Ollama、Gemma、審查／未審查一次搞懂
你平常用的 ChatGPT、Claude、Gemini，全部都是「雲端模型」——運算在別人的伺服器上做，你只是連線過去用。但其實 AI 模型也可以直接裝在自己的電腦裡跑，這叫「本機模型」或「地端模型」。這篇先把「雲端 vs 本機」「Ollama 是什麼」「Gemma 是什麼」「審查跟未審查差在哪」這些基礎名詞一次講清楚，之後聽到這些詞不會霧煞煞。
雲端模型：像叫外送。廚師手藝好（模型能力強）、菜色多（功能齊全），但你要付錢、要等（可能排隊或限流量）、東西要經過別人的廚房（資料會傳到對方伺服器）。
本機模型：像自己家裡開伙。免費、想煮隨時煮、食材（資料）都在自己家沒外流，但受限於你家廚房的設備（電腦硬體），煮出來的菜通常比不上五星主廚。
這是 Ollama 官方模型庫的實際下載次數排名（2026 年 8 月查詢），代表全世界最多人真的在用的本機模型：
| 排名 | 模型 | 家族／出處 | 下載次數 |
|---|---|---|---|
| 1 | Llama 3.1 | Meta | 約 1.18 億次 |
| 2 | DeepSeek-R1 | DeepSeek | 約 7,900 萬次 |
| 5 | Gemma3 | 約 3,960 萬次 |
資料來源：Ollama 官方模型庫下載統計（2026 年 8 月查詢），詳見 Morph／BenchLM 等公開整理文章。
下面這張表整理的是查詢公開資料與社群評測彙整出來的參考，不是我自己實機跑分測出來的數字，僅供方向參考。
| 模型 | 家族／出處 | 參數量 | 審查狀態 | 適合場景 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B | 阿里 Qwen | 35B（只啟動 3B） | 一般版 | 32GB 記憶體等級最推的全能款，速度像小模型、能力接近大模型 |
| Gemma 4 12B | Google Gemma | 12B | 一般版 | 16GB 記憶體等級的稱職小助手，適合入門 |
| Qwen3 7B | 阿里 Qwen | 7B | 一般版 | 7-8B 等級裡寫程式能力最強的一支 |
| Dolphin 3.0 Mistral | 社群微調（基於 Mistral） | 視版本而定 | 未審查 | 拒答率低、體積小，寫作／創作用途口碑不錯 |
| Hermes 3 (Llama 3.3) | 社群微調（基於 Llama） | 視版本而定 | 未審查 | 拒答率低、指令遵循能力強 |
| Gemma Abliterated 9B | 社群去審查版（基於 Gemma） | 9B | 未審查 | 拿掉拒答機制後推理能力幾乎沒掉，12GB 等級可跑 |
資料整理自 Hugging Face、Morph、InsiderLLM、Apidog 等公開文章（2026 年 8 月查詢），實際表現以你自己跑起來的感受為準。
不會，至少現階段不會。本機模型的角色是「省成本的工作馬」，處理量大、不需要頂級品質的任務；重要的、要對外交付的、需要最強推理能力的事，還是雲端頂級模型比較可靠。
不用。用 Ollama 這類工具，基本上是打開軟體、選一個模型下載、就能開始對話，跟裝一般 App 差不多。
未審查模型本身是公開的開源技術，下載使用不違法。但拿掉拒答限制，代表使用者自己要為輸出內容負更多責任，用途上要自己拿捏分寸。
可以，但模型要挑小一點的（例如 7B 等級），記憶體越大能跑的模型越大越聰明。一般 16GB 記憶體以上的電腦就能開始體驗。
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