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    <title>LLMFit 洞察</title>
    <link>https://www.igeminicli.cn/zh/insights/</link>
    <description>来自 LLMFit 的原创本地 AI 适配内容。</description>

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      <title>8GB 内存纯 CPU 适合跑哪些本地 轻量模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 8GB 内存纯 CPU 小主机 筛选更现实的 轻量模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Fri, 03 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>32GB 内存纯 CPU 适合跑哪些本地 轻量模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 32GB 内存 CPU 工作站 筛选更现实的 轻量模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>16GB 内存纯 CPU 适合跑哪些本地 轻量模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 16GB 内存纯 CPU 笔记本 筛选更现实的 轻量模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>8GB 内存纯 CPU 适合跑哪些本地 对话模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 8GB 内存纯 CPU 小主机 筛选更现实的 对话模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>16GB 内存纯 CPU 适合跑哪些本地 对话模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 16GB 内存纯 CPU 笔记本 筛选更现实的 对话模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>96GB 内存 + 24GB 显存 适合跑哪些本地 多模态模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 96GB 内存 + 24GB 显存团队共享节点 筛选更现实的 多模态模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>96GB 内存 + 24GB 显存 适合跑哪些本地 轻量模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 96GB 内存 + 24GB 显存团队共享节点 筛选更现实的 轻量模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>24GB 内存 + 8GB 显存 适合跑哪些本地 轻量模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 24GB 内存 + 8GB 显存创作者笔记本 筛选更现实的 轻量模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>32GB 内存纯 CPU 适合跑哪些本地 对话模型？</title>
      <link>https://www.igeminicli.cn/zh/insights/chat-models-for-32gb-ram-cpu-only/</link>
      <guid>https://www.igeminicli.cn/zh/insights/chat-models-for-32gb-ram-cpu-only/</guid>
      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 32GB 内存 CPU 工作站 筛选更现实的 对话模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>96GB 内存 + 24GB 显存 适合跑哪些本地 推理模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 96GB 内存 + 24GB 显存团队共享节点 筛选更现实的 推理模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>24GB 内存 + 8GB 显存 适合跑哪些本地 多模态模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 24GB 内存 + 8GB 显存创作者笔记本 筛选更现实的 多模态模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>24GB 内存 + 12GB 显存 适合跑哪些本地 轻量模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 24GB 内存 + 12GB 显存桌面机 筛选更现实的 轻量模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>96GB 内存 + 24GB 显存 适合跑哪些本地 对话模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 96GB 内存 + 24GB 显存团队共享节点 筛选更现实的 对话模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Tue, 31 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>24GB 内存 + 8GB 显存 适合跑哪些本地 推理模型？</title>
      <link>https://www.igeminicli.cn/zh/insights/reasoning-models-for-24gb-ram-and-8gb-vram/</link>
      <guid>https://www.igeminicli.cn/zh/insights/reasoning-models-for-24gb-ram-and-8gb-vram/</guid>
      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 24GB 内存 + 8GB 显存创作者笔记本 筛选更现实的 推理模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>24GB 内存 + 12GB 显存 适合跑哪些本地 多模态模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 24GB 内存 + 12GB 显存桌面机 筛选更现实的 多模态模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>48GB 内存 + 16GB 显存 适合跑哪些本地 轻量模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 48GB 内存 + 16GB 显存工作站 筛选更现实的 轻量模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>24GB 内存 + 8GB 显存 适合跑哪些本地 对话模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 24GB 内存 + 8GB 显存创作者笔记本 筛选更现实的 对话模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Mon, 30 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>48GB 内存 + 16GB 显存 适合跑哪些本地 多模态模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 48GB 内存 + 16GB 显存工作站 筛选更现实的 多模态模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Sun, 29 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>16GB 内存 + 8GB 显存 适合跑哪些本地 轻量模型？</title>
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      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 16GB 内存 + 8GB 显存笔记本 筛选更现实的 轻量模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Sun, 29 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <title>96GB 内存 + 24GB 显存 适合跑哪些本地 编程模型？</title>
      <link>https://www.igeminicli.cn/zh/insights/coding-models-for-96gb-ram-and-24gb-vram/</link>
      <guid>https://www.igeminicli.cn/zh/insights/coding-models-for-96gb-ram-and-24gb-vram/</guid>
      <description>基于 LLMFit 内置目录数据，为 96GB 内存 + 24GB 显存团队共享节点 筛选更现实的 编程模型，避免先下载再发现模型过重。</description>
      <pubDate>Sun, 29 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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