一台旧电脑的复活：我把大模型搬到本地以后，心里踏实多了
我有一台旧笔记本，风扇声像直升机起飞。以前它的作用是：垫显示器、撑门、偶尔当移动硬盘。
后来我突发奇想：把本地大模型装上去试试。理由很简单：有些东西我不太愿意发到云端，比如半成品的方案、客户的资料、还没公开的想法。
本地模型的第一印象：它不神，但很诚实
第一次跑起来，我的期待值很低，毕竟硬件拉胯。结果它给我的感觉不是“惊艳”，而是“踏实”。
它回答得没那么花哨，有时候还会卡一下。可它不会因为联网、额度、接口抽风而突然“失联”。我甚至有一种奇怪的安全感：它就在这台电脑里，不会哪天突然被谁关掉。
我用本地模型做的三件“小事”
- 改写句子：把我写得很拧巴的一段话，改得更顺一点。
- 列清单：把杂乱的想法归成 3-5 个要点（注意：要点仍然是我决定的）。
- 对照检查：比如我写了一个流程，让它帮我找“有没有遗漏的边界条件”。
这些事不需要模型特别强，只需要它稳定、随叫随到。
真正的收获：我开始认真对待“输入”
用云端模型时，我常常心态是“反正它很强”，输入写得随意。换到本地模型之后，我会更认真写上下文，因为我知道它“没那么神”。
结果反而是：**我的问题质量变高了。**像是你跟一个普通同事沟通，会更愿意把事情说明白，而不是丢一句“你看着办”。
不要把本地模型当成“替代品”，把它当成“分工”
我的分工大概是这样：
- 本地模型：写作润色、私密材料整理、个人笔记、离线时的帮手
- 云端模型：需要更强推理、更大上下文、或者需要联网搜索的任务
这样用下来，你不会纠结“哪个更强”，而是更像在安排两位助手：一个在你身边，一个在外面跑腿。
最后一点小小的浪漫
那台旧电脑的风扇还是很吵，但我忽然觉得它不再是“电子垃圾”。它像一个脾气不太好但很可靠的老伙伴：我把一些还不成熟的念头交给它，它不会嘲笑我，也不会泄露给谁。
而我也终于明白：AI 这件事，不一定要追最强的模型。有时候，追“更适合你”的那一个，就够了。