一、数据隐私和安全问题

在数字化浪潮席卷的当下，企业积累的核心商业数据、机密研究成果等重要信息，构成了其在市场竞争中披荆斩棘的 “铠甲”。这些数据承载着无数心血与智慧，是不容有失的企业命脉。然而，随着 AI 技术的迅猛发展，当我们渴望借助 AI 强大的阅读与分析能力，从海量数据中挖掘价值、洞察趋势时，却陷入了两难的困境。

将这些关键数据上传至互联网使用在线 AI 服务，就如同将自家的钥匙随意交给陌生人。尽管互联网 AI 能够快速处理数据、给出分析结果，但数据一旦离开安全可控的内部环境，就暴露在了复杂多变的网络风险之中。数据泄露、被恶意篡改、非法窃取等隐患如影随形，任何一个安全漏洞都可能让企业遭受难以估量的损失。

在这样的困局下，本地离线大模型犹如黑暗中的灯塔，为我们指明了方向。它无需将数据上传至云端，所有的数据处理与分析都在企业内部安全可控的环境中完成。就像将一位智能助手请到企业内部，它扎根于本地，不与外界进行数据交互，仅专注于企业赋予的任务。本地离线大模型凭借强大的计算能力和先进算法，能够高效读取、分析企业内部数据，精准提取关键信息，助力企业发现数据背后的隐藏价值。

同时，本地离线大模型还具备高度的定制化优势。企业可以根据自身业务需求和数据特点，对模型进行个性化训练和优化，使其更加贴合实际应用场景，实现 “私人订制” 般的智能服务。在保障数据安全的基础上，充分发挥 AI 的价值，让数据真正成为驱动企业创新与发展的核心动力，帮助企业在数字时代既享受 AI 带来的便利，又无需为数据安全提心吊胆。

二、操作步骤

（一）下载豆包客户端

进入下载页面：https://www.doubao.com/download/desktop

（二）进入设置页面

在【AI工具】区域找到 【本地文件问答】，点击右侧的箭头

（三）指定本地文件

开启后可以针对本地文件使用本地模型进行 AI 问答，文件和对话内容不会上传到服务端，这个功能简直太贴心了，既能使用了大模型，又保护了数据隐私。

（四）发起对话

（五）本地对话

本地文件问答全程本地处理，支持离线使用

最大的福音

三、其他本地模型：

当然能本地运行的大模型还有很多开源的，但安装成本较高。

以下是一些开源大模型：

1. 通义千问Qwen3：阿里开源模型，获国际权威测评榜开源模型冠军。
2. Llama 3：Meta发布的开源模型，同体量下性能出色。
3. Phi-3：微软开发的小型开源语言模型，所需资源少。
4. Falcon 180B：计算能力强，在多种NLP任务中表现出色。
5. BLOOM：1760亿参数的开放获取语言模型，支持多种语言。
6. XGen-7B：Salesforce推出的LLM，支持长上下文窗口，效率高。
7. GPT - NeoX：EleutherAI开发的GPT开源替代品，可用于多任务。
8. Vicuna - 13B：基于LLaMa 13B微调的开源对话模型，应用广泛。
9. Mixtral 8x7B：Mistral AI推出的模型，采用稀疏专家混合架构。
10. Yi - 34B：零一万物的开源模型，在中英文任务中表现出色。
11. CodeGeeX：清华大学等机构开发，130亿参数的多语言代码生成模型。
12. OPT：一系列仅包含解码器的预训练transformers模型，零样本和少样本学习能力强。
13. CPM：中文预训练语言模型，由26亿参数和100GB中文训练数据组成。
14. GLM - 130B：1300亿参数的双语（英文和中文）预训练语言模型。
15. mT5：T5的多语言变体，在101种语言的数据集上预训练。

可以看我以前的文章，大模型的本地部署