MoE Models for Local LLMs: Why a 30B Model Can Run Like a 3B One
MoE models for local LLMs explained: total vs active parameters, why speed follows active weights, memory needs of gpt-oss and Qwen3-30B-A3B, and offload tips.
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MoE 模型本地运行指南：为什么 30B 的模型能像 3B 一样快
MoE 模型本地运行指南：总参数与激活参数的区别，速度为何取决于激活权重，gpt-oss 和 Qwen3-30B-A3B 的内存需求，以及 CPU 卸载技巧。
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Local LLM for Coding: Build a Private Coding Assistant with Ollama, Continue and Qwen Coder (2026)
Local LLM for coding: set up Ollama with Continue, pick Qwen Coder sizes by VRAM, split autocomplete, chat and agent roles, and avoid context and speed traps.
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本地大模型编程助手：用 Ollama、Continue 和 Qwen Coder 搭建私有代码助手（2026）
本地大模型编程怎么搭：Ollama 加 Continue 扩展，按显存选 Qwen Coder 版本，补全、聊天、智能体分工，以及上下文长度与速度的常见坑。
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Run Qwen Locally: Picking a Qwen3, 3.5, 3.6 or 3.8 Size
How to run Qwen locally: Ollama file sizes for Qwen3, 3.5, 3.6, 3.8, Coder and VL, a VRAM matching table, one-line commands and thinking-mode control.
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Qwen 本地部署：Qwen3 / 3.5 / 3.6 / 3.8 怎么选尺寸、怎么跑
Qwen 本地部署怎么做？Qwen3、3.5、3.6、3.8、Coder、VL 的 Ollama 文件大小、显存对应表、一键命令、思考模式开关与常见问题。
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Best Local LLM in 2026: Pick by VRAM and Task, Not by Leaderboard
Best local LLM for your hardware: picks by 8GB, 12GB, 24GB and 32GB VRAM and by task, covering Qwen, Gemma and gpt-oss, with file sizes and VRAM estimates.
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本地大模型推荐（2026 年 10 月）：按显存和用途选，不按榜单选
本地大模型推荐：按 8GB、12GB、24GB、32GB 显存和聊天、编程、推理、看图等用途，给出 Qwen、Gemma、gpt-oss 等选择，附文件大小与显存估算。
