**: https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.5-4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive ## 結尾段落 本期三個模型都走 Apache-2.0 可商用路線，GGUF 格式完整支援 llama.cpp 與 Ollama 生態，分別切中 27B 多模態進消費級顯卡、量化技術對比驗證、極限硬體上跑無審查中文三種剛需。手邊有 24GB 顯卡想離線處理程式碼截圖的，先抓 Huihui 版；想做量化品質對比實驗的，SC117 版適合拿來跑基準；手上只有 4GB 顯卡或想塞進 MacBook 飛機模式寫代碼的，HauhauCS 4B 版最划算。下集再見。 --- ## 關於本文與作者 本文出自 [Mark Ku's Blog](https://blog.markkulab.net/local-ai-lab/local-ai-lab-2026-11-14) 授權條款： [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — 轉載或引用請註明作者並附上原文連結 ### 關於作者 **[Mark Ku](https://blog.markkulab.net/author/mark-ku)** — 軟體工程師 - 10 年以上軟體工程師 - 做過北美電商與 AI SaaS 訂閱收費系統 ### 作者開發的免費工具 以下工具皆可免費使用： - [免費 PDF 簽名工具](https://blog.markkulab.net/tools/pdf-sign): 線上 PDF 簽名工具，瀏覽器內完成手繪、打字、上傳簽名，可拖曳放置、縮放、下載。所有處理都在你的裝置完成，檔案不會上傳。 - [VS Code Refactory](https://blog.markkulab.net/tools/refactory): Refactory 是一款 VS Code 重構擴充套件：34 個重構動作、37 條 code smell 檢查、Code Health 儀表板、18 種語言、534 支測試。懂你的專案慣例：介面放哪、DI 註冊寫在哪、'use client' 該不該加；還會用 git 修改頻率 × 複雜度排出「該先修哪個檔案」，並一鍵把壞味道交給你自己電腦上的 Claude Code 修。免費使用，原始碼不離開你的機器。 - [DB-Kit 資料庫管理工具](https://blog.markkulab.net/tools/db-kit): DB-Kit 是一個用 Tauri + Rust + React 打造的輕量跨平台資料庫管理工具，用單一一致的介面同時管理 MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、SQLite、MongoDB、Redis、Kafka、Elasticsearch 與 RabbitMQ 十一種資料來源：連線密碼以 OS keychain 加密、SSH Tunnel、完整 CRUD、視覺化查詢建構器、多結果集同時顯示、跨連線資料傳輸、結構與資料比對（同步 SQL、結構快照）、Excel / CSV 匯入匯出、執行計畫視覺化、ER 圖、排程備份、SQL 壓力測試（p50～p99 延遲百分位）、15 條規則的 SQL 審查、執行前 AI 審查並逐句備份的「審查並執行」（自動產生回滾腳本）、Kafka 訊息瀏覽與監控告警、SSH 終端機與 SFTP / FTP、Docker / Kubernetes、遠端桌面（RDP / VNC / RustDesk）、檔案 / 資料夾比對、預存程序整合測試；六種介面語言，內建 AI 助手（本機 CLI 或 Anthropic / OpenAI 相容 API，自然語言生成 SQL、AI 審查與調校建議）與命令列工具 dbk。免費開源（MIT），提供 Windows / macOS / Linux 安裝檔。 - [VS Code Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/super-mermaid): Super Mermaid 是一款 VS Code 擴充套件：開箱即用的漂亮 Mermaid 圖表，自動上色、即時預覽、滑鼠平移縮放、PNG / SVG 高解析匯出，內建 21 種範本與多種主題。免費開源（MIT）。 - [React Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/react-super-mermaid): react-super-mermaid 是一個開源 React 元件庫：一行 即可渲染漂亮的 Mermaid 圖表，內建 colorful / sketch 主題、平移縮放、圖內搜尋、SVG / PNG 高解析匯出。輕量、SSR 安全、完整 TypeScript 型別。免費開源（MIT）。 - [Jira / Confluence Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/jira-super-mermaid): Atlassian Forge app：在 Jira issue 與 Confluence 內文直接寫 Mermaid 語法，畫流程圖、時序圖、狀態機與甘特圖。11 種圖表、SVG / PNG 匯出、明暗主題、完整中日韓文字支援。取得 Runs on Atlassian 資格：圖表存在你自己的站台，app 不呼叫任何第三方服務。免費，即將上架 Atlassian Marketplace。 - [Mermaid 線上預覽](https://blog.markkulab.net/tools/mermaid-preview): 在瀏覽器裡寫 Mermaid、即時看圖，整張圖表壓進網址就能分享。免註冊、不上傳伺服器，相容 mermaid.live 的分享連結。 - [React Intl Phone Number](https://blog.markkulab.net/tools/react-intl-phone-number): react-intl-phone-number 是一個開源 React 元件：framework-agnostic、不依賴 antd，提供 E.164 進出、可搜尋國旗 / 國碼下拉、可配置驗證等級（strict / mobile-strict / loose）、可主題化 CSS 與 i18n，電話邏輯由 google-libphonenumber 驅動。輕量、完整 TypeScript 型別。免費開源（MIT）。 - [Uptime Kuma Cluster](https://blog.markkulab.net/tools/uptime-kuma-cluster): 把單機版 Uptime Kuma 改造成高可用叢集：OpenResty + Lua 智慧負載平衡、MariaDB 共享狀態、健康檢查與自動 Failover，附監控與叢集管理 RESTful API，一行 Docker Compose 啟動。免費開源（MIT）。 - [AI Podcast Cut 音檔剪輯](https://blog.markkulab.net/tools/ai-podcast-cut): 丟進一段錄音，AI 幫你剪掉「嗯、呃、那個」與講到一半重講的片段，平衡逐段音量，並派第二個 agent 覆核每一刀。辨識與去人聲都在你自己的電腦上跑，不上傳、不需要金鑰。剪點會貼齊字邊界與零交越、每一刀都有漸弱漸強，句尾還留得住呼吸感。Windows / macOS / Linux 桌面應用，MIT 開源，Windows 安裝檔內建 ffmpeg。 - [AI Video Cut 影片剪輯](https://blog.markkulab.net/tools/ai-video-cut): 在影片裡選一個東西：打字（人臉、車牌、手機螢幕、logo）、手動點選或拖框，或交給 Claude Code / Codex 挑。AI Video Cut 會逐幀追蹤它，再幫你打馬賽克或模糊、調色、加跟著走的貼紙與文字、把螢幕或海報換成你的圖片或影片，甚至用其他幀拍到的背景把它移除。另有序列剪輯、本機字幕與 AI 助手。免費開源（MIT）的 Windows 桌面應用（macOS / Linux 實驗中），本機運行，影片不上傳。 - [open-pos 開源餐飲 POS](https://blog.markkulab.net/tools/open-pos): 一台電腦加一台出單機就能開店。資料存在自己的硬碟裡、沒有月租、沒有綁約，MIT 全開源。金額用整數元依營業稅法拆算稅額，銷售額加稅額恆等於總額；出單走網路型 ESC/POS（TCP 9100），不必裝廠商驅動。Tauri + Rust + SQLite 桌面應用，v1.0 開發中。 - [.NET 電商 API 架構範本](https://blog.markkulab.net/tools/dotnet-ecommerce-api): 以 .NET 10 打造的電商平台後端 API 架構範本：Controller → Service → Repository 分層、Autofac 依命名慣例自動註冊、SqlSugar 支援 MySQL / MariaDB 與 SQL Server、Redis 快取與訊息佇列、Hangfire 排程、JWT 認證，內建可擴充的金流 Provider 模組（綠界 ECPay、藍新 Newebpay）。Apache 2.0 開源。 - [Open Token Monitor 團隊 AI 用量監控](https://blog.markkulab.net/tools/open-token-monitor): 把每位員工電腦上 AI coding 工具的 token 用量與等值成本集中到公司自架的 hub：PostgreSQL、組織名單、依公司與部門比較的 dashboard、報表 API。員工端有 Electron 與 Rust/Tauri 兩種，每 30 分鐘自動上傳。MIT 開源，Docker 一行起。 - [AI 資安監控 ai-security-monitor](https://blog.markkulab.net/tools/ai-security-monitor): 網站上線了，漏洞、憑證與安全設定誰來檢查？ai-security-monitor 用自架 Security Hub 集中網站掃描與主機監控，合併重複發現、比對修補前後，讓你知道哪些問題還沒處理。 ### 每日 Podcast - [Mark's Tech Insights 每日 AI 新鮮事](https://blog.markkulab.net/category/tech-news): 每日精選 AI 與科技趨勢，透過語音摘要快速掌握最新技術動態，涵蓋 AI 應用、軟體架構、DevOps 與工程實戰。 — RSS: https://blog.markkulab.net/feed.xml - [AI股市蝦聊](https://blog.markkulab.net/category/ai-stock-chat): 每個交易日用 AI 分析台股盤勢，以雙人對話聊當天的盤中觀察與隔日預測。 — RSS: https://blog.markkulab.net/ai-stock-chat/feed.xml - [開源好物日報](https://blog.markkulab.net/category/open-source-weekly): 每天從 Hacker News、GitHub、Reddit 聲量雷達精選免費開源工具，以雙人對話聊解決什麼痛點與怎麼快速上手。 — RSS: https://blog.markkulab.net/open-source-weekly/feed.xml - [AI 運動日報](https://blog.markkulab.net/category/sports-weekly): 每天以雙人對話聊 NBA、MLB 與國際體壇大事，台灣球迷視角，輕鬆有梗不酸人。 — RSS: https://blog.markkulab.net/sports-weekly/feed.xml - [AI 國際新聞快報](https://blog.markkulab.net/category/world-news): 每天早上以雙人對話把過去一天的國際大事講白：政治外交、全球經濟、衝突與安全、災害與氣候，台灣視角、中立客觀、每則附出處。 — RSS: https://blog.markkulab.net/world-news/feed.xml - [地端 AI 實驗室](https://blog.markkulab.net/category/local-ai-lab): 每天精選可以下載到自己機器上跑的開源模型與 LoRA，用雙人對話講清楚能用在哪些場景、你的顯卡跑不跑得動、跟同類差在哪，規格一律引述官方 model card。 — RSS: https://blog.markkulab.net/local-ai-lab/feed.xml - [AI 行銷日報](https://blog.markkulab.net/category/ai-marketing): 每天以雙人對話整理最新 AI 在行銷、廣告、SEO／GEO 與內容行銷的大事，實戰視角、不業配、每則附出處。 — RSS: https://blog.markkulab.net/ai-marketing/feed.xml - [AI 資安日報](https://blog.markkulab.net/category/ai-security): 每天以雙人對話整理最新 AI 與資安交會的大事：LLM 與 AI agent 漏洞、prompt injection、模型供應鏈、攻擊者怎麼用 AI，防禦視角、每則附出處。 — RSS: https://blog.markkulab.net/ai-security/feed.xml ### 電子報 [訂閱電子報](https://blog.markkulab.net/subscribe) — 第一時間收到新文章通知，無垃圾信、隨時可取消訂閱。