本地四个开源模型跑了一遍：Qwen3、Gemma 4 在 8GB 显存上的真实表现
在一台 RTX 4060 Laptop 8GB 显存、WSL 分配 32GB 内存的本地开发机上，实测 Qwen3 4B、Qwen3 8B、Gemma 4 E4B、Gemma 4 12B 的加载时间、生成速度、显存占用、多模态能力和使用取舍。
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本地模型不是玩具：把 Qwen3 和 Gemma 4 放进三个真实工作流
本地开源模型真正有价值的地方，不是跑分，而是能否进入每天都会发生的任务。本文把 Qwen3 4B、Qwen3 8B、Gemma 4 E4B、Gemma 4 12B 放进开发辅助、图像理解、写作整理三个工作流里，整理一套能长期演进的本地模型用法。
Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接听语音吗？
一次在测试机上对 gemma4:12b 音频输入能力的实测记录：模型元数据声明支持 audio，但 Ollama 原生 /api/chat 不能可靠接收音频；真正可用的是 OpenAI 兼容接口里的 input_audio。
Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接读视频吗？
一次从官方资料到本地实测的记录：Gemma 4 12B 具备帧序列视频理解能力，但 Ollama 当前不能直接接收 MP4，稳定做法是先抽帧再多图输入。