LOCAL DEPLOY QUOTE

本地部署报价

AI 模型装到你自己的电脑上跑:免费、不限次、隐私不出本机。先看看你的电脑能不能跑、能跑哪些,再选部署方案。

第一步 · 看清楚门槛

本地部署大模型,需要先具备这些条件

▶独立显卡(GPU):本地部署 AI 的硬门槛。强烈建议 NVIDIA(CUDA 生态最成熟)。AMD 走 ROCm/DirectML、苹果芯片走 MPS、Intel Arc 实验性,均有一定摩擦或速度损失;仅核显/CPU 基本不可用。
▶显存(VRAM):决定你能跑哪些模型与分辨率。4GB 起步,8GB 舒适跑 SDXL,12GB 跑量化 Flux,16GB+ 跑视频,24GB 无忧。
▶内存(RAM):16GB 起步,视频生成建议 32GB+(低显存时大量卸载到内存)。
▶硬盘:建议 SSD/NVMe。程序+Python 环境约 15GB,单模型 2GB~上百 GB 不等,总预留 50GB(纯图像)~ 200GB+(含视频模型)。
▶联网:首次安装必须联网下载 ComfyUI 与模型(数十 GB),生成本身可离线。
▶系统:Windows 10/11(NVIDIA 最佳)、macOS(Apple Silicon)、Linux。
▶技术门槛:ComfyUI 节点式界面有学习曲线;本服务的「简洁一键包 / 远程指导」正是为解决这点而设。
第二步 · 主流模型对照

目前可本地部署的主流大模型

模型类型最低显存推荐显存安装包大小效果 / 特点
关于「越狱版 / 正规版」:这些开源图像 / 视频模型既有官方带内容安全过滤的正规版,也有社区去掉内容限制的越狱版(无尺度版)。两者功能相同,区别仅在内容审核。我们默认交付正规版;若你有合规的无尺度需求,可单独沟通。
为什么显存需求不一样:同一模型有不同精度(FP16 全精度 / FP8 / INT8 / GGUF 量化 Q4–Q8)。精度越低显存占用越小、速度越快,但画质略有损失。例如 Flux 全精度要 24GB,GGUF Q4 只要 12GB;MiniMax H3 完整权重约 124GB,精简整合包约 42.5GB。
为什么安装包大小不一样:模型文件本身差异巨大(SD1.5 约 2GB、SDXL 约 7GB、Flux 约 12–33GB、MiniMax H3 约 42–124GB),再加上 ComfyUI 程序与 Python 环境约 15GB。一键部署包把这些都打包,所以总体积从几十 GB 到上百 GB 不等。
第三步 · 测一测你的电脑

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